Viscoelastic memory selects hierarchical folding in growing tissues
यह अध्ययन बढ़ते हुए ऊतकों (growing tissues) का एक विस्कोइलास्टिक मॉडल स्थापित करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि कैसे समय-निर्भर यांत्रिक विश्रांति (time-dependent mechanical relaxation) पदानुक्रमित फोल्डिंग पैटर्न के चयन को नियंत्रित करती है, जो पारंपरिक इलास्टिक सन्निकटन (elastic approximations) से परे विस्कोइलास्टिक गुणों को बहुस्तरीय रूपात्मक परिणामों से जोड़ने वाले विश्लेषणात्मक मानदंड और एक चरण आरेख (phase diagram) प्रस्तुत करता है।
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जीवित ऊतक स्थिर ईंटों की तरह नहीं होते; वे गतिशील, बढ़ते हुए पदार्थ हैं जो लगातार खुद को नया आकार देते रहते हैं। जैसे-जैसे कोशिकाएं बढ़ती और फैलती हैं, वे अक्सर भौतिक सीमाओं से टकरा जाती हैं, जैसे कि खोपड़ी की कठोर दीवारें या विकसित होते अंग का सीमित स्थान। जब इस वृद्धि को एक तंग जगह में दबाया जाता है, तो ऊतक केवल बाहर की ओर विस्तार नहीं कर सकता, इसलिए दबाव को कम करने के लिए उसे मुड़ना या सिकुड़ना पड़ता है। यह यांत्रिक अस्थिरता ही कारण है कि हमारे मस्तिष्क में झुर्रियां होती हैं, हमारी आंतों की परत उंगली जैसी संरचनाएं क्यों बनाती है, और त्वचा पर रेखाएं क्यों बन सकती हैं। दशकों तक, इन आकारों को समझने की कोशिश करने वाले वैज्ञानिक उन मॉडलों पर निर्भर रहे हैं जो जैविक ऊतक को एक साधारण रबर बैंड या सख्त प्लास्टिक के टुकड़े की तरह मानते हैं। ये पारंपरिक मॉडल मानते हैं कि यदि आप सामग्री पर दबाव डालते हैं, तो वह तुरंत प्रतिक्रिया देती है और उसी स्थिति में रहती है। हालाँकि, वास्तविक जीवित ऊतक अधिक जटिल होते हैं; वे एक धीमी गति से बहने वाले तरल की तरह व्यवहार करते जिसमें कुछ कठोरता भी होती है, जिसे विस्कोइलास्टिसिटी (viscoelasticity) कहा जाता है। इसका अर्थ है कि वे याद रखते हैं कि उन्हें अतीत में कैसे खींचा गया था और वे समय के साथ ढल जाते हैं, एक ऐसा कारक जिसे पुराने सिद्धांतों ने काफी हद तक अनदेखा कर दिया था।
शीआन जियाओतोंग विश्वविद्यालय और त्सिंगहुआ विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने अब यह समझाने के लिए एक नया सैद्धांतिक ढांचा तैयार किया है कि कैसे यह समय-निर्भर स्मृति प्रकृति में देखी जाने वाली जटिल, बहु-परतीय तहों को आकार देती है। ऊतक को एक सरल लोचदार ठोस के रूप में मानने के बजाय, उन्होंने इसे एक बढ़ती हुई कोशिकाओं की परत के रूप में मॉडल किया जो एक सहायक आधार के ऊपर स्थित है, जहाँ दोनों परतें समय के साथ शिथिल होती हैं और अपनी कठोरता बदलती हैं। व्यापक कंप्यूटर सिमुलेशन चलाकर और नए गणितीय विवरण विकसित करके, उन्होंने पाया कि ऊतक के शिथिल होने का समय (timing) ही यह समझने की कुंजी है कि क्यों कुछ ऊतक सरल झुर्रियां बनाते हैं जबकि अन्य जटिल, पदानुक्रमित (hierarchical) पैटर्न विकसित करते हैं। उनका काम प्रकट करता है कि ऊतक जिस विशिष्ट तरीके से शिथिल होता है—वह कितनी जल्दी तनाव के प्रति प्रतिक्रिया देता है और सेट होने में कितना समय लेता है—वही यह निर्धारित करता है कि वह तहों की एक एकल परत, एक विशाल वैश्विक मोड़, या दोनों का एक परिष्कृत संयोजन बनाएगा।
