Interpretable connectome modelling reveals distributed dysconnectivity and developmental transcriptomic associations in autism
यह अध्ययन ऑटिज्म स्पेक्ट्रम डिसऑर्डर से जुड़े एक वितरित, मुख्य रूप से हाइपोकनेक्टेड (hypoconnected) मस्तिष्क नेटवर्क पैटर्न की पहचान करने के लिए रेस्टिंग-स्टेट fMRI डेटा पर एक व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का उपयोग करता है, जो ऑटिज्म-जोखिम वाले जीन अभिव्यक्ति और विशिष्ट विकासात्मक न्यूरोनल विक्षोभ हस्ताक्षरों के साथ महत्वपूर्ण स्थानिक पत्राचार प्रदर्शित करता है।
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मानव मस्तिष्क एक एकल, स्थिर अंग नहीं है, बल्कि अरबों कोशिकाओं का एक विशाल, गतिशील नेटवर्क है जिसे विचार, भावना और व्यवहार बनाने के लिए लंबी दूरियों तक संवाद करना चाहिए। ऑटिज्म स्पेक्ट्रम डिसऑर्डर जैसी स्थितियों में, यह संचार नेटवर्क अलग तरह से कार्य करता हुआ प्रतीत होता है, हालांकि वैज्ञानिक लंबे समय से यह पता लगाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं कि वास्तव में यह कैसे होता है। चुनौती मस्तिष्क की अत्यधिक जटिलता में निहित है: यह कई विशिष्ट क्षेत्रों से बना है, जिनमें से प्रत्येक का अपना काम है, और ये सभी हजारों मार्गों द्वारा जुड़े हुए हैं। जब शोधकर्ता इन कनेक्शनों को देखते हैं, तो उन्हें अक्सर संकेतों का एक भ्रमित करने वाला मिश्रण मिलता है—कुछ मार्ग बहुत शांत लगते हैं, जबकि अन्य बहुत तेज़, और ये पैटर्न एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में बहुत भिन्न होते हैं। इसे समझने के लिए, वैज्ञानिक मस्तिष्क के एक प्रकार के स्कैन का उपयोग करते हैं जो मस्तिष्क की प्राकृतिक, विश्राम अवस्था की गूँज (resting hum) को सुनता है, और यह मापता है कि विभिन्न क्षेत्र एक-दूसरे से कैसे बात करते हैं जब किसी व्यक्ति को कोई विशिष्ट कार्य करने के लिए नहीं कहा जाता है। इन मस्तिष्क मानचित्रों को उन्नत कंप्यूटर उपकरणों के साथ जोड़कर, जो भारी मात्रा में डेटा में सूक्ष्म पैटर्न को पहचान सकते हैं, शोधकर्ता सरल औसत से आगे बढ़ने और उन विशिष्ट वायरिंग अंतरों को खोजने की आशा करते हैं जो ऑटिज्म को परिभाषित करते हैं।
चीन के नानयांग सेंट्रल अस्पताल के शोधकर्ताओं की एक टीम ने हाल ही में इस चुनौती को स्वीकार किया है, जिसका लक्ष्य ऑटिस्टिक व्यक्तियों के मस्तिष्क में विशिष्ट संचार विफलताओं का मानचित्रण करना और उन्हें उनके जैविक मूल तक पहुँचाना है। उन्होंने 778 लोगों के मस्तिष्क स्कैन का विश्लेषण किया, जिसमें 350 ऑटिस्टिक व्यक्ति और 428 सामान्य रूप से विकसित नियंत्रण समूह शामिल थे, जिसमें 19 अलग-अलग अनुसंधान केंद्रों से एकत्र किया गया डेटा उपयोग किया गया था। डेटा की जटिलता को संभालने के लिए, जिसमें मस्तिष्क के क्षेत्रों के बीच 6,000 से अधिक संभावित कनेक्शन शामिल थे, टीम ने एक परिष्कृत कंप्यूटर मॉडल का उपयोग किया जिसे शोर (noise) से विचलित हुए बिना डेटा से सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया था। उन्होंने अधिकांश प्रतिभागियों पर कंप्यूटर को प्रशिक्षित किया और फिर इसे एक अलग समूह पर परीक्षण किया जिसे इसने पहले कभी नहीं देखा था, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि पाए गए पैटर्न वास्तविक हैं और केवल यादृच्छिक संयोग नहीं हैं। मॉडल ने मस्तिष्क कनेक्टिविटी का एक विशिष्ट पैटर्न पहचाना जो ऑटिस्टिक और गैर-ऑटिस्टिक मस्तिष्कों के बीच अंतर कर सकता था, जिसने क्रॉस-वैलिडेशन में मध्यम भेदभाव दिखाया और विभिन्न साइटों पर परीक्षण किए जाने पर अधिक रूढ़िवादी अनुमान प्रस्तुत किए।
