न्यूरॉन्स नहीं, बल्कि सिनैप्स, वर्किंग मेमोरी बनाते हैं, 'होल्ड' जानकारी: अध्ययन

वाशिंगटन डीसी। वैज्ञानिकों ने कार्यशील स्मृति के कामकाज के बारे में विवरण का खुलासा किया है, जो इस बात पर प्रकाश डालता है कि मस्तिष्क में जानकारी कैसे 'रखी' जाती है। अध्ययन में कहा गया है कि द पिकवर इंस्टीट्यूट फॉर लर्निंग एंड मेमोरी, मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, यूएस के न्यूरोसाइंटिस्ट्स ने पाया है कि न्यूरॉन्स का एक नेटवर्क उनके कनेक्शन या सिनैप्स के पैटर्न में अल्पकालिक परिवर्तन करके जानकारी को 'होल्ड' करता है।

उस समय के बीच जब आप कैफे के मेनू बोर्ड से वाई-फाई पासवर्ड पढ़ते हैं और उस समय के बीच जब आप इसे दर्ज करने के लिए अपने लैपटॉप पर वापस आ सकते हैं, तो आपको इसे ध्यान में रखना होगा। यह कार्यशील स्मृति का एक उत्कृष्ट मामला है जिसे समझाने के लिए शोधकर्ताओं ने दशकों तक प्रयास किया है। वैज्ञानिकों ने दिमाग में जानकारी रखने के लिए अंतर्निहित तंत्र के दो सिद्धांतों का प्रतिनिधित्व करने वाले विभिन्न कंप्यूटर मॉडल के आउटपुट के साथ काम कर रहे स्मृति कार्य करने वाले जानवर में मस्तिष्क कोशिका गतिविधि के मापन की तुलना की। यह अध्ययन पीएलओएस कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी जर्नल में प्रकाशित हुआ है।

परिणामों ने दृढ़ता से नई धारणा का समर्थन किया कि न्यूरॉन्स का एक नेटवर्क उनके अन्तर्ग्रथनी पैटर्न में अस्थायी परिवर्तन करके जानकारी संग्रहीत करता है। उन्होंने पारंपरिक विकल्प का खंडन किया कि मेमोरी को निष्क्रिय इंजन की तरह लगातार सक्रिय रहने वाले न्यूरॉन्स द्वारा बनाए रखा जाता है।

जबकि दोनों मॉडलों ने सूचनाओं को ध्यान में रखने की अनुमति दी, केवल वे संस्करण जो सिनैप्स को क्षणिक रूप से कनेक्शन बदलने के लिए अनुमति देते हैं, या '' शॉर्ट-टर्म सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी '' ने तंत्रिका गतिविधि पैटर्न का उत्पादन किया जो वास्तव में वास्तविक रूप से देखे गए की नकल करता था। काम पर दिमाग, अध्ययन ने कहा।

वरिष्ठ लेखक अर्ल के. मिलर ने स्वीकार किया कि मस्तिष्क की कोशिकाएं हमेशा 'चालू' रहकर यादों को बनाए रखती हैं, यह विचार आसान हो सकता है, लेकिन यह प्रकृति क्या कर रही है इसका प्रतिनिधित्व नहीं करता है और विचार के परिष्कृत लचीलेपन का उत्पादन नहीं कर सकता है जो रुक-रुक कर उत्पन्न हो सकता है। अल्पकालिक सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी द्वारा समर्थित तंत्रिका गतिविधि।

मिलर ने कहा, "कार्यशील मेमोरी गतिविधि को स्वतंत्रता देने के लिए आपको इस प्रकार के तंत्रों की आवश्यकता है," मिलर ने कहा।

''अगर वर्किंग मेमोरी केवल निरंतर गतिविधि होती, तो यह लाइट स्विच की तरह सरल होती। लेकिन कार्यशील स्मृति हमारे विचारों की तरह ही जटिल और गतिशील है," मिलर ने कहा।

सह-प्रमुख लेखक लियो कोज़ाचकोव ने कहा कि कंप्यूटर मॉडल का वास्तविक दुनिया के डेटा से मिलान करना महत्वपूर्ण था।

