चिंतित मस्तिष्क के तंत्रिका कोड को उजागर करना

पहली बार, वैज्ञानिकों ने कई दिनों में मस्तिष्क के उतार-चढ़ाव के उतार-चढ़ाव को मापा है। उन्होंने उत्सुक लोगों में कम मनोदशा के तंत्रिका हस्ताक्षर की एक झलक पकड़ी।

हाल ही में हुए एक अध्ययन से इस बात के सुराग मिले हैं कि मस्तिष्क में कम मूड कैसे विकसित होता है।

यद्यपि हमारी चिंता और अवसाद जैसी तंत्रिका-संबंधी स्थितियों के बारे में हमारी समझ, वर्षों से छलांग और सीमा से आगे बढ़ रही है, फिर भी हमारे ज्ञान में बड़े अंतराल हैं।

ब्रह्मांड में सबसे जटिल संरचना के आंतरिक कामकाज को समझने की कोशिश करना कठिनाई से भरा है।

एक प्रक्रिया में जो अभी भी जादू के करीब लगती है, हमारी धारणाएं, हमारी भावना, और हमारी भावनाएं एक अनुभव - चेतना में बुनी जाती हैं। यह न्यूरॉन्स के बीच कनेक्शन के खरबों का परिणाम है।

वर्षों के अध्ययन से विभिन्न मस्तिष्क क्षेत्रों की भूमिकाएं पता चली हैं। उदाहरण के लिए, हम जानते हैं कि हिप्पोकैम्पस स्मृति के लिए महत्वपूर्ण है और यह कि एमिग्डाला भावनाओं को संसाधित करने में शामिल है।

हालांकि, केवल यह पहचानना कि कौन से क्षेत्र विशेष गतिविधियों से संबंधित हैं, हमें इस बात की गहरी समझ नहीं है कि मस्तिष्क अनुभवों और भावनाओं के इस तरह के एक ज्वलंत स्पेक्ट्रम का उत्पादन कैसे करता है।

मनोदशा की जटिलता में

हर कोई भावनात्मक उतार-चढ़ाव का अनुभव करता है। कुछ लोगों के लिए, उतार-चढ़ाव इतना गंभीर हो सकता है कि उनका जीवन काफी बाधित हो जाता है। यह मूड को अध्ययन का एक महत्वपूर्ण विषय बनाता है।

चिंता विकार संयुक्त राज्य में अनुमानित 40 मिलियन वयस्कों को प्रभावित करते हैं, और 2016 में, उदाहरण के लिए, 16 मिलियन से अधिक अमेरिकी वयस्कों ने कम से कम एक प्रमुख अवसादग्रस्तता प्रकरण का अनुभव किया।

एमआरआई स्कैन और अन्य इमेजिंग तकनीकों के उपयोग ने वैज्ञानिकों को नए विस्तार से मस्तिष्क का निरीक्षण करने की अनुमति दी है।

जब एक प्रतिभागी डिवाइस की छोटी सुरंग में गतिहीन हो जाता है, तो शोधकर्ता उन्हें भावनात्मक रूप से आवेशित उत्तेजनाओं के साथ प्रस्तुत कर सकते हैं, फिर निरीक्षण करते हैं कि मस्तिष्क कैसे प्रतिक्रिया करता है, क्योंकि भावनाएं सकारात्मक से नकारात्मक में बदल जाती हैं।

हालाँकि इन अध्ययनों ने हमारे दिमाग के आंतरिक कामकाज के बारे में जानकारी को अनलॉक किया है, लेकिन एमआरआई स्कैनर के अंदर झूठ बोलना लगभग वास्तविक जीवन से दूर है जितना कि कोई भी प्राप्त कर सकता है।

हाल ही में, और पहली बार, शोधकर्ताओं ने एक प्रयोग डिजाइन किया है जो वास्तविक जीवन की स्थितियों में मनोदशा के तंत्रिका सम्बन्धों को मापता है।

डॉ। एडवर्ड चांग, ​​एक न्यूरोसाइंटिस्ट और डॉ। विकस सोहल, पीएचडी, एक मनोचिकित्सक और न्यूरोसाइंटिस्ट, ने टीम का नेतृत्व किया। दोनों कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन फ्रांसिस्को वेइल इंस्टीट्यूट फॉर न्यूरोसाइंसेस के सदस्य हैं।

वास्तविक समय में मस्तिष्क की गतिविधि को मापना

मानव मस्तिष्क के मिनट-दर-मिनट के कामकाज का अवलोकन करने के लिए प्रतिभागियों के एक अद्वितीय समूह की आवश्यकता होती है।

शोधकर्ताओं ने 21 लोगों को मिर्गी के साथ भर्ती किया, जिनके पास पहले से ही मस्तिष्क की सतह पर और गहरी संरचनाओं के भीतर 40-70 इलेक्ट्रोड थे।

प्रतिभागियों ने बरामदगी के लिए जिम्मेदार मस्तिष्क के वर्गों को हटाने के लिए सर्जरी की तैयारी में इलेक्ट्रोड प्राप्त किए थे।

इन प्रत्यारोपणों ने वैज्ञानिकों को 7-10 दिनों के लिए मस्तिष्क की गतिविधि को चार्ट करने की अनुमति दी। इस पूरे समय में, प्रतिभागियों ने टैबलेट-आधारित प्रश्नावली का उपयोग करके मूड में बदलाव दर्ज किए।

इस तरह, वैज्ञानिक एल्गोरिदम का उपयोग करके मस्तिष्क गतिविधि के साथ मनोदशा में परिवर्तन को सहसंबद्ध कर सकते हैं, जिसे अध्ययन के प्रमुख लेखक, लोरी किर्कबी, पीएचडी, ने डिजाइन किया था। समूह के निष्कर्ष आज जर्नल में दिखाई दिए सेल.

