माउस मस्तिष्क अध्ययन मानव मन की समझ को बढ़ाते हैं
Google के शोधकर्ताओं ने मानव मस्तिष्क का एक अविश्वसनीय रूप से विस्तृत नक्शा प्रकट किया है, जो एक छोटे लेकिन महत्वपूर्ण हिस्से पर केंद्रित है: केवल 1 घन मिलीमीटर मस्तिष्क ऊतक, जो लगभग आधे चावल के दाने के आकार का है। इस नक्शे को कोड करने के लिए 1.4 पेटाबाइट डेटा की आवश्यकता थी, जो व्यक्तिगत न्यूरॉन्स और उनके जटिल कनेक्शनों को उल्लेखनीय स्पष्टता के साथ प्रदर्शित करता है।
हालांकि यह मस्तिष्क का एक सूक्ष्म हिस्सा है, इस नक्शे ने कुछ आश्चर्यजनक खोजों को जन्म दिया है। "उदाहरण के लिए, हमने देखा कि कुछ न्यूरल तार इन विशाल गांठों में मुड़ रहे हैं," Google Research Scientist Viren Jain कहते हैं। "हमें नहीं पता कि ऐसा क्यों होता है — यह कुछ ऐसा है जो पहले किसी ने नहीं देखा।"
अब, Viren और उनकी टीम चूहों के मस्तिष्क पर ध्यान केंद्रित कर रही है, और इसके पीछे एक ठोस कारण है। ये छोटे स्तनधारी हमारे अपने दिमाग के कुछ सबसे गहरे रहस्यों को खोलने की कुंजी हो सकते हैं। जैसे सवाल: हम यादों को कैसे संग्रहित और पुनर्प्राप्त करते हैं? हम वस्तुओं और चेहरों को कैसे पहचानते हैं? हमें इतनी नींद की आवश्यकता क्यों है? और Alzheimer’s जैसी स्थितियों और अन्य मस्तिष्क रोगों में क्या खराबी होती है?
"इन सवालों के जवाब न होने का मुख्य कारण यह है कि हमारे पास मस्तिष्क का अध्ययन करने के लिए महत्वपूर्ण डेटा की कमी है," Viren बताते हैं।
मानव मस्तिष्क, जिसमें 86 अरब न्यूरॉन्स और 100 ट्रिलियन से अधिक सिनैप्स हैं, हमारे विचारों, भावनाओं, गतिविधियों और दुनिया के साथ हमारी बातचीत के पीछे की जटिल मशीनरी है। इन न्यूरल कनेक्शनों, या "connectome" को मैप करके, हम यह समझ सकते हैं कि हमारा मस्तिष्क कैसे कार्य करता है और कभी-कभी क्यों नहीं करता।
सिनैप्टिक स्तर पर विस्तृत नक्शे बनाना कोई छोटा काम नहीं है; इसके लिए नैनोमीटर रिज़ॉल्यूशन पर मस्तिष्क की इमेजिंग और विशाल डेटा वॉल्यूम को संभालने की आवश्यकता होती है। यह एक तकनीकी चुनौती है जिसमें इमेजिंग, AI एल्गोरिदम, और डेटा प्रबंधन उपकरणों में निरंतर नवाचार की मांग होती है। इसलिए, एक दशक पहले, Google Research ने अपनी Connectomics टीम स्थापित की थी।
पिछले दस वर्षों में, टीम ने डेटा को प्रोसेस करने, विश्लेषण करने और साझा करने के लिए प्रौद्योगिकियों को विकसित करने में महत्वपूर्ण प्रगति की है, जिससे मस्तिष्क की हमारी समझ में काफी तेजी आई है। उदाहरण के लिए, उन्होंने flood-filling नेटवर्क पेश किए, जो मशीन लर्निंग का उपयोग करके मस्तिष्क छवियों में न्यूरॉन्स का स्वचालित ट्रेसिंग करते हैं, जिससे मैनुअल रंग भरने की आवश्यकता समाप्त हो गई। उन्होंने SegCLR एल्गोरिदम भी विकसित किया, जो इन नेटवर्क्स में कोशिकाओं और कोशिका प्रकारों के विभिन्न हिस्सों को स्वचालित रूप से पहचानता है। इसके अतिरिक्त, उन्होंने TensorStore और Neuroglancer जैसे सॉफ्टवेयर बनाए, जो बड़े, बहुआयामी छवियों और वॉल्यूम को स्टोर करने, प्रोसेस करने और विज़ुअलाइज़ करने में मदद करते हैं।
हालांकि, पूरे मानव मस्तिष्क connectome को मैप करना अभी भी एक दूर का लक्ष्य है। इसके लिए एक ज़ेटाबाइट डेटा — एक अरब टेराबाइट — का विश्लेषण करना होगा, जो वर्तमान में हमारी तकनीकी पहुंच से परे है। "अभी पूरे मानव मस्तिष्क को मैप करने में अरबों डॉलर और सैकड़ों साल लगेंगे," Viren स्वीकार करते हैं।
