Physics-Informed Explainable Machine Learning for Predicting Wavelength- Dependent Optical Modulation of Neuronal Activity
यह अध्ययन एक भौतिकी-सूचित, व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग ढांचे को प्रस्तुत करता है जो तरंगदैर्ध्य-निर्भर न्यूरोनल मॉड्यूलेशन की भविष्यवाणी करने के लिए ऑप्टिकल और जैविक विशेषताओं को एकीकृत करता है, जो फायरिंग दरों के लिए मध्यम भविष्य कहनेवाला सटीकता और मेम्ब्रेन पोटेंशियल के लिए उच्च सटीकता प्राप्त करता है और भविष्य के प्रयोगात्मक सत्यापन के लिए कैलिब्रेटेड अनिश्चितता अनुमान प्रदान करता है।
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प्रकाश लंबे समय से जीवित दुनिया को प्रभावित करता हुआ जाना जाता है, चाहे वह पौधों का सूर्य की ओर मुड़ने का तरीका हो या हमारी अपनी आँखों का अंधेरे के अनुकूल होना। तंत्रिका विज्ञान (न्यूरोसाइंस) के क्षेत्र में, शोधकर्ताओं ने हाल ही में खोजा है कि मस्तिष्क पर विशिष्ट रंगों के प्रकाश को चमकाने से बिना किसी सर्जरी या इम्प्लांट किए गए इलेक्ट्रोड के तंत्रिका कोशिकाओं की गतिविधि को सूक्ष्म रूप से बदला जा सकता है। यह तकनीक, जिसे फोटोबायोमोड्यूलेशन (photobiomodulation) कहा जाता है, कम तीव्रता वाली किरणों का उपयोग उन विद्युत संकेतों को प्रेरित करने के लिए करती है जिनका उपयोग न्यूरॉन्स संचार के लिए करते हैं। हालाँकि, प्रकाश के रंग और मस्तिष्क की प्रतिक्रिया के बीच का संबंध सरल नहीं है। यह प्रभाव कई कारकों के एक जटिल जाल पर निर्भर करता है: प्रकाश को ऊतकों (टिश्यू) के माध्यम से कितनी गहराई तक जाना चाहिए, कोशिकाएं कितनी ऊर्जा अवशोषित करती हैं, और न्यूरॉन्स की विशिष्ट जैविक संवेदनशीलता क्या है। क्योंकि ये चर (variables) अप्रत्याशित तरीकों से परस्पर क्रिया करते हैं, इसलिए वैज्ञानिक सटीक रूप से यह अनुमान लगाने में संघर्ष करते रहे हैं कि प्रकाश की एक विशेष किरण मस्तिष्क की गतिविधि को कैसे बदलेगी, जिससे यह क्षेत्र कई आशाजनक परिणामों के बावजूद, उन्हें लागू करने के विश्वसनीय नियमों के बिना रह गया है।
इस अनिश्चितता से निपटने के लिए, बांग्लादेश की इस्लामिक यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक नया कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण विकसित किया जो भौतिकी के नियमों को आधुनिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ जोड़ता है। केवल डेटा में पाए जाने वाले पैटर्न पर निर्भर रहने के बजाय, उन्होंने एक ऐसी प्रणाली बनाई जो प्रकाश की उस भौतिक यात्रा को समझती है जब वह एक स्रोत से निकलकर, ऊतकों के माध्यम से गुजरते हुए, अंततः एक न्यूरॉन तक पहुँचता है। उन्होंने एक विशाल डिजिटल लाइब्रेरी बनाई जिसमें एक लाख सिम्युलेटेड परिदृश्य शामिल थे, जो 400 से 700 नैनोमीटर तक के प्रकाश के रंगों के विस्तृत स्पेक्ट्रम को कवर करते हैं, जो बैंगनी से लाल तक की सीमा तक फैला हुआ है। इस आभासी वातावरण में, उन्होंने परीक्षण किया कि प्रकाश की तीव्रता, एक्सपोजर समय और ऊतक की गहराई के विभिन्न संयोजन दो मुख्य प्रकार के न्यूरॉन्स को कैसे प्रभावित करते हैं: वे जो मस्तिष्क को उत्तेजित करते हैं और वे जो इसे शांत करते हैं। लक्ष्य यह देखना था कि क्या कोई मशीन प्रकाश के भौतिक गुणों और कोशिका की जैविक विशेषताओं के आधार पर एक न्यूरॉन की फायरिंग दर (firing rate) में होने वाले परिवर्तन की भविष्यवाणी करना सीख सकती है।