आंतरिक सुसंगतता नेटवर्क

मनोदशा की डायरियों का अध्ययन करने से पहले, वैज्ञानिकों ने मस्तिष्क के डेटा का परिमार्जन किया, जो आंतरिक तालमेल नेटवर्क की तलाश में था।

ये नेटवर्क मस्तिष्क क्षेत्रों के समूह हैं जो एक ही समय में सक्रिय होते हैं। वैज्ञानिक इस समन्वित गतिविधि का अर्थ यह मानते हैं कि क्षेत्र एक साथ काम कर रहे हैं और संचार कर रहे हैं।

जब वैज्ञानिकों ने सभी 21 प्रतिभागियों के डेटा की तुलना की, तो उन्होंने मस्तिष्क क्षेत्रों के विभिन्न "क्लोन" पाए जो नियमित रूप से एक ही आवृत्ति पर एक साथ निकाल दिए गए थे।

प्रतिभागियों में से 13 में, एक गुट विशेष रूप से सक्रिय था। इस समूह के एक पूर्व आकलन ने संकेत दिया था कि वे सभी अपेक्षाकृत उच्च स्तर की चिंता का अनुभव करते थे।

डेटा से पता चला कि जब यह गुट सक्रिय था, तो यह कम मूड की भावनाओं के साथ सहसंबद्ध था।

विशेष रूप से, शोधकर्ताओं ने हिप्पोकैम्पस और अमिगडाला में संयुक्त गतिविधि देखी। इस गतिविधि में बीटा तरंगें शामिल थीं, जिसने एक लय का गठन किया था जिसे वैज्ञानिकों ने पहले चिंताजनक सोच से जोड़ा था।

समूहों की मस्तिष्क गतिविधि में इस तरह के एक स्पष्ट पैटर्न को खोजने से शोधकर्ताओं को निराशा हुई।

"हम एक एकल संकेत की पहचान करने में काफी हैरान थे जो लोगों के इतने बड़े समूह में उदास मन के मुकाबलों के लिए पूरी तरह से जिम्मेदार है।"

डॉ। विकस सोहल, पीएच.डी.

बिल्कुल शुरुआत है

अध्ययन ने जांच की इस लाइन की शुरुआत को चिह्नित किया, इसलिए इस तरह के स्पष्ट रूप से स्पष्ट रूप से स्पष्ट पैटर्न का सामना करना स्वागत योग्य था। जैसा कि डॉ। सोहल कहते हैं, "प्रोजेक्ट के इस चरण में इस तरह की एक शक्तिशाली सूचनात्मक बायोमार्कर की खोज करना जितना हम उम्मीद करते थे, उससे कहीं अधिक था।"

13 प्रतिभागियों में मस्तिष्क की गतिविधि का पता लगाना उतना ही आश्चर्यजनक था, जितना कि दूसरों में इसकी अनुपस्थिति पर ध्यान न देना, जिनके पास ऐसी स्पष्ट चिंता नहीं थी।

ये निष्कर्ष उन अलग-अलग तरीकों के बारे में सुराग दे सकते हैं जिनसे लोग चिंता की प्रक्रिया की भावनात्मक जानकारी देते हैं।

“हम इन मस्तिष्क संरचनाओं के बारे में क्या जानते हैं, इसके आधार पर, यह बताता है कि एमिग्डाला और हिप्पोकैम्पस के बीच बातचीत को भावनात्मक यादों को याद करने से जोड़ा जा सकता है, और यह मार्ग उच्च स्तर की चिंता वाले लोगों में विशेष रूप से मजबूत है, जिनके मूड को भारी रूप से प्रभावित किया जा सकता है। डॉ। सोहल कहते हैं, "भावनाओं से भरी यादों को याद करके।"

बहुत अधिक काम का पालन करेंगे, लेकिन डॉ। सोहल परिणामों के बारे में पहले से ही उत्साहित हैं। वे बताते हैं, "एक मनोचिकित्सक के रूप में, रोगियों को एक वैचारिक ढांचा प्रदान करने में सक्षम होने के लिए गहराई से संतोष करना उन्हें समझने में मदद करने के लिए कि वे क्या महसूस कर रहे हैं जब वे नीचे जा रहे हैं।"

यह कार्य उन्नत निदान में भी योगदान दे सकता है। डॉ। चांग बताते हैं, "निष्कर्षों की हमारी समझ के लिए वैज्ञानिक निहितार्थ हैं कि मस्तिष्क के विशिष्ट क्षेत्र मूड विकारों में कैसे योगदान करते हैं, लेकिन बायोमार्कर की पहचान के लिए व्यावहारिक निहितार्थ भी हैं जो इन विकारों के इलाज के लिए डिज़ाइन की गई नई तकनीक के लिए इस्तेमाल किए जा सकते हैं।"

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