नए अध्ययन में शोधकर्ताओं ने MRI डेटा और फिजिक्स-इनफॉर्म्ड AI का संयोजन करके मस्तिष्क में तरल प्रवाह की गतियाँ अनुमानित कीं। यह तरल glymphatic प्रणाली का हिस्सा है, जिसे 2012 में वर्णित किया गया था और यह अल्जाइमर से जुड़े कणों को हटाने में सहायक माना जाता है।
टीम ने उन वीडियो पर न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षित किए जो समय के साथ मस्तिष्क ऊतक पर रंजक के फैलने को दिखाते हैं। इससे AI ने तरल की गति और ऊतक की पारगम्यता का आकलन किया, क्योंकि पारंपरिक MRI इतनी धीमी गति नहीं पकड़ पाता।
परिणामों से पता चला कि glymphatic प्रणाली amyloid beta जैसे कणों को हटाने के दो मुख्य मार्ग अपनाती है: एक तेज़ प्रवाह जो खुले क्षेत्रों के आसपास कुछ माइक्रोन प्रति सेकंड चलता है, और एक धीमा प्रवाह जो गहरे ऊतक में लगभग 50 गुना धीमा रिसता है। टीम ने अभी तक चूहों जैसे जानवरों में बेसलाइन माप इकट्ठा किए हैं और आगे मानव अध्ययन की योजना बन रही है।
कठिन शब्द
- अध्ययन — किसी विषय पर किया गया व्यवस्थित परीक्षण
- प्रवाह — किसी द्रव का एक स्थान से दूसरे स्थान जाना
- पारगम्यता — ऊतक के माध्यम से पदार्थ के जाने की क्षमता
- रंजक — रंग दिखाने वाली तरल या पदार्थ
- प्रशिक्षित करना — किसी मॉडल को डेटा से सीखने के लिए तैयार करनाप्रशिक्षित किए
- आकलन — किसी चीज़ की स्थिति या मात्रा का अनुमान
- रिसना — धीरे-धीरे किसी जगह से बाहर निकलनारिसता
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चर्चा के प्रश्न
- यदि मानव अध्ययन से glymphatic प्रवाह के और विवरण मिलें तो यह अल्जाइमर के इलाज में कैसे मदद कर सकता है? उदाहरण दें।
- AI और MRI के संयोजन से मस्तिष्क के प्रवाहों का आकलन बेहतर कैसे हो सकता है, और इसके क्या सीमाएँ हो सकती हैं?
- आपके विचार में जानवरों से मिली मापें और मानवों में मिलने वाली मापें अलग क्यों हो सकती हैं?
