बहुस्तरीय मॉडल का उपयोग करके एपिलेप्टिक सेज़्यूर के पैथोफिजियोलॉजी को निवेश करने के लिए किया जाता है

एपिलेशनिक दौरे दुनिया भर में लाखों लोगों को प्रभावित करने वाले सबसे नाटकीय और अपमानजनक न्यूरोलॉजिकल घटनाओं में से कुछ का प्रतिनिधित्व करते हैं। दशकों के शोध के बावजूद, सटीक तंत्र जो इन विद्युत तूफानों को ट्रिगर और प्रचारित करते हैं, पूरी तरह से समझे रहते हैं। पारंपरिक दृष्टिकोण अक्सर मस्तिष्क संगठन के एक स्तर की जांच करते हैं - आणविक, सेलुलर, या नेटवर्क - अलगाव में। हालांकि, दौरे इन कृत्रिम सीमाओं का सम्मान नहीं करते हैं। वे उन घटनाओं के एक झड़के से उभरते हैं जो नैनोमीटर पैमाने पर पूरे मस्तिष्क के गोलार्धों में बड़े पैमाने पर नेटवर्क सिंक्रनाइज़ेशन के लिए होते हैं। इस जटिलता को पकड़ने के लिए, शोधकर्ता बहुस्तरीय मॉडलिंग को एकीकृत करने के लिए बदल गए हैं।

मल्टीस्केल मॉडल क्या हैं?

मल्टीस्केल मॉडल कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क हैं जो विभिन्न स्थानिक और अस्थायी पैमाने पर काम करने वाली प्रक्रियाओं को जोड़ते हैं। तंत्रिका विज्ञान में, ये स्केल सेलुलर (एकल न्यूरोन फायरिंग, synaptic ट्रांसमिशन) और नेटवर्क (स्थानीय सर्किट, मस्तिष्क क्षेत्र) के माध्यम से आणविक (आयन चैनल, रिसेप्टर्स, न्यूरोट्रांसमीटर) से लेकर सिस्टम स्तर तक होते हैं (पूरे ब्रेन गतिशीलता)। इन स्तरों को जोड़कर, एक बहुस्तरीय मॉडल यह अनुकरण कर सकता है कि कैसे एक सूक्ष्म परिवर्तन में, एक सोडियम चैनल उत्परिवर्तन एक न्यूरॉन के फायरिंग गुणों को बदल देता है, जो बदले में एक न्यूरोनल पहनाव के सिंक्रनाइज़ेशन को प्रभावित करता है, जो अंततः एक सूजीव के लिए फैलता है।

बहुस्तरीय मॉडलिंग की प्रमुख ताकत उभरती घटनाओं को उत्पन्न करने की अपनी क्षमता में निहित है -जो अलग-अलग पैमाने पर घटकों के संपर्क से उत्पन्न होते हैं और उन्हें अकेले किसी भी स्तर का अध्ययन करके भविष्यवाणी नहीं की जा सकती है। इससे दृष्टिकोण विशेष रूप से मिर्गी के लिए उपयुक्त हो जाता है, एक शर्त जो सामान्य और अति-तुल्यकालिक राज्यों के बीच अचानक, आत्म-सीमित संक्रमण की विशेषता होती है। बहुस्तरीय तंत्रिका विज्ञान के गहन अवलोकन के लिए, देखें प्रकृति समीक्षा न्यूरोसाइंस में इस समीक्षा ]।

मिर्गी में मल्टीस्केल मॉडलिंग: एक गहरा देखो

मिर्गी अनुसंधान लंबे समय से खंडित किया गया है: आणविक जीवविज्ञानी आयन चैनल उत्परिवर्तन का अध्ययन करते हैं, इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिस्ट एकल न्यूरॉन्स रिकॉर्ड करते हैं, और वैज्ञानिकों को नेटवर्क गतिविधि का पता लगाते हैं। मल्टीस्केल मॉडल इन डोमेन को पुल करते हैं, जिससे शोधकर्ताओं को ऐसे प्रश्नों को पूछने की अनुमति मिलती है: एक विशिष्ट आनुवंशिक उत्परिवर्तन से जब्ती की सीमा को प्रभावित कैसे किया जाता है? क्या नेटवर्क टोपोलॉजी दौरे के लिए सबसे अधिक संवेदनशील है? क्या हम भविष्यवाणी कर सकते हैं कि स्थानीय सेलुलर गुणों पर आधारित एक जब्ती शुरू होगी? मॉडल एक आभासी प्रयोगशाला प्रदान करते हैं जहां हाइपोथेसिस को महंगे या आक्रामक प्रयोगों में जाने से पहले परीक्षण और परिष्कृत किया जा सकता है।

एक ठोस उदाहरण होडगकिन-हक्सले-प्रकार के न्यूरोन मॉडल का एकीकरण है जिसमें न्यूरोट्रांसमीटर रिलीज और रीअपटेक के प्रसार-आधारित मॉडल हैं, फिर इन को एमआरआई और कनेक्टोम डेटा से प्राप्त यथार्थवादी कॉर्टिकल आर्किटेक्चर में एम्बेड किया गया है। ऐसे मॉडलों का उपयोग अंतर (के बीच दौरे के बीच) से आईसीटल (सीज़र) राज्यों में संक्रमण को अनुकरण करने के लिए किया गया है, यह खुलासा किया गया कि अतिरिक्त पोटेशियम एकाग्रता में भी छोटे बदलाव एक नेटवर्क को दौरे में डाल सकते हैं। मिर्गी में कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण के लिए, परामर्श यह पब्लम्ड लेख मैकेनिस्टिक मॉडल [FLT] पर।

