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मृत्यु का समय: अधिक सटीकता के लिए आवश्यक नई तकनीक

द्वारा लिखित संपादक

यह बताना आश्चर्यजनक रूप से कठिन है कि मस्तिष्क की कोशिका कब मर जाती है। सूक्ष्मदर्शी के नीचे निष्क्रिय और खंडित दिखाई देने वाले न्यूरॉन्स दिनों के लिए एक तरह के जीवन-या-मृत्यु के बंधन में बने रह सकते हैं, और कुछ अचानक निष्क्रिय होने के बाद फिर से संकेत देना शुरू कर देते हैं।

न्यूरोडीजेनेरेशन का अध्ययन करने वाले शोधकर्ताओं के लिए, न्यूरॉन्स के लिए एक सटीक "मृत्यु का समय" घोषणा की कमी से यह पता लगाना मुश्किल हो जाता है कि कौन से कारक कोशिका मृत्यु का कारण बनते हैं और उन दवाओं की जांच करते हैं जो उम्र बढ़ने वाली कोशिकाओं को मरने से बचा सकती हैं।              

अब, ग्लैडस्टोन संस्थानों के शोधकर्ताओं ने एक नई तकनीक विकसित की है जो उन्हें एक बार में हजारों कोशिकाओं को ट्रैक करने और समूह में किसी भी कोशिका के लिए मृत्यु का सटीक क्षण निर्धारित करने देती है। टीम ने नेचर कम्युनिकेशंस पत्रिका में प्रकाशित एक पेपर में दिखाया कि दृष्टिकोण कृंतक और मानव कोशिकाओं के साथ-साथ जीवित ज़ेब्राफिश के भीतर भी काम करता है, और इसका उपयोग हफ्तों से महीनों तक कोशिकाओं का पालन करने के लिए किया जा सकता है।

ग्लैडस्टोन में सेंटर फॉर सिस्टम्स एंड थेरेप्यूटिक्स के निदेशक और दोनों नए अध्ययनों के वरिष्ठ लेखक स्टीव फिंकबीनर, एमडी, पीएचडी कहते हैं, "न्यूरोडीजेनेरेटिव रोगों में कारण और प्रभाव को जानने के लिए मृत्यु का सटीक समय प्राप्त करना बहुत महत्वपूर्ण है।" "यह हमें यह पता लगाने देता है कि कौन से कारक सीधे कोशिका मृत्यु का कारण बन रहे हैं, जो आकस्मिक हैं, और कौन से तंत्र का मुकाबला कर सकते हैं जो मृत्यु में देरी करते हैं।"

साइंस एडवांसेज जर्नल में प्रकाशित एक साथी पेपर में, शोधकर्ताओं ने सेल सेंसर तकनीक को मशीन लर्निंग अप्रोच के साथ जोड़ा, एक कंप्यूटर को सिखाया कि कैसे जीवित और मृत कोशिकाओं को मानव की तुलना में 100 गुना तेज और अधिक सटीक रूप से अलग किया जाए।

"इस तरह के डेटा का हाथ से विश्लेषण करने में कॉलेज के छात्रों को महीनों लग गए, और हमारी नई प्रणाली लगभग तात्कालिक है - यह वास्तव में माइक्रोस्कोप पर नई छवियों को प्राप्त करने की तुलना में तेजी से चलती है," जेरेमी लिन्सले, पीएचडी, एक वैज्ञानिक कार्यक्रम नेता कहते हैं फ़िंकबीनर के प्रयोगशाला और दोनों नए पत्रों के पहले लेखक।

एक पुराने सेंसर को पढ़ाना नई तरकीबें

जब कोशिकाएं मर जाती हैं - कारण या तंत्र जो भी हो - वे अंततः खंडित हो जाती हैं और उनकी झिल्ली खराब हो जाती है। लेकिन इस गिरावट की प्रक्रिया में समय लगता है, जिससे वैज्ञानिकों के लिए उन कोशिकाओं के बीच अंतर करना मुश्किल हो जाता है जो लंबे समय से काम करना बंद कर चुकी हैं, जो बीमार हैं और मर रही हैं, और जो स्वस्थ हैं।

