जॉन्स हॉपकिन्स के इंजीनियर माउस के मस्तिष्क में गहराई से देखने के लिए एआई का उपयोग करते हैं

जॉन्स हॉपकिन्स में एक जैव चिकित्सा इंजीनियरों के समूह ने माउस के मस्तिष्क को गहराई से समझने के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रशिक्षण रणनीति विकसित की है। यह नई रणनीति माउस के मस्तिष्क कोशिकाओं की तस्वीरें लेती है जब वे सक्रिय होती हैं।

टीम के अनुसार, एआई प्रणाली का उपयोग विशेष रूप से अल्ट्रा-छोटे माइक्रोस्कोप के साथ किया जा सकता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि कोशिकाएं कब और कहां सक्रिय होती हैं जब माउस गति, सीखने और स्मृति में शामिल होता है। इस नई रणनीति के साथ सूचनाप्रद डेटा इकट्ठा करके, वैज्ञानिक अंततः समझ सकते हैं कि मस्तिष्क कैसे कार्य करता है और बीमारी से कैसे प्रभावित होता है।

यह नए शोध प्रकाशित किया गया था नेचर कम्युनिकेशन्स में।

एक्सिंगडे ली, पीएचडी, जॉन्स हॉपकिन्स यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ मेडिसिन में जैव चिकित्सा इंजीनियरिंग के प्रोफेसर हैं।

“जब एक माउस का सिर इमेजिंग के लिए प्रतिबंधित होता है, तो इसकी मस्तिष्क गतिविधि वास्तव में इसके तंत्रिका कार्य का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकती है,” ली कहते हैं। “मस्तिष्क परिपथ को मैमल्स में दैनिक कार्यों को नियंत्रित करने के लिए मैप करने के लिए, हमें देखने की जरूरत है कि व्यक्तिगत मस्तिष्क कोशिकाओं और उनके कनेक्शन के बीच क्या हो रहा है, जबकि जानवर स्वतंत्र रूप से घूम रहा है, खा रहा है और सामाजिककरण कर रहा है।”

अल्ट्रा-छोटे माइक्रोस्कोप के साथ डेटा एकत्र करना

टीम ने माउस के सिर के ऊपर अल्ट्रा-छोटे माइक्रोस्कोप बनाकर विस्तृत डेटा एकत्र करने का प्रयास किया। इसके साथ कहा, माइक्रोस्कोप केवल कुछ मिलीमीटर व्यास में है, इसलिए यह सीमित करता है कि कितनी इमेजिंग प्रौद्योगिकी ले जाया जा सकता है। माउस की सांस लेने या हृदय गति की दर भी माइक्रोस्कोप द्वारा कब्जा किए गए डेटा की सटीकता को प्रभावित कर सकती है, इसलिए शोधकर्ताओं का अनुमान है कि उन्हें 20 फ्रेम प्रति सेकंड से अधिक तक पहुंचने की आवश्यकता होगी ताकि ऐसे विकर्षणों को समाप्त किया जा सके।

“फ्रेम दर बढ़ाने के दो तरीके हैं,” ली कहते हैं। “आप स्कैनिंग गति बढ़ा सकते हैं और आप स्कैन किए गए बिंदुओं की संख्या कम कर सकते हैं।”

इंजीनियरिंग टीम ने पहले एक शोध किया था जहां उन्होंने स्कैनर की शारीरिक सीमा को 6 फ्रेम प्रति सेकंड पर पहुंचा दिया था। दूसरी रणनीति में, उन्होंने फ्रेम दर बढ़ाने के लिए स्कैन किए गए बिंदुओं की संख्या कम कर दी। इस रणनीति के कारण माइक्रोस्कोप ने कम रिज़ॉल्यूशन डेटा कब्जा कर लिया।

एक एआई प्रोग्राम को प्रशिक्षित करना

ली के अनुमान के अनुसार, एक एआई प्रोग्राम को गायब हुई बिंदुओं को पहचानने और पुनर्स्थापित करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, जिससे उच्च रिज़ॉल्यूशन होगा। हालांकि, इस तरह के दृष्टिकोण की एक बड़ी चुनौती यह है कि माउस के मस्तिष्क की समान तस्वीरों की कमी है जिसके खिलाफ एआई को प्रशिक्षित किया जा सकता है।

टीम ने इसे पार करने के लिए एक दो-चरण प्रशिक्षण रणनीति विकसित की। पहले चरण में, उन्होंने एआई को माउस के मस्तिष्क के नमूनों की तस्वीरों से मस्तिष्क के निर्माण खंडों की पहचान करने के लिए प्रशिक्षित किया। फिर उन्होंने एआई को एक सिर-निरोधित जीवित माउस में मस्तिष्क के निर्माण खंडों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जो अल्ट्रा-छोटे माइक्रोस्कोप के तहत था। इस नई तकनीक ने एआई को प्राकृतिक संरचनात्मक परिवर्तन और माउस की सांस लेने और हृदय गति की दर के कारण होने वाली गति के साथ मस्तिष्क कोशिकाओं को पहचानने में सक्षम बनाया।

“उम्मीद थी कि जब भी हम एक चलते हुए माउस से डेटा एकत्र करेंगे, यह एआई नेटवर्क के लिए पर्याप्त रूप से समान होगा,” ली कहते हैं

शोधकर्ताओं ने एआई प्रोग्राम का परीक्षण किया ताकि यह पता लगाया जा सके कि क्या यह माउस के मस्तिष्क की तस्वीरों को फ्रेम दर में वृद्धि करके सटीक रूप से बढ़ा सकता है। उन्होंने पाया कि एआई 26 फ्रेम प्रति सेकंड तक तस्वीर की गुणवत्ता को पुनर्स्थापित कर सकता है।

यह देखने के लिए कि एआई टूल एक मिनी माइक्रोस्कोप के साथ माउस पर कैसा प्रदर्शन करेगा, शोधकर्ताओं ने माउस के आसपास अपने वातावरण में घूमने पर व्यक्तिगत मस्तिष्क कोशिकाओं की गतिविधि को देखा।

“हमने पहले कभी इतनी उच्च रिज़ॉल्यूशन और फ्रेम दर पर यह जानकारी नहीं देखी है,” ली कहते हैं। “यह विकास मस्तिष्क को कोशिका स्तर पर क्रिया से जुड़े हुए कैसे गतिशील रूप से जुड़ा हुआ है, इसके बारे में अधिक जानकारी एकत्र करने में सक्षम बना सकता है।”

टीम के अनुसार, एआई प्रोग्राम को 104 फ्रेम प्रति सेकंड तक तस्वीरों को सटीक रूप से व्याख्या करने के लिए और प्रशिक्षण दिया जा सकता है।