नतीजतन, शोधकर्ता या तो छोटे जानवरों के मस्तिष्क के बड़े हिस्सों को मैप करने या बड़े जानवरों के मस्तिष्क के छोटे हिस्सों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। 2020 में, Connectomics टीम ने एक फल मक्खी के मस्तिष्क के आधे हिस्से को सफलतापूर्वक मैप किया, जिसमें 25,000 न्यूरॉन्स के बीच कनेक्शन उजागर हुए। अन्य शोधकर्ताओं के साथ सहयोग ने ज़ेबरा फिंच और ज़ेब्राफिश लार्वा मस्तिष्क के हिस्सों के लिए connectomes बनाने में भी मदद की। और मई में, मानव मस्तिष्क ऊतक के 1 घन मिलीमीटर का विस्तृत नक्शा Science में प्रकाशित हुआ था।
इन परियोजनाओं के डेटासेट का उपयोग दुनिया भर के हजारों शोधकर्ताओं ने किया है, जिससे सैकड़ों प्रकाशित खोजें हुई हैं।
शोधकर्ताओं ने मानव मस्तिष्क ऊतक के एक छोटे टुकड़े में लगभग हर न्यूरॉन और उनके कनेक्शनों की 3D छवि बनाई है। शीर्ष छवि में उत्तेजक न्यूरॉन्स को पीले रंग में चमकाया गया है, जबकि निचली छवि में अवरोधी न्यूरॉन्स को नीले रंग में हाइलाइट किया गया है।
Connectomics टीम वर्तमान में Harvard, Princeton, और अन्य संस्थानों के भागीदारों के साथ मिलकर चूहे के हिप्पोकैम्पस — मस्तिष्क क्षेत्र जो स्मृति निर्माण, ध्यान, और स्थानिक नेविगेशन के लिए जिम्मेदार है, और जो पूरे चूहे के मस्तिष्क का 2-3% हिस्सा है — को मैप करने के लिए काम कर रही है।
पूरे मानव मस्तिष्क को मैप करने के साधन न होने के कारण, चूहे के connectome का विश्लेषण करना एक व्यावहारिक अगला कदम है। यह इतना छोटा है कि इसे करना संभव है और यह मानव मस्तिष्क के लिए लागू होने वाली अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। "जब आप इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप के तहत चूहे के मस्तिष्क को देखते हैं, तो यह मानव मस्तिष्क के समान दिखता है। यह अनिवार्य रूप से एक छोटा संस्करण है," Harvard में आणविक और सेलुलर जीवविज्ञान के प्रोफेसर Jeff W. Lichtman कहते हैं। यही कारण है कि चूहों का उपयोग अक्सर मानव मस्तिष्क विकारों के अध्ययन के लिए किया जाता है।
चूहे connectomics में नवीनतम सीमा का प्रतिनिधित्व करते हैं, लेकिन न्यूरोसाइंटिस्ट दशकों से तेजी से जटिल मस्तिष्कों को मैप कर रहे हैं। पहला connectome एक कृमि के मस्तिष्क का था, जो 16 साल के काम के बाद 1986 में प्रकाशित हुआ था।
हालांकि चूहे का मस्तिष्क मानव मस्तिष्क से 1,000 गुना छोटा है, इसे मैप करना अभी भी एक बड़ी तकनीकी चुनौती है। नैनोमीटर रिज़ॉल्यूशन पर एकल चूहे के मस्तिष्क connectome का डेटासेट अब तक का सबसे बड़ा जैविक डेटासेट हो सकता है, जिसका अनुमान 20,000-30,000 टेराबाइट है।
"न केवल डेटा प्राप्त करना एक चुनौती है, बल्कि इसे स्टोर करना और सटीक रूप से प्रोसेस करना एक और बाधा है," Viren नोट करते हैं। "हमारा अनूठा योगदान सटीकता की सीमाओं को आगे बढ़ाने वाले उपकरणों का विकास और उन्हें तेजी से बड़े डेटासेट पर लागू करना रहा है।"
यदि सफल रहा, तो Connectomics टीम का चूहा मस्तिष्क परियोजना पहली बार होगी जब वैज्ञानिकों ने एक स्तनधारी हिप्पोकैम्पस का हिस्सा मैप किया होगा और अब तक का सबसे बड़ा मस्तिष्क खंड जिसे मैप करने का प्रयास किया गया है।
"मूलभूत शोध अविश्वसनीय रूप से मूल्यवान है," Viren निष्कर्ष निकालते हैं। "मुझे उत्साहित करने वाली बात यह है कि एक दिन हम ठीक-ठीक समझ सकते हैं कि यादें कैसे बनती हैं और मानसिक विकारों या रोगों का कारण क्या है। लेकिन इसे हासिल करने के लिए, हमें प्रौद्योगिकी को उन तरीकों से आगे बढ़ाने की आवश्यकता है जो कुछ दशक पहले अकल्पनीय थे।"
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सूचना (17)
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![BruceMartínez]()
BruceMartínez
5 अगस्त 2025 4:30:59 अपराह्न IST