शोधकर्ता आमतौर पर समय के साथ माइक्रोस्कोप के साथ रोगग्रस्त कोशिकाओं का पालन करने के लिए फ्लोरोसेंट टैग या रंगों का उपयोग करते हैं और यह पता लगाने की कोशिश करते हैं कि वे इस गिरावट प्रक्रिया के भीतर कहां हैं। पहले से ही मृत कोशिकाओं को उन लोगों से अलग करने के लिए कई संकेतक डाई, दाग और लेबल विकसित किए गए हैं जो अभी भी जीवित हैं, लेकिन वे अक्सर लुप्त होने से पहले केवल थोड़े समय के लिए काम करते हैं और जब वे लागू होते हैं तो कोशिकाओं के लिए विषाक्त भी हो सकते हैं।

"हम वास्तव में एक संकेतक चाहते थे जो एक सेल के पूरे जीवनकाल तक रहता है-न कि केवल कुछ घंटों तक- और फिर विशिष्ट क्षण के बाद ही एक स्पष्ट संकेत देता है कि सेल मर जाता है," लिंस्ले कहते हैं।

Linsley, Finkbeiner, और उनके सहयोगियों ने कैल्शियम सेंसर का सह-चयन किया, जिसे मूल रूप से एक सेल के अंदर कैल्शियम के स्तर को ट्रैक करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। जैसे ही एक कोशिका मर जाती है और उसकी झिल्लियाँ लीक हो जाती हैं, एक साइड इफेक्ट यह है कि कैल्शियम कोशिका के पानी वाले साइटोसोल में चला जाता है, जिसमें आमतौर पर कैल्शियम का स्तर अपेक्षाकृत कम होता है।

इसलिए, लिंस्ले ने कैल्शियम सेंसर को साइटोसोल में रहने के लिए इंजीनियर किया, जहां वे केवल तभी फ्लोरोसेंट होंगे जब कैल्शियम का स्तर उस स्तर तक बढ़ जाएगा जो कोशिका मृत्यु को इंगित करता है। नए सेंसर, जिन्हें आनुवंशिक रूप से एन्कोडेड डेथ इंडिकेटर (GEDI, स्टार वार्स में जेडी की तरह उच्चारित) के रूप में जाना जाता है, को किसी भी प्रकार के सेल में डाला जा सकता है और संकेत दे सकता है कि सेल सेल के पूरे जीवनकाल में जीवित या मृत है।

पुन: डिज़ाइन किए गए सेंसर की उपयोगिता का परीक्षण करने के लिए, समूह ने माइक्रोस्कोप के तहत न्यूरॉन्स के बड़े समूह-प्रत्येक में जीईडीआई युक्त रखा। एक लाख से अधिक कोशिकाओं की कल्पना करने के बाद, कुछ मामलों में न्यूरोडीजेनेरेशन की संभावना होती है और अन्य में जहरीले यौगिकों के संपर्क में आने पर, शोधकर्ताओं ने पाया कि जीईडीआई सेंसर अन्य कोशिका मृत्यु संकेतकों की तुलना में कहीं अधिक सटीक था: ऐसा एक भी मामला नहीं था जहां सेंसर था सक्रिय हो गया और एक कोशिका जीवित रह गई। इसके अलावा, उस सटीकता के अलावा, GEDI भी पिछले तरीकों की तुलना में पहले के चरण में कोशिका मृत्यु का पता लगाता था - कोशिका मृत्यु के लिए "बिना वापसी के बिंदु" के करीब।

"यह आपको जीवित और मृत कोशिकाओं को इस तरह से अलग करने की अनुमति देता है जो पहले कभी संभव नहीं था," लिंस्ले कहते हैं।

