मानव मस्तिष्क परियोजना: हम कैसे जानते हैं कि मस्तिष्क कैसे काम करता है?

हबराब्र पर 2013 की शुरुआत में, एक अरब यूरो से अधिक के बजट के साथ मानव मस्तिष्क के अध्ययन के लिए यूरोपीय मेगा-प्रोजेक्ट की शुरुआत की घोषणा के बाद, 10 साल के लिए डिज़ाइन किया गया, एक संबंधित नोट प्रकाशित किया गया था। पिछले साल के अंत में, परियोजना को आधिकारिक तौर पर लॉन्च किया गया था, और पहला धन आवंटित किया गया था, लेकिन अभी तक एक भी शब्द नहीं लिखा गया है कि आगामी टाइटैनिक के काम के आधार पर वैज्ञानिक आधार क्या है, मानव जीनोम और मानव मिशन के डिकोडिंग के साथ महत्व और पैमाने में तुलनीय है। मंगल को।

पोस्ट के अंत में, आप द ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट की टीम में सीधे काम करने वाले किसी व्यक्ति से प्रश्न पूछ सकते हैं, जिसके उत्तर एक अलग पोस्ट में प्रकाशित किए जाएंगे।

इसके बजाय एक अग्रदूत

तो, पूरे मेगा-प्रोजेक्ट को 12 सबप्रोजेक्ट्स में विभाजित किया गया है, जो, ऐसा लगता है, अलग-अलग कार्यान्वित किया जाता है - कैसे जीव विज्ञान के साथ उच्च-लोड कंप्यूटिंग को क्रॉस-कनेक्ट कर सकते हैं, उदाहरण के लिए - लेकिन बारीकी से जुड़े हुए हैं और intertwined हैं। मैं प्रत्येक प्रोजेक्ट के बारे में लंबी और थकाऊ कहानियों से बोर नहीं होऊंगा। ऐसा करने के लिए, द ह्यूमन ब्रेन प्रोजेक्ट (एचबीपी) के आधिकारिक यूट्यूब चैनल पर लघु वीडियो हैं, अतिरिक्त जानकारी परियोजना की आधिकारिक वेबसाइट पर देखी जा सकती है)। परियोजना के सामान्य लक्ष्यों और उद्देश्यों को इस वीडियो में दर्शाया गया है:



मेरी राय में, बुनियादी, मौलिक और इसलिए सबसे महत्वपूर्ण उपप्रोजेक्ट्स में से एक न्यूरॉन्स की संरचना का सीधा अध्ययन है, उनके संपर्क और मस्तिष्क में तंत्रिका नेटवर्क का स्थान (सबप्रोजेक्ट 1 - माउस ब्रेन सबप्रोजेक्ट), साथ ही मॉडल और मॉडल के निर्माण के लिए इस तरह के नेटवर्क का दृश्य। वास्तव में, कंप्यूटिंग में इस ज्ञान का कार्यान्वयन पहले से ही हार्डवेयर में है।



आइए इतिहास के एक पल के साथ शुरू करते हैं। तंत्रिका कोशिकाओं, न्यूरॉन्स की खोज की सटीक तारीख, जैसे, शायद, नहीं दी जा सकती है। हम केवल विश्वास के साथ कह सकते हैं कि 19 वीं शताब्दी के अंत तक तंत्रिका ऊतक के कामकाज के बारे में पर्याप्त ज्ञान जमा हो गया था, ताकि 1906 में मेसर्स। गोल्गी और रेमन-ए-काहल ने तंत्रिका तंत्र की संरचना और तंत्रिका कोशिकाओं के वर्गीकरण पर काम करने के लिए चिकित्सा में नोबेल पुरस्कार साझा किया।

पिछले सौ वर्षों में, हमने तंत्रिका ऊतक के कामकाज के मूल सिद्धांतों को समझा है, यहां तक ​​कि इसमें होने वाली प्रक्रियाओं में अपेक्षाकृत आदिम स्तर पर हस्तक्षेप करना सीखा है (उदाहरण के लिए, एनाल्जेसिया या ऑपरेशन जो सीधे तंत्रिका ऊतक को प्रभावित करते हैं), लेकिन अब तक, मस्तिष्क विशेष रूप से संग्रहीत करता है यह कैसे विशेष रूप से न्यूरॉन्स द्वारा संसाधित किया जाता है जानकारी।

कैसे पता करें कि तंत्रिका ऊतक में कहाँ और कहाँ संकेत जाते हैं?