इस तरह के पूरे ब्राह्मण मॉडल ने सफलतापूर्वक दौरे में EEG रिकॉर्डिंग में देखी गई जब्ती की शुरुआत और फैलने के स्थानिक पैटर्न को पुन: उत्पन्न किया है। उनका उपयोग आभासी पुनर्धाराओं या उत्तेजना प्रोटोकॉल का परीक्षण करने के लिए भी किया गया है, जिससे चिकित्सकों को मिर्गी सर्जरी की योजना बनाने में मदद मिली है। उदाहरण के लिए, एक मॉडल भविष्यवाणी कर सकता है कि एक दौरे के लिए एक विशिष्ट नोड को हटाकर प्रचार को रोका जा सकता है, भले ही वह खुद ही नोड स्वयं ही दौरे का ध्यान न हो। यह व्यक्तिगत दृष्टिकोण कर्षण प्राप्त कर रहा है। मिर्गी में पूरे ब्राह्मण नेटवर्क मॉडल की समीक्षा में मिल सकती है।

फिर भी, उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग में चल रहे अग्रिम, डेटा एकीकरण (जैसे, BRAIN पहल से), और मशीन लर्निंग इन मुद्दों को संबोधित कर रहे हैं। शोधकर्ता मॉड्यूलर ढांचे का विकास कर रहे हैं जहां व्यक्तिगत घटक (आयन चैनल मॉडल, न्यूरॉन मॉडल, नेटवर्क मॉडल) को स्वतंत्र रूप से सुधारा जा सकता है और पूरे सिस्टम को फिर से निर्माण किए बिना प्रतिस्थापित किया जा सकता है। कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस में मौजूदा चुनौतियों की चर्चा के लिए, देखें [FLT: 0] यह न्यूरोन परिप्रेक्ष्य ]।

भविष्य निर्देश

मिर्गी में बहुस्तरीय मॉडलिंग के लिए अगले फ्रंटियर में कई रोमांचक विकास शामिल हैं। एक वास्तविक समय, बंद लूप फीडबैक का समावेश है: मॉडल जो प्रत्यारोपण वाले उपकरणों से इनपुट प्राप्त कर सकते हैं और फ्लाई पर उत्तेजना मापदंडों को समायोजित कर सकते हैं। एक अन्य आनुवंशिक और epigenetic डेटा का एकीकरण है, यह भविष्यवाणी करने के लिए कि किसी विशेष उत्परिवर्तन किसी दिए गए रोगी में कैसे प्रकट होगा, संशोधक और पर्यावरणीय कारकों के लिए लेखांकन। इसके अतिरिक्त, मॉडल शीश कोशिकाओं (astrocytes, microglia) और न्यूरोवैस्कुलर इकाई सहित की ओर बढ़ रहे हैं, जो दौरे की गतिशीलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

कृत्रिम बुद्धि में अग्रिमों की संभावना बड़े डेटासेट से स्वचालित रूप से प्रासंगिक मापदंडों और युग्मन नियमों की खोज करके मॉडल विकास में तेजी ला सकती है। अंत में, NEURON, NEST और The Virtual Brain जैसे ओपन सोर्स प्लेटफॉर्म व्यापक अनुसंधान समुदाय, बढ़ावा देने के सहयोग और पुनर्संरचना के लिए अधिक सुलभ मॉडलिंग कर रहे हैं। चूंकि ये उपकरण परिपक्व होते हैं, वे मिर्गी निदान, उपचार और अंततः रोकथाम के अभिन्न अंग बन जाएंगे।

निष्कर्ष

मल्टीस्केल मॉडलिंग एक परिवर्तनकारी लेंस प्रदान करता है जिसके माध्यम से एपिपेटिक दौरे को देखने के लिए-साथ पृथक सेलुलर या नेटवर्क इवेंट्स के रूप में नहीं, बल्कि घटना के रूप में जो अंतरिक्ष और समय में आनुवांशिकता के कई आदेशों को फैलाने वाली प्रक्रियाओं के जटिल इंटरप्ले से उभरते हैं। आणविक, सेलुलर, नेटवर्क और सिस्टम के स्तर को तोड़कर, ये मॉडल चिकित्सा लक्ष्यों की पहचान करने, उपचारात्मक लक्ष्यों की पहचान करने और उपचार को व्यक्तिगत करने के लिए अकादमिक जिज्ञासा से आगे बढ़ रहे हैं। जबकि चुनौतियों डेटा एकीकरण, सत्यापन और कम्प्यूटेशनल दक्षता में रहते हैं, ट्रेजेक्टरी स्पष्ट है: बहुस्तरीय मॉडल नैदानिक उपकरणों के लिए अकादमिक जिज्ञासा से चल रहे हैं।