अलौकिक मृत्यु का पता लगाना

लिंस्ले ने अपने भाई-ड्रू लिंस्ले, पीएचडी, ब्राउन यूनिवर्सिटी के एक सहायक प्रोफेसर को जीईडीआई का उल्लेख किया, जो बड़े पैमाने पर जैविक डेटा के लिए कृत्रिम बुद्धि को लागू करने में माहिर हैं। उनके भाई ने सुझाव दिया कि शोधकर्ता सेंसर का उपयोग करते हैं, मशीन सीखने के दृष्टिकोण के साथ, एक कंप्यूटर सिस्टम को केवल कोशिका के रूप के आधार पर जीवित और मृत मस्तिष्क कोशिकाओं को पहचानने के लिए सिखाने के लिए।

टीम ने एक ही न्यूरॉन्स पर मानक फ्लोरोसेंस डेटा के साथ नए सेंसर से परिणाम जोड़े, और उन्होंने मरने वाले कोशिकाओं की तरह दिखने वाले विशिष्ट फ्लोरोसेंस पैटर्न को पहचानने के लिए बीओ-सीएनएन नामक एक कंप्यूटर मॉडल सिखाया। लिंस्ले भाइयों ने दिखाया कि मॉडल मानव पर्यवेक्षकों की तुलना में 96 प्रतिशत सटीक और बेहतर था, और जीवित और मृत कोशिकाओं को अलग करने के पिछले तरीकों की तुलना में 100 गुना तेज था।

"कुछ सेल प्रकारों के लिए, किसी व्यक्ति के लिए यह जानना बेहद मुश्किल है कि कोई सेल जीवित है या मृत-लेकिन हमारा कंप्यूटर मॉडल, जीईडीआई से सीखकर, उन छवियों के हिस्सों के आधार पर उन्हें अलग करने में सक्षम था जिन्हें हम पहले नहीं जानते थे जेरेमी लिंस्ले कहते हैं, "जीवित और मृत कोशिकाओं को अलग करने में सहायक थे।"

जीईडीआई और बीओ-सीएनएन दोनों अब शोधकर्ताओं को यह पता लगाने के लिए नए, उच्च-थ्रूपुट अध्ययन करने की अनुमति देंगे कि मस्तिष्क की कोशिकाएं कब और कहां मरती हैं - कुछ सबसे महत्वपूर्ण बीमारियों के लिए एक बहुत ही महत्वपूर्ण समापन बिंदु। वे न्यूरोडीजेनेरेटिव रोगों में कोशिका मृत्यु में देरी या उससे बचने की क्षमता के लिए दवाओं की जांच भी कर सकते हैं। या, कैंसर के मामले में, वे ऐसी दवाओं की खोज कर सकते हैं जो रोगग्रस्त कोशिकाओं की मृत्यु को तेज करती हैं।

फ़िंकबीनर कहते हैं, "ये प्रौद्योगिकियां यह समझने की हमारी क्षमता में गेम चेंजर हैं कि कोशिकाओं में मृत्यु कहां, कब और क्यों होती है।" "पहली बार, हम कोशिका मृत्यु का अधिक सटीक रूप से पता लगाने के लिए रोबोट-सहायता प्राप्त माइक्रोस्कोपी में प्रगति द्वारा प्रदान की गई गति और पैमाने का सही मायने में उपयोग कर सकते हैं, और मृत्यु के क्षण से पहले इतना अच्छा कर सकते हैं। हमें उम्मीद है कि इससे कई न्यूरोडीजेनेरेटिव रोगों के लिए और अधिक विशिष्ट उपचार हो सकते हैं जो अब तक लाइलाज रहे हैं।"

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eTurboNew के प्रधान संपादक लिंडा होनहोल्ज़ हैं। वह हवाई के होनोलूलू में ईटीएन मुख्यालय में स्थित है।

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