विवरणों को स्वीकार करते हुए कि तंत्रिका कोशिकाएं अलग-अलग हैं, कि वे तंत्रिका ऊतक में अलग-अलग तरीकों से जुड़े हुए हैं, अलग-अलग कार्य करते हैं, यह संभव है, हालांकि, न्यूरॉन्स की संरचना में सामान्य सुविधाओं को उजागर करना:


न्यूरॉन मॉडल। स्रोत

सिग्नल ट्रांसमिशन का आधार अक्षतंतु हैं, जो विद्युत केबलों की तरह, एक न्यूरॉन से दूसरे में खिंचाव और आवेगों को प्रसारित करने के लिए आवश्यक हैं। सैद्धांतिक रूप से, वे एक बड़ी लंबाई तक पहुंच सकते हैं - एक मीटर तक। एक्सॉन एक सिंक के उपयोग से दूसरे न्यूरॉन से जुड़े होते हैं, जबकि प्रत्येक अक्षतंतु के अंत में न्यूरोट्रांसमीटर के साथ सिनैप्टिक पुटिकाएं होती हैं:


दो न्यूरॉन्स के बीच पल्स ट्रांसमिशन। स्रोत

इस प्रकार, सबसे पहले, हम दो चीजों में रुचि रखते हैं: स्वयं अक्षतंतु और अगले तंत्रिका कोशिका के लिए अक्षतंतु के लगाव का स्थान, जो न्यूरोट्रांसमीटर के साथ सिनैप्टिक पुटिकाओं द्वारा निर्धारित किया जा सकता है। इसके लिए, केवल दो तरीके हमारे पास उपलब्ध हैं, बड़े और: प्रतिदीप्ति ऑप्टिकल माइक्रोस्कोपी और इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी।

तार्किक प्रश्न का अनुमान लगाते हुए, मैं एमआरआई ( चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग ) और कार्यात्मक एमआरआई पर विचार क्यों नहीं कर रहा हूं, इन विधियों का उपयोग कुछ कार्यों (सुनवाई, दृष्टि आदि) के लिए जिम्मेदार क्षेत्रों को स्थानीय बनाने के लिए अधिक किया जाता है, लेकिन व्यक्तिगत देखने के लिए नहीं। न्यूरॉन्स और उनके नेटवर्क।

आगे मैं पहले सबप्रोजेक्ट के बारे में बात करूंगा - माउस के मस्तिष्क का अध्ययन, लेकिन व्यक्ति का नहीं (दुर्भाग्य से, नैतिक कारण दिमाग पर हावी होता है)। दूसरा सबप्रोजेक्ट एमआरआई के उपयोग के लिए समर्पित है। इस प्रकार, गरीब चूहों के मस्तिष्क का एक अध्ययन हमें मस्तिष्क की ठीक संरचना के बारे में जानकारी देता है, जिसे वैज्ञानिक तब एमआरआई डेटा से जोड़ने का प्रयास करते हैं।

लेकिन वापस आ जाओ। पहले मामले में - प्रतिदीप्ति माइक्रोस्कोपी का मामला - एक फ्लोरोसेंट डाई का उपयोग करके न्यूरॉन्स को दाग देना आवश्यक है, और फिर नमूना की एक तस्वीर प्राप्त करें जब डाई एक निश्चित तरंग दैर्ध्य (अक्सर यूवी) के प्रकाश से उत्साहित होती है, लेकिन इस पद्धति का संकल्प आपको केवल स्वयं अक्षतंतुओं को देखने की अनुमति देगा, उदाहरण के लिए, या केवल डेन्ड्राइट्स। उन्हें अलग-अलग रंगों में कैसे चित्रित किया जाएगा, लेकिन सामान्य तौर पर, हम बड़ी मुश्किल से यह निर्धारित कर पाएंगे कि न्यूरॉन्स कैसे बातचीत करते हैं।

कुछ उदाहरण:


एक नया मील का पत्थर प्रतिदीप्ति 3 डी माइक्रोस्कोपी है। रूसी में अधिक जानकारी

तंत्रिका कोशिकाओं के मामले में प्रतिदीप्ति माइक्रोस्कोपी कैसे काम करता है, इसके बारे में अंग्रेजी में एक वीडियो यहां देखा जा सकता है । दुर्भाग्य से, कोई एम्बेडेड खिलाड़ी नहीं है, इसलिए लिंक का अनुसरण करें, कृपया ...

एक अन्य विधि इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी है, जिसका संकल्प स्कैनिंग के मामले में कुछ नैनोमीटर और ट्रांसमिशन के मामले में नैनोमीटर का एक अंश है। हालांकि, ये विधियां सतह विश्लेषण (स्कैनिंग) या पतले नमूनों के लिए उपयुक्त हैं - 100 एनएम (ट्रांसमिशन) तक। ऐसा लगता है कि हम एक गतिरोध पर हैं, है ना?!