This brain map is mind-blowing! 🤯 Google’s dive into a rice-grain-sized chunk of brain tissue with 1.4 petabytes of data is wild. Makes me wonder how close we are to decoding thoughts or memories. Could this spark some sci-fi level AI? Exciting but a bit creepy too.
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![JoeGonzález]()
JoeGonzález
28 जुलाई 2025 6:49:30 पूर्वाह्न IST
This brain map is wild! A tiny rice-grain-sized piece needs 1.4 petabytes? Imagine the storage for a whole brain! 😮 Makes me wonder if we’re close to decoding thoughts or just scratching the surface.
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![NicholasClark]()
NicholasClark
24 अप्रैल 2025 11:03:42 पूर्वाह्न IST
この脳の地図は驚くべきものですね！私たちの思考の宇宙にズームインしているみたい。でも本当に1.4ペタバイト？信じられない！私のスマホでもこれを扱えるかしら😂 もしかしたら、人間の行動の秘密がここにあるかもしれないね、誰にもわからないよね？
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![PaulRoberts]()
PaulRoberts
24 अप्रैल 2025 6:18:43 पूर्वाह्न IST
Esse mapa do cérebro é incrível! É como se estivéssemos ampliando o universo dos nossos pensamentos. Mas sério, 1,4 petabytes? Isso é loucura! Me pergunto se meu celular conseguiria lidar com isso 😂 Talvez eles encontrem o segredo do comportamento humano aí dentro, quem sabe?
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![BenGarcía]()
BenGarcía
24 अप्रैल 2025 1:18:14 पूर्वाह्न IST
This mouse brain study is absolutely fascinating! It's incredible how much we can learn about the human mind through such small samples. I wonder what they'll discover next. Maybe we'll finally understand why we procrastinate so much. 😅🧠
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![ScottJackson]()
ScottJackson
24 अप्रैल 2025 12:00:09 पूर्वाह्न IST
This mouse brain study feels like peeking into the universe! It’s mind-blowing how they mapped such a tiny section but it holds so much info. Super detailed 🤯 Could use more visuals or interactive elements to explore this map.
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Google के शोधकर्ताओं ने मानव मस्तिष्क का एक अविश्वसनीय रूप से विस्तृत नक्शा प्रकट किया है, जो एक छोटे लेकिन महत्वपूर्ण हिस्से पर केंद्रित है: केवल 1 घन मिलीमीटर मस्तिष्क ऊतक, जो लगभग आधे चावल के दाने के आकार का है। इस नक्शे को कोड करने के लिए 1.4 पेटाबाइट डेटा की आवश्यकता थी, जो व्यक्तिगत न्यूरॉन्स और उनके जटिल कनेक्शनों को उल्लेखनीय स्पष्टता के साथ प्रदर्शित करता है।
हालांकि यह मस्तिष्क का एक सूक्ष्म हिस्सा है, इस नक्शे ने कुछ आश्चर्यजनक खोजों को जन्म दिया है। "उदाहरण के लिए, हमने देखा कि कुछ न्यूरल तार इन विशाल गांठों में मुड़ रहे हैं," Google Research Scientist Viren Jain कहते हैं। "हमें नहीं पता कि ऐसा क्यों होता है — यह कुछ ऐसा है जो पहले किसी ने नहीं देखा।"
अब, Viren और उनकी टीम चूहों के मस्तिष्क पर ध्यान केंद्रित कर रही है, और इसके पीछे एक ठोस कारण है। ये छोटे स्तनधारी हमारे अपने दिमाग के कुछ सबसे गहरे रहस्यों को खोलने की कुंजी हो सकते हैं। जैसे सवाल: हम यादों को कैसे संग्रहित और पुनर्प्राप्त करते हैं? हम वस्तुओं और चेहरों को कैसे पहचानते हैं? हमें इतनी नींद की आवश्यकता क्यों है? और Alzheimer’s जैसी स्थितियों और अन्य मस्तिष्क रोगों में क्या खराबी होती है?