''ज्यादातर लोग सोचते हैं कि न्यूरॉन्स में वर्किंग मेमोरी 'होती है' - लगातार तंत्रिका गतिविधि लगातार विचारों को जन्म देती है। हालांकि, यह विचार हाल ही में जांच के दायरे में आया है क्योंकि यह वास्तव में डेटा से सहमत नहीं है," कोजाचकोव ने कहा।

"अल्पकालिक सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी के साथ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हुए, हम दिखाते हैं कि सिनैप्टिक गतिविधि, तंत्रिका गतिविधि के बजाय, कार्यशील मेमोरी के लिए एक सब्सट्रेट हो सकती है। हमारे पेपर से महत्वपूर्ण निष्कर्ष यह है: ये 'प्लास्टिक' तंत्रिका नेटवर्क मॉडल मात्रात्मक अर्थ में अधिक मस्तिष्क की तरह हैं, और मजबूती के मामले में अतिरिक्त कार्यात्मक लाभ भी हैं," कोजाचकोव ने कहा।

सह-प्रमुख लेखक जॉन टाउबर के साथ, कोज़चकोव का लक्ष्य केवल यह निर्धारित करना नहीं था कि कार्यशील स्मृति जानकारी को कैसे ध्यान में रखा जा सकता है, बल्कि इस बात पर प्रकाश डालना है कि वास्तव में प्रकृति किस तरह से करती है। अध्ययन में कहा गया है कि इसका मतलब किसी जानवर के प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स में सैकड़ों न्यूरॉन्स की इलेक्ट्रिकल 'स्पाइकिंग' गतिविधि के 'जमीनी सच्चाई' माप से शुरू होता है, क्योंकि यह एक कामकाजी मेमोरी गेम खेलता है।

अध्ययन के अनुसार, प्रत्येक दौर में जानवर को एक छवि दिखाई गई जो फिर गायब हो गई। एक सेकंड बाद में इसे मूल सहित दो छवियां दिखाई देंगी और थोड़ा इनाम अर्जित करने के लिए मूल को देखना होगा। महत्वपूर्ण क्षण वह मध्यवर्ती क्षण है, जिसे 'विलंब अवधि' कहा जाता है, जिसमें परीक्षण से पहले छवि को ध्यान में रखा जाना चाहिए।

टीम ने लगातार देखा कि मिलर की प्रयोगशाला ने इससे पहले कई बार क्या देखा है: मूल छवि को देखते समय न्यूरॉन्स बहुत तेजी से बढ़ते हैं, देरी के दौरान केवल अंतःक्रियात्मक रूप से बढ़ते हैं, और फिर परीक्षण के दौरान छवियों को वापस बुलाए जाने पर फिर से बढ़ते हैं, अध्ययन ने कहा।

ये गतिकी बीटा और गामा आवृत्ति मस्तिष्क लय के परस्पर क्रिया द्वारा नियंत्रित होती हैं। दूसरे शब्दों में, स्पाइकिंग तब मजबूत होती है जब सूचना को शुरू में संग्रहीत किया जाना चाहिए और जब इसे वापस बुलाना चाहिए, लेकिन केवल छिटपुट होता है जब इसे बनाए रखना होता है। अध्ययन में कहा गया है कि देरी के दौरान स्पाइकिंग लगातार नहीं होती है।

इसके अलावा, टीम ने स्पाइकिंग गतिविधि के मापन से कार्यशील मेमोरी जानकारी को पढ़ने के लिए सॉफ्टवेयर 'डिकोडर्स' को प्रशिक्षित किया। स्पाइकिंग अधिक होने पर वे बेहद सटीक थे, लेकिन जब यह कम था, तब नहीं, जैसा कि देरी की अवधि में था। अध्ययन में कहा गया है कि इसने सुझाव दिया कि स्पाइकिंग देरी के दौरान सूचना का प्रतिनिधित्व नहीं करता है।

विश्लेषण की एक और परत में, शोधकर्ताओं ने पाया कि देरी की अवधि के दौरान, सिनैप्स ने कार्यशील मेमोरी जानकारी का प्रतिनिधित्व किया जो कि स्पाइकिंग ने नहीं किया।