लकवाग्रस्त रोगियों को फिर से ठीक करने का प्रयोग

ए आई और आधुनिक चिकित्सा ने जगायी नई उम्मीद

• आंतरिक संचार के नए रास्ते की खोज

• ब्रेन इंप्लांट से आगे की सोच है यह

• इसकी चुनौतियां और भविष्य की राह

राष्ट्रीय खबर

रांचीः रीढ़ की हड्डी की चोट अक्सर व्यक्ति के हाथ या पैर हिलाने की क्षमता को छीन लेती है। आश्चर्य की बात यह है कि कई मामलों में, अंगों की नसें स्वस्थ रहती हैं और मस्तिष्क भी सामान्य रूप से कार्य करता रहता है। गति की यह हानि इसलिए होती है क्योंकि रीढ़ की हड्डी में लगी चोट मस्तिष्क और शरीर के बीच यात्रा करने वाले संकेतों को रोक देती है।

इस विच्छेदन को देखते हुए, शोधकर्ताओं ने रीढ़ की हड्डी की मरम्मत किए बिना संचार बहाल करने के तरीके खोजना शुरू कर दिया है। इटली और स्विट्जरलैंड के वैज्ञानिकों ने यह जांच की कि क्या इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (ईईजी) इस संचार की खाई को पाटने में मदद कर सकती है। उनका शोध इस बात पर केंद्रित था कि क्या ईईजी मस्तिष्क के उन संकेतों को पकड़ सकता है जो गति से जुड़े हैं और उन्हें वापस शरीर से जोड़ सकता है।

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जब एक लकवाग्रस्त व्यक्ति अपने अंग को हिलाने का प्रयास करता है, तो मस्तिष्क अभी भी उस क्रिया से जुड़ी विद्युत गतिविधि उत्पन्न करता है। यदि इन संकेतों का पता लगाया जा सके और उनकी सही व्याख्या की जा सके, तो उन्हें एक स्पाइनल कॉर्ड स्टिमुलेटर को भेजा जा सकता है, जो गति के लिए जिम्मेदार नसों को सक्रिय कर देगा।

पहले के अधिकांश अध्ययनों में मस्तिष्क से सीधे संकेतों को रिकॉर्ड करने के लिए शल्य चिकित्सा के माध्यम से इलेक्ट्रोड लगाए जाते थे। हालांकि इनके परिणाम उत्साहजनक रहे हैं, लेकिन शोध दल यह देखना चाहता था कि क्या ईईजी एक सुरक्षित विकल्प प्रदान कर सकता है। ईईजी सिस्टम को टोपी की तरह पहना जाता है, जिसमें इलेक्ट्रोड लगे होते हैं जो खोपड़ी की सतह से मस्तिष्क की गतिविधि रिकॉर्ड करते हैं। अध्ययन की लेखिका लॉरा टोनी के अनुसार, मस्तिष्क या रीढ़ के अंदर उपकरण लगाने से संक्रमण और अतिरिक्त सर्जरी का जोखिम रहता है, जिससे ईईजी के जरिए बचा जा सकता है।

चुनौती यह है कि ईईजी इलेक्ट्रोड सिर की सतह पर होते हैं, इसलिए वे मस्तिष्क की गहराई से उठने वाले संकेतों को पकड़ने में संघर्ष करते हैं। पैरों की गति के संकेत मस्तिष्क के मध्य भाग से आते हैं, जिन्हें डिकोड करना हाथ के संकेतों की तुलना में कठिन होता है। डेटा का विश्लेषण करने के लिए शोधकर्ताओं ने मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया।

परीक्षण के दौरान, सिस्टम यह पहचानने में सफल रहा कि रोगी कब हिलने का प्रयास कर रहा है और कब स्थिर है। हालांकि, अलग-अलग प्रकार की गतियों के बीच अंतर करना अभी भी एक चुनौती है। भविष्य में, वैज्ञानिक इस तकनीक को इतना सटीक बनाना चाहते हैं कि यह खड़े होने, चलने या चढ़ने जैसी विशिष्ट क्रियाओं को पहचान सके, जिससे लकवाग्रस्त लोगों को फिर से सार्थक गति प्राप्त करने में मदद मिल सके।

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