"इन सवालों के जवाब न होने का मुख्य कारण यह है कि हमारे पास मस्तिष्क का अध्ययन करने के लिए महत्वपूर्ण डेटा की कमी है," Viren बताते हैं।
मानव मस्तिष्क, जिसमें 86 अरब न्यूरॉन्स और 100 ट्रिलियन से अधिक सिनैप्स हैं, हमारे विचारों, भावनाओं, गतिविधियों और दुनिया के साथ हमारी बातचीत के पीछे की जटिल मशीनरी है। इन न्यूरल कनेक्शनों, या "connectome" को मैप करके, हम यह समझ सकते हैं कि हमारा मस्तिष्क कैसे कार्य करता है और कभी-कभी क्यों नहीं करता।
सिनैप्टिक स्तर पर विस्तृत नक्शे बनाना कोई छोटा काम नहीं है; इसके लिए नैनोमीटर रिज़ॉल्यूशन पर मस्तिष्क की इमेजिंग और विशाल डेटा वॉल्यूम को संभालने की आवश्यकता होती है। यह एक तकनीकी चुनौती है जिसमें इमेजिंग, AI एल्गोरिदम, और डेटा प्रबंधन उपकरणों में निरंतर नवाचार की मांग होती है। इसलिए, एक दशक पहले, Google Research ने अपनी Connectomics टीम स्थापित की थी।
पिछले दस वर्षों में, टीम ने डेटा को प्रोसेस करने, विश्लेषण करने और साझा करने के लिए प्रौद्योगिकियों को विकसित करने में महत्वपूर्ण प्रगति की है, जिससे मस्तिष्क की हमारी समझ में काफी तेजी आई है। उदाहरण के लिए, उन्होंने flood-filling नेटवर्क पेश किए, जो मशीन लर्निंग का उपयोग करके मस्तिष्क छवियों में न्यूरॉन्स का स्वचालित ट्रेसिंग करते हैं, जिससे मैनुअल रंग भरने की आवश्यकता समाप्त हो गई। उन्होंने SegCLR एल्गोरिदम भी विकसित किया, जो इन नेटवर्क्स में कोशिकाओं और कोशिका प्रकारों के विभिन्न हिस्सों को स्वचालित रूप से पहचानता है। इसके अतिरिक्त, उन्होंने TensorStore और Neuroglancer जैसे सॉफ्टवेयर बनाए, जो बड़े, बहुआयामी छवियों और वॉल्यूम को स्टोर करने, प्रोसेस करने और विज़ुअलाइज़ करने में मदद करते हैं।
हालांकि, पूरे मानव मस्तिष्क connectome को मैप करना अभी भी एक दूर का लक्ष्य है। इसके लिए एक ज़ेटाबाइट डेटा — एक अरब टेराबाइट — का विश्लेषण करना होगा, जो वर्तमान में हमारी तकनीकी पहुंच से परे है। "अभी पूरे मानव मस्तिष्क को मैप करने में अरबों डॉलर और सैकड़ों साल लगेंगे," Viren स्वीकार करते हैं।
नतीजतन, शोधकर्ता या तो छोटे जानवरों के मस्तिष्क के बड़े हिस्सों को मैप करने या बड़े जानवरों के मस्तिष्क के छोटे हिस्सों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। 2020 में, Connectomics टीम ने एक फल मक्खी के मस्तिष्क के आधे हिस्से को सफलतापूर्वक मैप किया, जिसमें 25,000 न्यूरॉन्स के बीच कनेक्शन उजागर हुए। अन्य शोधकर्ताओं के साथ सहयोग ने ज़ेबरा फिंच और ज़ेब्राफिश लार्वा मस्तिष्क के हिस्सों के लिए connectomes बनाने में भी मदद की। और मई में, मानव मस्तिष्क ऊतक के 1 घन मिलीमीटर का विस्तृत नक्शा Science में प्रकाशित हुआ था।
इन परियोजनाओं के डेटासेट का उपयोग दुनिया भर के हजारों शोधकर्ताओं ने किया है, जिससे सैकड़ों प्रकाशित खोजें हुई हैं।
शोधकर्ताओं ने मानव मस्तिष्क ऊतक के एक छोटे टुकड़े में लगभग हर न्यूरॉन और उनके कनेक्शनों की 3D छवि बनाई है। शीर्ष छवि में उत्तेजक न्यूरॉन्स को पीले रंग में चमकाया गया है, जबकि निचली छवि में अवरोधी न्यूरॉन्स को नीले रंग में हाइलाइट किया गया है।