इस तथ्य के कारण कि इस ऊतक में सबसे अधिक तीन मुख्य तत्व होते हैं: कार्बन, नाइट्रोजन और ऑक्सीजन: हल्के तत्व। यहां तक ​​कि दुनिया में सबसे उन्नत इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप प्रकाश तत्वों के बीच एक विपरीत नहीं देगा - और यहां तक ​​कि मिश्रित और समान रूप से वितरित भी। यह शारीरिक रूप से संभव नहीं है।

कितनी देर, संक्षेप में ... लेकिन वैज्ञानिकों ने इस जाल से निकलने का रास्ता खोज लिया है। हम कौन सी जानकारी निकालना चाहते हैं? वास्तव में, हमें ऊतक के अंदर कोशिका झिल्ली के स्थान को जानने की जरूरत है, और फिर हम स्वयं और उनके "इनसाइड" कोशिकाओं के स्थान को "पुनर्स्थापित" कर सकते हैं। और "टिंट" झिल्ली के लिए भारी धातुओं के लवण के उपयोग में एक तरीका पाया गया था। उदाहरण के लिए, यह पता चला कि ऑस्मियम यौगिक - ओएसओ ₄ - कोशिका झिल्ली पर बहुत अच्छी तरह से जमा है या, जैसा कि आमतौर पर कहा जाता है, केंद्रित है।

दरअसल, बात छोटी है - कल्पना करने की। लंबे समय तक, केवल ट्रांसमिशन इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी का उपयोग किया गया था, जिसमें बहुत पतले नमूनों की आवश्यकता होती थी, जो इंजीनियरों को एक अल्ट्रा-क्रायो-माइक्रोटेम विकसित करने में सक्षम बनाता था जो ऊतक से 30-50 एनएम तक एक परत को काटने में सक्षम था। ट्रांसमिशन माइक्रोस्कोपी ने मस्तिष्क की कक्षाओं का अध्ययन करने के लिए वैज्ञानिकों की कई पीढ़ियों को अनुमति दी, हमें कोशिकाओं की आंतरिक संरचना के बारे में ज्ञान दिया, प्रत्यारोपण की सहिष्णुता का अध्ययन करने के लिए इस्तेमाल किया गया था, लेकिन आज इस पद्धति को दूसरे से बदल दिया गया है, स्कैनिंग इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी को 3 डी पुनर्निर्माण के साथ।


न्यूरोपिल का टीईएम माइक्रोग्राफ - तंत्रिका कोशिकाओं (11,000 गुना की वृद्धि) की प्रक्रियाओं का एक संचय। स्रोत

3 डी माइक्रोस्कोपी: नई सुविधाएँ

सब ठीक है। एक तरह से या किसी अन्य में, हम तंत्रिका कोशिकाओं के इस अराजकता में सक्षम थे (और यह वास्तव में अराजकता है, क्योंकि व्यक्तिगत न्यूरॉन्स के जंक्शन बिंदुओं की पहचान करने के लिए न्यूरॉन्स के साथ-साथ ऊतक में कई सहायक कोशिकाएं हैं), लेकिन तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण के दृष्टिकोण से, यह वास्तव में बेकार जानकारी है, क्योंकि कोई भी नहीं है। तीन-आयामी अंतरिक्ष में कोशिकाओं के स्थान को देखने की क्षमता, यानी तीन-आयामी संगठन के बारे में जानकारी हमसे छिपी हुई है। और यहां एक अनूठी विधि पाई गई, मैं कहूंगा, तीन-आयामी माइक्रोस्कोपी, जो कि पिछले कुछ वर्षों में केवल कंप्यूटर की कंप्यूटिंग शक्ति के विकास और सूक्ष्मदर्शी के प्रसंस्करण इलेक्ट्रॉनिक्स के लिए संभव हो गया है।

इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी के लिए ईपीएफएल केंद्र ने मस्तिष्क के ऊतक के नमूना तैयार करने के एक पूरे चक्र और इसके बाद के 3 डी पुनर्निर्माण के साथ विश्लेषण के संयोजन को सफलतापूर्वक लागू किया है। यह वीडियो प्रयोग के मुख्य चरणों को प्रस्तुत करता है:


नमूना के निर्धारण और एक विशेष राल के साथ पानी के प्रतिस्थापन के परिणाम (वीडियो में 1:30): ए। एक माउस मस्तिष्क का एक टुकड़ा 80 माइक्रोन मोटा, ई.पू. कटआउट और ब्याज 3x3 मिमी के क्षेत्र का निर्धारण, डीएफ। एक microtome का उपयोग कर अंतिम प्रसंस्करण।


आयन बीम FIB / SEM (वीडियो पर 4:00) के साथ इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी को स्कैन करने के संचालन का सिद्धांत: ab। FIB बीम की योजनाबद्ध व्यवस्था ऊतक के एक हिस्से को काट देती है और इलेक्ट्रॉन बीम को छवि, सी.डी. उपचारित ऊतक का SEM माइक्रोग्राफ।



एक। एफआईबी / एसईएम (वीडियो पर 5:55) और बीसी का उपयोग करके विज़ुअलाइज़ेशन। अंतिम परिणाम (वीडियो पर 8:00)

विधि का मुख्य लाभ एक केंद्रित आयन बीम (FIB) और बाद में एक इलेक्ट्रॉन बीम छवि (SEM) प्राप्त करने के लिए स्कैनिंग के साथ मस्तिष्क ऊतक परत के केवल 5 एनएम "काट" है। इस प्रकार, हमारे पास तंत्रिका ऊतक की संरचना का सटीक अध्ययन करने का अवसर है, लेकिन इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि अब इस तरह के ढेर (2000 छवियों तक) के प्रसंस्करण की प्रक्रिया को मानवीय हस्तक्षेप के बिना लगभग स्वचालित रूप से बाहर किया जा सकता है, विशेष छवि विश्लेषण एल्गोरिदम के उपयोग के लिए धन्यवाद: अक्सर पुनर्निर्माण सटीकता प्रदान करते हैं। माइक्रोस्कोप पेशेवरों की तुलना में कम नहीं है।

मार्को कैंटोनी के समूह ने इस तरह के विश्लेषण के लिए विशेष रूप से विकसित एक मुफ्त-वेयर कार्यक्रम का इस्तेमाल किया - इलस्तिक । गिथब पर परियोजना का अपना प्रतिनिधि कार्यालय है, इसलिए, यदि यह परियोजना में भाग लेने या अपने नए विचारों की पेशकश करने के लिए हैबर के कुछ सम्मानित पाठकों के लिए दिलचस्प है, तो मुझे नहीं लगता कि डेवलपर्स मना कर देंगे।

अंत में, हमारे पास घन के केवल दसियों माइक्रोन के एक किनारे के साथ मस्तिष्क के एक टुकड़े का एक 3 डी मानचित्र है (हाँ, कई नहीं, लेकिन मॉस्को अभी भी नहीं बनाया गया था), लेकिन निराशा और हार न मानें। हमें व्यावहारिक रूप से वही मिला जो हम चाहते थे - 3 डी में नहीं बल्कि पूरे तंत्रिका नेटवर्क में सटीक रूप से कल्पना की गई थी, लेकिन व्यक्तिगत न्यूरॉन्स और मुख्य लक्ष्य के करीब एक कदम। यह, एक भव्य परियोजना के लेखकों द्वारा कल्पना के रूप में, मस्तिष्क के संगठन और काम के सिद्धांतों को बेहतर ढंग से समझने में मदद करेगा।


एसईएम माइक्रोग्रैफ़्स और सिनोप्टिक संपर्क के 3 डी पुनर्निर्माण और एक माउस ब्रेन न्यूरॉन के अंदर सभी झिल्ली। स्केल ए - 1 माइक्रोन, छवि ए - ५ माइक्रोन पर डालें।

पुनश्च: पिछले दशक में इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी द्वारा की गई सफलता को देखते हुए और समझकर, मैं यह ध्यान देना चाहूंगा कि स्वचालित सिस्टम, इस परियोजना के हिस्से के रूप में विकसित किए गए, 5-7 वर्षों में बड़े डेटा सेटों को संसाधित करने की अनुमति देंगे, और फिर, बात यह केवल छोटे के लिए ही बना रहता है - केवल हमारे मस्तिष्क का 3 डी मानचित्र बनाने के लिए या "एक डिवाइस धन्यवाद जिसके लिए हम सोचते हैं कि हम क्या सोचते हैं" (एम्ब्रोस बियर)।

तैयारी में, खुले स्रोत सामग्री का उपयोग किया गया था: 1 , 2 , 3

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कभी-कभी यह संक्षेप में पढ़ना संभव है, और कभी-कभी मेरे टेलीग्राम चैनल पर विज्ञान और प्रौद्योगिकी की खबरों के बारे में इतना अधिक नहीं है - हमारा स्वागत है;)