मस्तिष्क की गहरी उत्तेजना के माध्यम से चलने का तरीका सीखने का युग ─ एआई उपचार से पार्किंसंस रोगियों की चाल में सुधार

पार्किंसंस रोग के उपचार में, वर्षों से "बची हुई चुनौती" के रूप में मानी जाती रही है। कांपना, मांसपेशियों का कठोर होना, और गति की धीमी गति के लिए दवाएं और गहरे मस्तिष्क उत्तेजना कभी-कभी प्रभावी हो सकते हैं। हालांकि, चलने में कठिनाई, विशेष रूप से "फ्रीजिंग" जहां पैर आगे नहीं बढ़ते, और दिशा बदलने, खड़े होने, सीढ़ियाँ चढ़ने जैसी दैनिक गतिविधियों की अस्थिरता ने रोगियों के जीवन को काफी हद तक सीमित कर दिया है।

इस बार, जर्मन समाचार पत्र WELT ने स्विट्जरलैंड की एक शोध टीम द्वारा विकसित AI-सहायता प्राप्त नई गहरी मस्तिष्क उत्तेजना चिकित्सा पर ध्यान केंद्रित किया है। इस शोध का नेतृत्व स्विस फेडरल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी लॉज़ेन और लॉज़ेन यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल के शोधकर्ताओं ने किया। प्रकाशित शोधपत्र में, पार्किंसंस रोगियों की मस्तिष्क गतिविधि को वास्तविक समय में पढ़ने और यह अनुमान लगाने की प्रणाली का वर्णन किया गया है कि व्यक्ति अभी बैठा है, खड़ा है, चल रहा है, या बाधाओं से बचने की कोशिश कर रहा है, और इसके अनुसार मस्तिष्क को विद्युत उत्तेजना स्वचालित रूप से समायोजित की जाती है।

यदि अब तक की गहरी मस्तिष्क उत्तेजना "निश्चित लय में उत्तेजना भेजने वाली चिकित्सा" थी, तो इस बार की तकनीक "रोगी की गति के अनुसार उत्तेजना बदलने वाली चिकित्सा" है। शोध टीम इसे अगली पीढ़ी के न्यूरोमोड्यूलेशन, अर्थात् स्थिति के अनुसार तंत्रिका गतिविधि को समायोजित करने वाली चिकित्सा के रूप में देखती है।

पार्किंसंस रोग में, मस्तिष्क में तंत्रिका कोशिकाओं के अपक्षय के कारण डोपामाइन की कमी होती है, जिससे गति को सुचारू रूप से नियंत्रित करने की प्रणाली में गड़बड़ी होती है। प्रमुख लक्षण कांपना, मांसपेशियों का कठोर होना, और गति की धीमी गति हैं, लेकिन जैसे-जैसे रोग बढ़ता है, चलने और मुद्रा की समस्याएं गंभीर हो जाती हैं। विशेष रूप से फ्रीजिंग, जहां व्यक्ति की इच्छा के विपरीत पैर फर्श पर चिपक जाते हैं, गिरने और बाहर जाने के डर का कारण बनती है। घर के अंदर कुछ कदम, दरवाजे की सीढ़ी, स्टेशन की भीड़, संकीर्ण गलियारे में दिशा बदलना। स्वस्थ लोगों के लिए ये मामूली गतिविधियाँ रोगियों के लिए बड़ी बाधा बन जाती हैं।

गहरी मस्तिष्क उत्तेजना एक उपचार विधि है जिसमें मस्तिष्क के विशिष्ट क्षेत्रों में इलेक्ट्रोड डाले जाते हैं और छाती आदि में लगाए गए उत्तेजना उपकरण से विद्युत संकेत भेजे जाते हैं। इसका दशकों का नैदानिक अनुभव है और इसे उन्नत पार्किंसंस रोग के मोटर लक्षणों के लिए उपयोग किया गया है। विशेष रूप से कांपना, मांसपेशियों का कठोर होना, और गति की धीमी गति के लिए यह अक्सर प्रभावी होता है। हालांकि, चलने में कठिनाई के लिए इसका प्रभाव अस्थिर होता है और कभी-कभी यह स्थिति को और भी खराब कर सकता है।

