विज्ञान

वैज्ञानिकों ने प्रयोगशाला में विकसित मस्तिष्क ऊतक से ‘बायोकंप्यूटर’ बनाया

अमेरिकी शोधकर्ताओं ने एक कार्यशील बायोकंप्यूटर बनाने के लिए प्रयोगशाला में विकसित मानव मस्तिष्क के ऊतकों को कंप्यूटर हार्डवेयर के साथ जोड़ा है।

वैज्ञानिकों का कहना है कि प्रयोग में इस्तेमाल की गई मस्तिष्क कोशिकाएं वाणी को पहचानने और गणित की सरल समस्याओं को पूरा करने में सक्षम थीं।

टीम ने मस्तिष्क जैसा ऊतक बनाया जिसने “ब्रेन ऑर्गेनॉइड” का रूप ले लिया। हार्वर्ड यूनिवर्सिटी के स्टेम सेल इंस्टीट्यूट बताते हैं कि ऑर्गेनॉइड वैयक्तिकृत, जटिल कोशिकाओं का एक संग्रह है जिसे प्रयोगशाला में स्टेम कोशिकाओं से विकसित किया जा सकता है।

सही प्रयोगशाला स्थितियों के तहत, ऑर्गेनॉइड को वास्तविक मानव ऊतक और अंगों के समान दिखने और यहां तक कि काम करने के लिए बनाया जा सकता है। स्टेम सेल इंस्टीट्यूट का कहना है कि इस प्रक्रिया में, स्टेम कोशिकाएं “स्वयं व्यवस्थित होने के लिए अपने आनुवंशिक निर्देशों का पालन कर सकती हैं।”

अब तक, वैज्ञानिक ऐसे ऑर्गेनॉइड का उत्पादन करने में सक्षम रहे हैं जो कुछ अंगों के समान दिखते हैं या मिलते-जुलते हैं। इन अंगों में मस्तिष्क, गुर्दे, फेफड़े, पेट और यकृत शामिल हैं। ऐसे प्रयोगशाला-निर्मित ऑर्गेनॉइड का उपयोग आम तौर पर यह अध्ययन करने के लिए किया जाता है कि वास्तविक अंगों पर प्रयोग किए बिना अंग कैसे काम करते हैं।

बायोकंप्यूटर प्रयोग में, टीम ने कहा कि स्टेम कोशिकाएं मानव मस्तिष्क में पाए जाने वाले न्यूरॉन्स के समान न्यूरॉन्स बनाने में सक्षम थीं। न्यूरॉन्स विद्युत आवेशित कोशिकाएँ हैं जो मस्तिष्क और शरीर के अन्य भागों तक संकेत पहुँचाती हैं।

फेंग गुओ ने प्रयोग का नेतृत्व किया। वह एक बायोइंजीनियर और इंडियाना यूनिवर्सिटी ब्लूमिंगटन में इंटेलिजेंट सिस्टम इंजीनियरिंग के प्रोफेसर हैं। उनकी टीम ने हाल ही में नेचर इलेक्ट्रॉनिक्स में एक अध्ययन में अपने शोध परिणाम प्रकाशित किए।

शोधकर्ताओं ने मस्तिष्क ऑर्गेनॉइड को पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटिंग सर्किट के एक सेट से जोड़ा। शोधकर्ता इस प्रणाली को ब्रेनवेयर कहते हैं। इस प्रणाली का उपयोग ऑर्गेनॉइड और इलेक्ट्रॉनिक सर्किट के बीच संचार स्थापित करने के लिए किया गया था। ऑर्गेनॉइड की तंत्रिका गतिविधि को पढ़ने में मदद के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उपकरण का उपयोग किया गया था।

गुओ ने नेचर को समझाया, वैज्ञानिकों का लक्ष्य “एआई और ऑर्गेनोइड के बीच एक पुल” बनाना है। गुओ का मानना है कि ऑर्गेनॉइड और कंप्यूटर सर्किट का संयोजन एआई कंप्यूटिंग सिस्टम के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए अतिरिक्त गति और ऊर्जा प्रदान कर सकता है।

अध्ययन में कहा गया है कि मानव मस्तिष्क की शक्ति जोड़ने से मशीनों को उन चीजों में मदद मिल सकती है जो वे नहीं करते हैं और साथ ही लोगों को भी मदद मिल सकती है। उदाहरण के लिए, शोधकर्ताओं ने कहा कि इंसानों में आमतौर पर सीखने की क्षमता तेज़ होती है और कंप्यूटर की तुलना में सोचने में कम ऊर्जा खर्च होती है।

प्रयोग के एक भाग के दौरान, टीम ने ब्रेनवेयर सिस्टम की आवाज पहचानने की क्षमता का परीक्षण किया। टीम ने आठ अलग-अलग आवाज़ों की 240 रिकॉर्डिंग पर सिस्टम को प्रशिक्षित किया। शोधकर्ताओं ने कहा कि ऑर्गेनॉइड ने अलग-अलग आवाजों की प्रतिक्रिया में अलग-अलग तंत्रिका संकेत उत्पन्न किए। गुओ ने कहा, सिस्टम की सटीकता का स्तर 78 प्रतिशत तक पहुंच गया।

गुओ ने एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू को बताया, “यह [कंप्यूटिंग के लिए] मस्तिष्क ऑर्गेनोइड का उपयोग करने का पहला प्रदर्शन है।” उन्होंने आगे कहा, “भविष्य में बायोकंप्यूटिंग के लिए ऑर्गेनॉइड की संभावनाओं को देखना रोमांचक है।”

गुओ ने कहा कि इन परिणामों ने उनकी टीम को आश्वस्त किया कि एक मस्तिष्क-कंप्यूटर प्रणाली कंप्यूटिंग प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए काम कर सकती है, खासकर कुछ एआई नौकरियों के लिए। लेकिन उन्होंने नोट किया कि ब्रेनवेयर सिस्टम द्वारा दर्ज की गई सर्वोत्तम सटीकता दरें अभी भी पारंपरिक एआई नेटवर्क की सटीकता दरों से कम हैं। गुओ ने कहा कि यह उन चीजों में से एक है जिसे उनकी टीम सुधारने की कोशिश करने की योजना बना रही है।

लीना स्मिरनोवा बाल्टीमोर, मैरीलैंड में जॉन्स हॉपकिन्स विश्वविद्यालय में एक विकासात्मक तंत्रिका विज्ञानी हैं। उन्होंने नेचर को बताया कि ऐसी प्रणालियों को बेहतर बनाने के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता होगी। लेकिन उन्होंने कहा, “अध्ययन कुछ प्रमुख सैद्धांतिक विचारों की पुष्टि करता है जो अंततः एक जैविक कंप्यूटर को संभव बना सकते हैं।”

स्मिर्नोवा ने कहा कि पहले के प्रयोगों में, शोधकर्ताओं ने समान कम्प्यूटेशनल गतिविधियों को करने के लिए अन्य प्रकार की न्यूरॉन कोशिकाओं का उपयोग किया है। लेकिन नवीनतम अध्ययन, उन्होंने कहा, मस्तिष्क ऑर्गेनॉइड में इस तरह के प्रदर्शन को प्रदर्शित करने वाला पहला था।

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