सबसे आश्चर्यजनक खोज यह थी कि अंतर मस्तिष्क के किसी एक हिस्से या एक प्रकार के कनेक्शन तक सीमित नहीं थे। इसके बजाय, मॉडल ने एक व्यापक, वितरित पैटर्न का खुलासा किया जहाँ मस्तिष्क की प्रमुख प्रणालियाँ एक-दूसरे से सामान्य से कम प्रभावी ढंग से बात कर रही थीं। विशेष रूप से, मस्तिष्क के भावनात्मक केंद्रों, इसके दृश्य प्रसंस्करण क्षेत्रों (visual processing areas), और इसके कार्यकारी नियंत्रण प्रणालियों (executive control systems) के बीच के संबंध ऑटिस्टिक समूह में मुख्य रूप से कमजोर थे। हालाँकि, शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि यह निष्कर्ष उन विशिष्ट कनेक्शनों के बीच अंतर की दिशा का वर्णन करता है जिन्हें उनकी भविष्य कहने वाली शक्ति के लिए चुना गया था, न कि पूरे मस्तिष्क में कनेक्टिविटी की सार्वभौमिक कमी का। यह खोज इस विचार को चुनौती देती है कि ऑटिज्म एक एकल टूटे हुए तार के कारण होता है; बल्कि, यह सुझाव देती है कि यह एक सूक्ष्म, प्रणाली-व्यापी बदलाव है कि कैसे विभिन्न मस्तिष्क नेटवर्क समन्वय करते हैं, जहाँ सबसे महत्वपूर्ण पैटर्न में समग्र रुझान कनेक्टिविटी में कमी का था, विशेष रूप से मस्तिष्क के अगले हिस्से (जो योजना बनाने के लिए जिम्मेदार है) और पिछले हिस्से (जो देखने के लिए जिम्मेदार है) के बीच।
यह समझने के लिए कि ये विशिष्ट कनेक्शन क्यों कमजोर हो सकते हैं, टीम ने मस्तिष्क के आनुवंशिक ब्लूप्रिंट में सुराग खोजने की कोशिश की। उन्होंने उन मस्तिष्क क्षेत्रों की तुलना की जो इन कमजोर कनेक्शनों में शामिल थे, उन डेटा के साथ कि कौन से जीन उन्हीं क्षेत्रों में सक्रिय हैं। उन्होंने कमजोर कनेक्शनों और ऑटिज्म जोखिम से जुड़े ज्ञात जीन के बीच एक मजबूत मिलान पाया। विशेष रूप से, मस्तिष्क के कार्यकारी नियंत्रण क्षेत्रों और इसके दृश्य केंद्रों के बीच का संबंध इन जोखिम वाले जीनों के साथ सबसे मजबूत संबंध प्रदर्शित करता है। यह सुझाव देता है कि इन मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच संचार का तरीका इस बात से प्रभावित हो सकता है कि विकास के दौरान कुछ जीन कैसे व्यक्त (express) होते हैं। शोधकर्ताओं ने कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग यह पता लगाने के लिए किया कि क्या होता है जब विकसित होते मस्तिष्क कोशिकाओं में इन विशिष्ट जीनों को बदला जाता है। उनके सिमुलेशन ने तीन जीनों—TSHZ3, RORB, और CUX2—को प्रमुख खिलाड़ियों के रूप में संकेत दिया। जब इन जीनों को विकसित होती मस्तिष्क कोशिकाओं के कंप्यूटर मॉडल में आभासी रूप से "बंद" कर दिया गया, तो इसने तंत्रिका नेटवर्क (neural networks) के निर्माण को इस तरह बाधित किया जो मस्तिष्क स्कैन में देखे गए कनेक्टिविटी पैटर्न की नकल करता है।
यह अध्ययन ऑटिज्म को देखने का एक नया तरीका प्रदान करता है, जो एक एकल कारण की खोज से हटकर इस समझ की ओर बढ़ता है कि आनुवंशिक कारक मस्तिष्क की बड़े पैमाने की वायरिंग को कैसे आकार देते हैं। शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि उनका कार्य नैदानिक परीक्षण या उपचार प्रदान नहीं करता है, बल्कि यह समझने के लिए परीक्षण योग्य विचार प्रदान करता है कि मस्तिष्क कैसे विकसित होता है। उन्होंने पाया कि मस्तिष्क की कनेक्टिविटी में अंतर वास्तविक और मापने योग्य है, और वे विशिष्ट आनुवंशिक निर्देशों से जुड़े हुए प्रतीत होते हैं जो न्यूरॉन्स के विकास का मार्गदर्शन करते हैं। जीनों, विकसित होती कोशिकाओं और मस्तिष्क की अंतिम वायरिंग के बीच कड़ियों को जोड़कर, यह शोध ऑटिज्म के जैविक परिदृश्य की एक स्पष्ट तस्वीर प्रदान करता है। यह सुझाव देता है कि यह स्थिति एक जटिल अंतःक्रिया से उत्पन्न होती है जहाँ आनुवंशिक विविधताएं यह प्रभावित करती हैं कि मस्तिष्क नेटवर्क कैसे बनते और संवाद करते हैं, जिससे ऑटिस्टिक व्यक्तियों के दुनिया को देखने और उसके साथ बातचीत करने के अनूठे तरीके विकसित होते हैं।
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