Multi-Domain Machine Learning of VR-synchronised directional EEG phase connectivity reveals candidate Alzheimer's continuum biomarkers
इमर्सिव वर्चुअल रियलिटी को 64-चैनल ईईजी (EEG) और फेज ट्रांसफर एंट्रॉपी विश्लेषण के साथ एकीकृत करके, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि दिशात्मक मस्तिष्क कनेक्टिविटी पैटर्न अल्जाइमर रोग, माइल्ड कॉग्निटिव इम्पेयरमेंट और सामान्य संज्ञान के बीच सटीक रूप से अंतर कर सकते हैं और अल्जाइमर निरंतरता के लिए संभावित बायोमार्कर के रूप में विशिष्ट इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल हस्ताक्षरों की पहचान कर सकते हैं।
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अपने मस्तिष्क की कल्पना एक हलचल भरे, उच्च-तकनीकी शहर के रूप में करें जहाँ अरबों न्यूरॉन्स नागरिक हैं, जो सब कुछ सुचारू रूप से चलाने के लिए लगातार संदेश भेजते रहते हैं। कभी-कभी, ये संदेश थोड़े उलझ जाते हैं, जैसे कि कोई ट्रैफिक जाम या टूटा हुआ रेडियो सिग्नल, जो अल्जाइमर रोग का एक प्रारंभिक चेतावनी संकेत हो सकता है। लंबे समय से, डॉक्टर लोगों के स्थिर बैठने और आराम करने के दौरान मस्तिष्क की "रेडियो तरंगों" (जिसे EEG कहा जाता है) को सुनकर इन गड़बड़ियों को पकड़ने की कोशिश करते रहे हैं। लेकिन बिल्कुल वैसा ही जैसे किसी शहर को तब देखने की कोशिश करना जब सब सो रहे हों ताकि ट्रैफिक जाम का पता लगाया जा सके, आराम करना वास्तविक समस्याओं को नहीं दिखा सकता है। वैज्ञानिकों ने वर्चुअल रियलिटी (VR) का भी उपयोग करना शुरू कर दिया है—इसे एक सुपर-इमर्सिव वीडियो गेम की तरह समझें—ताकि मस्तिष्क को एक विशिष्ट चुनौती दी जा सके, जैसे कि भूलभुलैया (maze) में रास्ता खोजना या पहेली सुलझाना। विचार यह है कि यदि आप खेल खेलते समय मस्तिष्क के नेटवर्क का "स्ट्रेस-टेस्ट" करते हैं, तो आप उन छिपी हुई दरारों को पहचान सकते हैं जो मस्तिष्क के केवल आराम करने के दौरान अदृश्य रहती हैं। यह अध्ययन एक बड़ा सवाल पूछता है: क्या हम इस VR "स्ट्रेस-टेस्ट" को एक सुपर-स्मार्ट कंप्यूटर प्रोग्राम के साथ जोड़कर मस्तिष्क के ट्रैफिक के उन विशिष्ट पैटर्न को खोज सकते हैं जो अल्जाइमर के बहुत शुरुआती चरणों का संकेत देते हैं, यहाँ तक कि इससे भी पहले कि किसी व्यक्ति को वास्तव में बीमारी महसूस होने लगे?