शोधकर्ताओं ने एक सामान्य जैविक सेटअप पर ध्यान केंद्रित किया: एक मोटी निचली ऊतक की परत के ऊपर एपिथेलियल कोशिकाओं की एक पतली फिल्म का बढ़ना, जो आंत की परत या मस्तिष्क की सतह के समान है। उन्होंने पाया कि जब ये ऊतक बढ़ते हैं, तो वे केवल एक अंतिम आकार में नहीं कूदते। इसके बजाय, वे घटनाओं के एक क्रम से गुजरते हैं जो इस बात से संचालित होते हैं कि ऊपरी परत कितनी तेजी से बढ़ती है और निचली परत कितनी तेजी से शिथिल हो सकती है। कुछ मामलों में, ऊतक छोटी, तंग झुर्रियां बनाता है जो छोटी और स्थिर रहती हैं। अन्य मामलों में, ऊतक बड़े, घुमावदार वक्रों में मुड़ जाता है। लेकिन, कुछ विशिष्ट स्थितियों में, ऊतक कुछ उल्लेखनीय करता है: वह पहले छोटी झुर्रियां बनाता है, और फिर, उन झुर्रियों के पूरी तरह से सेट होने से पहले ही, पूरी संरचना एक बड़े वक्र में मुड़ जाती है, जिससे छोटी झुर्रियां उस बड़े मोड़ के ऊपर स्थित रह जाती हैं। यह एक "पदानुक्रमित" संरचना बनाता है, जहाँ दो अलग-अलग आकार की तहें एक ही समय में मौजूद होती हैं, ठीक वैसे ही जैसे स्तनधारी पाचन तंत्र में पाए जाने वाले छोटे विली (villi) और बड़े फोल्ड।
अध्ययन दर्शाता है कि यह जटिल, बहु-स्तरीय फोल्डिंग एक यादृच्छिक दुर्घटना नहीं है बल्कि ऊतक के यांत्रिक गुणों का एक अनुमानित परिणाम है। शोधकर्ताओं ने एक विशिष्ट "टाइम विंडो" की पहचान की जो इस पदानुक्रमित पैटर्न के उभरने के लिए खुलनी आवश्यक है। यदि ऊतक बहुत जल्दी या बहुत धीरे शिथिल होता है, तो छोटी झुर्रियां या तो गायब हो जाती हैं या बड़ा मोड़ बहुत जल्दी हो जाता है, जिससे दोनों पैटर्न का सह-अस्तित्व बाधित हो जाता है। उन्होंने यह भी पाया कि परतों की कठोरता और विकास की गति उन डायल की तरह कार्य करती है जो इस समय (timing) को नियंत्रित करती है। जब ऊपरी परत निचली परत की तुलना में बहुत अधिक कठोर होती है, या जब यह बहुत तेजी से बढ़ती है, तो सिस्टम इस जटिल, बहु-स्तरीय फोल्ड बनाने की अधिक संभावना रखता है। इसके विपरीत, यदि परतें कठोरता में बहुत समान हैं या विकास बहुत धीमा है, तो ऊतक एक एकल, सरल पैटर्न में सेट हो जाता है।
इन निष्कर्षों को समझने के लिए, टीम ने एक विस्तृत मानचित्र, या फेज़ डायग्राम (phase diagram) बनाया, जो भविष्यवाणी करता है कि ऊतक की मोटाई, कठोरता और विकास दर के आधार पर वह कौन सा आकार लेगा। यह मानचित्र वैज्ञानिकों को भौतिक स्थितियों के एक सेट को देखकर यह जानने की अनुमति देता है कि किस प्रकार की फोल्डिंग की उम्मीद की जाए। उनके सिमुलेशन ने पुष्टि की कि अतीत में उपयोग किए गए क्लासिक मॉडल वास्तव में इस नए, अधिक सामान्य सिद्धांत का एक विशेष, सीमित मामला हैं। वे पुराने मॉडल केवल तभी काम करते हैं जब ऊतक हर क्षण बिल्कुल एक जैसा व्यवहार करता है, जो जीवित प्रणालियों में शायद ही कभी सच होता है। "स्मृति" को शामिल करके—कि ऊतक अतीत के तनावों को कैसे याद रखता है और समय के साथ कैसे शिथिल होता है—नया मॉडल समझाता है कि क्यों जैविक ऊतक इतने विविध और जटिल आर्किटेक्चर बना सकते हैं।
यह कार्य कोशिकाओं के सूक्ष्म व्यवहार और जीवों में दिखने वाले स्थूल (macroscopic) आकारों के बीच एक महत्वपूर्ण कड़ी प्रदान करता है। यह सुझाव देता है कि जीवन के लिए आवश्यक जटिल, बहु-स्तरीय संरचनाएं, जैसे कि आंत की पोषक तत्वों को अवशोषित करने वाली सतह, विकास और शिथिलता के बीच एक सटीक यांत्रिक नृत्य से उत्पन्न होती हैं। शोधकर्ता प्रस्ताव करते हैं कि प्रकृति ने संभवतः इन यांत्रिक गुणों को इस तरह से ट्यून करने के लिए विकसित किया है ताकि ऊतक सबसे कुशल तरीके से फोल्ड हो सकें। इन फोल्ड्स को नियंत्रित करने वाले नियमों को समझकर, वैज्ञानिक विकासात्मक विकारों को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं जहाँ फोल्डिंग गलत हो जाती है, जैसे कि कुछ मस्तिष्क स्थितियों या ट्यूमर के विकास में। इसके अलावा, यह ज्ञान इंजीनियरों को बेहतर कृत्रिम ऊतक और बायो-इंस्पायर्ड सामग्री डिजाइन करने में मदद कर सकता है जो मानव शरीर के लचीलेपन और जटिलता की नकल करते हैं। यह अध्ययन केवल यह वर्णन नहीं करता कि क्या होता है; यह बताता है कि क्यों होता है, जिससे जैविक रूप का रहस्य स्पष्ट, यांत्रिक सिद्धांतों के एक सेट में बदल जाता है।
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