Connectomics टीम वर्तमान में Harvard, Princeton, और अन्य संस्थानों के भागीदारों के साथ मिलकर चूहे के हिप्पोकैम्पस — मस्तिष्क क्षेत्र जो स्मृति निर्माण, ध्यान, और स्थानिक नेविगेशन के लिए जिम्मेदार है, और जो पूरे चूहे के मस्तिष्क का 2-3% हिस्सा है — को मैप करने के लिए काम कर रही है।
पूरे मानव मस्तिष्क को मैप करने के साधन न होने के कारण, चूहे के connectome का विश्लेषण करना एक व्यावहारिक अगला कदम है। यह इतना छोटा है कि इसे करना संभव है और यह मानव मस्तिष्क के लिए लागू होने वाली अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। "जब आप इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप के तहत चूहे के मस्तिष्क को देखते हैं, तो यह मानव मस्तिष्क के समान दिखता है। यह अनिवार्य रूप से एक छोटा संस्करण है," Harvard में आणविक और सेलुलर जीवविज्ञान के प्रोफेसर Jeff W. Lichtman कहते हैं। यही कारण है कि चूहों का उपयोग अक्सर मानव मस्तिष्क विकारों के अध्ययन के लिए किया जाता है।
चूहे connectomics में नवीनतम सीमा का प्रतिनिधित्व करते हैं, लेकिन न्यूरोसाइंटिस्ट दशकों से तेजी से जटिल मस्तिष्कों को मैप कर रहे हैं। पहला connectome एक कृमि के मस्तिष्क का था, जो 16 साल के काम के बाद 1986 में प्रकाशित हुआ था।
हालांकि चूहे का मस्तिष्क मानव मस्तिष्क से 1,000 गुना छोटा है, इसे मैप करना अभी भी एक बड़ी तकनीकी चुनौती है। नैनोमीटर रिज़ॉल्यूशन पर एकल चूहे के मस्तिष्क connectome का डेटासेट अब तक का सबसे बड़ा जैविक डेटासेट हो सकता है, जिसका अनुमान 20,000-30,000 टेराबाइट है।
"न केवल डेटा प्राप्त करना एक चुनौती है, बल्कि इसे स्टोर करना और सटीक रूप से प्रोसेस करना एक और बाधा है," Viren नोट करते हैं। "हमारा अनूठा योगदान सटीकता की सीमाओं को आगे बढ़ाने वाले उपकरणों का विकास और उन्हें तेजी से बड़े डेटासेट पर लागू करना रहा है।"
यदि सफल रहा, तो Connectomics टीम का चूहा मस्तिष्क परियोजना पहली बार होगी जब वैज्ञानिकों ने एक स्तनधारी हिप्पोकैम्पस का हिस्सा मैप किया होगा और अब तक का सबसे बड़ा मस्तिष्क खंड जिसे मैप करने का प्रयास किया गया है।
"मूलभूत शोध अविश्वसनीय रूप से मूल्यवान है," Viren निष्कर्ष निकालते हैं। "मुझे उत्साहित करने वाली बात यह है कि एक दिन हम ठीक-ठीक समझ सकते हैं कि यादें कैसे बनती हैं और मानसिक विकारों या रोगों का कारण क्या है। लेकिन इसे हासिल करने के लिए, हमें प्रौद्योगिकी को उन तरीकों से आगे बढ़ाने की आवश्यकता है जो कुछ दशक पहले अकल्पनीय थे।"
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28 जुलाई 2025 6:49:30 पूर्वाह्न IST
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24 अप्रैल 2025 11:03:42 पूर्वाह्न IST
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24 अप्रैल 2025 6:18:43 पूर्वाह्न IST
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