इस अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने मस्तिष्क के जासूसों की तरह काम किया, 37 स्वयंसेवकों (कुछ अल्जाइमर के साथ, कुछ हल्की याददाश्त संबंधी समस्याओं के साथ, और कुछ एकदम सही याददाश्त वाले) को एक 64-सेंसर वाला हेलमेट पहनाया और उन्हें एक वर्चुअल रियलिटी की दुनिया में डाला। केवल यह देखने के बजाय कि मस्तिष्क के संकेत कितने तेज़ थे, उन्होंने दिशा जानने के लिए "फेज़ ट्रांसफर एंट्रॉपी" नामक एक विशेष गणितीय उपकरण का उपयोग किया। इसे ऐसे समझें कि न केवल यह जानना कि हाईवे पर कारें चल रही हैं, बल्कि यह भी जानना कि वे वास्तव में किस दिशा में जा रही हैं और नेतृत्व कौन कर रहा है। फिर उन्होंने इस पूरे डेटा को एक मशीन लर्निंग "कोच" (एक प्रकार का कंप्यूटर प्रोग्राम) में डाला ताकि यह देखा जा सके कि क्या यह तीनों समूहों के बीच अंतर करना सीख सकता है।
परिणाम काफी उत्साहजनक थे। कंप्यूटर कोच, विशेष रूप से एक विधि जिसका उपयोग "के-नियरेस्ट नेबर्स" (K-Nearest Neighbours) कहा जाता है, सफलतापूर्वक लगभग 86.5% बार सही ढंग से पहचान पाया कि व्यक्ति किस समूह से संबंधित था। यहाँ तक कि अधिक रोमांचक बात यह है कि इसने हल्की याददाश्त संबंधी समस्याओं (MCI) वाले सभी लोगों को पकड़ा, जिसका अर्थ है कि इसने इस छोटे समूह में एक भी मामला नहीं छोड़ा। अध्ययन बताता है कि बीमारी बढ़ने के साथ मस्तिष्क के "ट्रैफिक पैटर्न" बहुत विशिष्ट तरीकों से बदलते हैं। अल्जाइमर वाले लोगों के लिए, मस्तिष्क में पीछे के हिस्से (जहाँ हम देखते हैं और स्थान को प्रोसेस करते हैं) से आगे के हिस्से तक संकेत भेजने की क्षमता कम हो गई, जो लगभग एक टूटे हुए पुल की तरह है। हल्की याददाश्त संबंधी समस्याओं वाले लोगों ने एक अलग पैटर्न दिखाया: जब VR गेम कठिन हो गया, तो उनके मस्तिष्क ने पीछे के हिस्से में अतिरिक्त कनेक्शन बनाकर अधिक मेहनत करने की कोशिश की, जैसे कि एक शहर अचानक बढ़ी भीड़ को संभालने के लिए अतिरिक्त ट्रैफिक लाइट लगा देता है। इस बीच, सामान्य संज्ञानात्मक क्षमता वाले लोग अपने ट्रैफिक को सुचारू और कुशल बनाए रखते रहे।
शोधकर्ताओं ने 11 विशिष्ट "सुरागों" या बायोमार्कर को भी पाया जो इन अंतरों को स्पष्ट करने में मुख्य भूमिका निभाते थे। इन सुरागों में यह शामिल था कि मस्तिष्क का केंद्रीय केंद्र (शहर में एक प्रमुख चौराहा) गामा फ्रीक्वेंसी बैंड में कितनी अच्छी तरह से जुड़ा रहता है, और सिर के पीछे अल्फा सिग्नल कैसे प्रवाहित होते हैं। हालाँकि, लेखक सावधानी बरतते हुए कहते हैं कि यह तो बस शुरुआत है। क्योंकि उन्होंने जिस समूह का अध्ययन किया वह अपेक्षाकृत छोटा था (केवल 37 लोग), ये निष्कर्ष एक अंतिम, तैयार मेडिकल टेस्ट के बजाय एक मजबूत संकेत या एक "प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट" की तरह हैं। वे सुझाव देते हैं कि यह VR-EEG विधि इन नए सुरागों को खोजने का एक पुनरुत्पादित (reproducible) और रोमांचक तरीका है, लेकिन उन्हें यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह सभी के लिए काम करता है, इसे बहुत बड़े समूह पर परीक्षण करने की आवश्यकता है। यह सीखने की दिशा में एक बहुत ही शानदार कदम है कि एक मजेदार, वर्चुअल रोमांच के माध्यम से मस्तिष्क के नेटवर्क की प्रतिक्रिया को देखकर अल्जाइमर के शुरुआती संकेतों को कैसे पहचाना जाए।
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