शोधकर्ताओं ने पाया कि केवल कंप्यूटर को प्रयोग के कच्चे आंकड़े, जैसे कि प्रकाश का रंग या बीम की शक्ति, खिलाना सटीक भविष्यवाणियों के लिए पर्याप्त नहीं था। मॉडल एक स्पष्ट पैटर्न खोजने में संघर्ष कर रहा था, और अक्सर बहुत कम विश्वास के साथ अनुमान लगा रहा था। हालाँकि, जब उन्होंने इसमें "भौतिकी-आधारित" (physics-informed) विशेषताएं जोड़ीं—वे गणनाएँ जो यह वर्णन करती थीं कि ऊतकों से गुजरने के बाद वास्तव में न्यूरॉन्स तक कितनी प्रकाश ऊर्जा पहुँची और वे न्यूरॉन्स विशिष्ट रंगों के प्रति कितने संवेदनशील थे—तो मॉडल का प्रदर्शन सुधर गया। प्रणाली ने सीखा कि सबसे महत्वपूर्ण कारक केवल प्रकाश का रंग नहीं था, बल्कि ऊर्जा की प्रभावी खुराक थी जो कोशिकाओं को वास्तव में प्राप्त हुई थी और जैविक प्रतिक्रिया का विशिष्ट गेन (gain) था। मशीन को प्रकाश के यात्रा करने और पदार्थ के साथ परस्पर क्रिया करने के भौतिक नियमों का सम्मान करना सिखाकर, शोधकर्ता उत्तेजना और प्रतिक्रिया के बीच एक स्पष्ट, अधिक व्याख्या योग्य संबंध को उजागर करने में सक्षम हुए।
इन सुधारों के बावजूद, अध्ययन ने खुलासा किया कि एक न्यूरॉन की फायरिंग दर में सटीक परिवर्तन की भविष्यवाणी करना एक कठिन चुनौती बनी हुई है। उन्नत भौतिकी-आधारित मॉडल के साथ भी, उन प्रकाश रंगों पर परीक्षण किए जाने पर भविष्यवाणियां केवल मामूली रूप से सटीक थीं जिन्हें कंप्यूटर ने पहले कभी नहीं देखा था। मॉडल सामान्य रुझानों की पहचान कर सकता था, जैसे कि नीले-हरे स्पेक्ट्रम में मजबूत प्रतिक्रिया, लेकिन यह हर एक मामले के लिए परिणाम का सटीक पूर्वानुमान नहीं लगा सका। यह सुझाव देता है कि हालांकि प्रकाश की भौतिक खुराक एक प्रमुख चालक है, फिर भी अन्य छिपे हुए जैविक कारक सक्रिय हैं जिन्हें वर्तमान मॉडल अभी तक पकड़ नहीं पा रहा है। दिलचस्प बात यह है कि मॉडल ने न्यूरॉन की झिल्ली (membrane) के पार विद्युत वोल्टेज में परिवर्तन की भविष्यवाणी करने में उसकी फायरिंग दर में परिवर्तन की तुलना में बहुत बेहतर प्रदर्शन किया, जो यह दर्शाता है कि न्यूरोनल गतिविधि के विभिन्न पहलू प्रकाश के प्रति अलग-अलग तरह से प्रतिक्रिया करते हैं।
शोधकर्ताओं ने मशीन के तर्क को पारदर्शी बनाने के लिए विशेष उपकरणों का भी उपयोग किया, जिससे वे देख सके कि कौन से कारक भविष्यवाणियों को संचालित कर रहे हैं। उन्होंने पाया कि मॉडल भविष्यवाणियों के लिए केवल प्रकाश की तरंग दैर्ध्य (wavelength) के बजाय जैविक ऑप्टिकल डोज़ और फोटो-मॉड्यूलेशन गेन से संबंधित चरों पर बहुत अधिक निर्भर था। इसने पुष्टि की कि प्रकाश का रंग मुख्य रूप से इसलिए मायने रखता है क्योंकि यह बदल देता है कि कितनी ऊर्जा अवशोषित होती है और ऊतक इसे कैसे बिखेरता (scatter) है। अध्ययन ने यह भी परीक्षण किया कि मॉडल कितना मजबूत है, इसके लिए इनपुट डेटा में रैंडम नॉइज़ (noise) जोड़ा गया, जो वास्तविक दुनिया के प्रयोगों में होने वाली माप त्रुटियों का अनुकरण करता है। जैसे-जैसे नॉइज़ बढ़ती गई, मॉडल का प्रदर्शन गिरता गया, जो यह रेखांकित करता है कि विश्वसनीय भविष्यवाणियों के लिए प्रकाश और ऊतक के गुणों का सटीक माप आवश्यक है।
अंततः, यह कार्य एक अंतिम समाधान के बजाय एक शक्तिशाली 'प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट' के रूप में कार्य करता है। इस अध्ययन में उपयोग किया गया डेटा कंप्यूटर सिमुलेशन द्वारा उत्पन्न किया गया था, न कि जीवित मस्तिष्क पर वास्तविक प्रयोगों से, इसलिए परिणाम एक सैद्धांतिक ढांचा प्रस्तुत करते हैं जिसे वास्तविक दुनिया में परीक्षण करने की आवश्यकता है। शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि भौतिकी के नियमों को मशीन लर्निंग के साथ जोड़कर यह समझा जा सकने वाला और भौतिक रूप से प्रशंसनीय तरीका बनाया जा सकता है कि प्रकाश मस्तिष्क को कैसे प्रभावित करता है। यह दिखाते हुए कि सबसे सफल भविष्यवाणियाँ प्रकाश वितरण की अंतर्निहित यांत्रिकी को समझने से आती हैं, यह अध्ययन बेहतर गैर-आक्रामक उपचारों (non-invasive therapies) को डिजाइन करने के लिए एक नया रोडमैप प्रदान करता है। यह सुझाव देता है कि तंत्रिका संबंधी स्थितियों के भविष्य के उपचारों को अत्यधिक व्यक्तिगत होने की आवश्यकता हो सकती है, जिसमें लाइट थेरेपी के लिए 'वन-साइज़-फिट्स-ऑल' दृष्टिकोण के बजाय रोगी के ऊतक के विशिष्ट ऑप्टिकल गुणों और उनके न्यूरॉन्स की सटीक जैविक संवेदनशीलता को ध्यान में रखा जाए।
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