इसका एक कारण यह है कि चलना एक सरल गतिविधि नहीं है। बैठना, खड़ा होना, चलना शुरू करना, मुड़ना, बाधाओं से बचना, सीढ़ियाँ चढ़ना। ये सभी विभिन्न तंत्रिका नियंत्रण की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, पार्किंसंस रोग में, दवाओं का प्रभाव समय के साथ बदलता रहता है, और एक ही रोगी में सुबह और शाम, दवा लेने से पहले और बाद में शरीर की स्थिति में बड़ा अंतर होता है। केवल स्थिर उत्तेजना पैरामीटर के साथ, इन सभी का सामना करना मुश्किल होता है।

इस शोध का मुख्य बिंदु यह है कि मस्तिष्क के सबथैलेमिक नाभिक नामक क्षेत्र से रिकॉर्ड किए गए संकेतों में चलने की स्थिति को समझने के सुराग होते हैं। शोध टीम ने 35 उन्नत पार्किंसंस रोगियों पर मस्तिष्क गतिविधि, पूरे शरीर की गति, और पैरों की मांसपेशियों की गतिविधि को एक साथ रिकॉर्ड किया। रोगियों को बैठने, खड़े होने, चलने, बाधाओं से बचने जैसे कार्य करने के लिए कहा गया और उस समय के मस्तिष्क संकेतों में परिवर्तन का विश्लेषण किया गया।

इससे पता चला कि मस्तिष्क गतिविधि में गतिविधि के प्रकार के अनुसार विशेष पैटर्न होते हैं। इसके अलावा, मशीन लर्निंग का उपयोग करके, मस्तिष्क संकेतों से रोगी की गति की स्थिति को वास्तविक समय में अनुमान लगाया जा सकता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि यह अनुमान केवल प्रयोगशाला में वर्गीकरण प्रयोग तक सीमित नहीं था, बल्कि वास्तव में उत्तेजना नियंत्रण में लागू किया गया था।

शोध टीम ने 4 उन्नत पार्किंसंस रोगियों पर गतिविधि-निर्भर अनुकूलनीय गहरी मस्तिष्क उत्तेजना का परीक्षण किया। सभी प्रतिभागी वे थे जिनमें पारंपरिक अनुकूलित उपचार के बावजूद चलने में कठिनाई बनी हुई थी। नए सिस्टम में, प्रत्येक रोगी के मस्तिष्क संकेतों की विशेषताओं का विश्लेषण किया गया और उनके लिए उपयुक्त उत्तेजना समायोजन के नियम बनाए गए। कुछ लोगों के लिए चलने के दौरान उत्तेजना को बढ़ाना बेहतर था, जबकि कुछ के लिए इसे कम करना पैरों की गति में सुधार करता था। अर्थात्, AI जो कर रहा है वह "ज्यादा उत्तेजना देना" जैसी सरल निर्णय नहीं है। यह रोगी की स्थिति और गतिविधि के अनुसार उत्तेजना के संतुलन को बदलने वाली व्यक्तिगत चिकित्सा है।

परीक्षण में, चलने की स्थिरता, कदम की चौड़ाई, दिशा बदलने, फ्रीजिंग की आवृत्ति, खड़े होने और चलने की निरंतरता में सुधार देखा गया। एक प्रतिभागी ने कहा कि पहले उसके पैर भारी लगते थे और कभी-कभी नियंत्रण से बाहर होते थे, लेकिन उत्तेजना के गतिविधि के अनुसार बदलने से वह अधिक समय तक चलने में सक्षम हो गया। यह केवल परीक्षण के आंकड़ों में सुधार की बात नहीं है। रोगियों के लिए यह "थोड़ा और दूर तक चलने में सक्षम होना", "खड़े होने में डर नहीं होना", "बाहर जाने का डर कम होना" जैसी दैनिक स्वतंत्रता से सीधे जुड़ा परिवर्तन है।

इस समाचार के आकर्षण का कारण "AI चिकित्सा" शब्द की छवि भी है। AI का उल्लेख करते ही, कई लोग छवि निदान, चैटबॉट, और दवा विकास सहायता की कल्पना करते हैं। हालांकि, इस तकनीक में, AI स्क्रीन के पीछे से सलाह नहीं देता, बल्कि रोगी के शरीर में लगाए गए उपकरण के साथ समन्वय करता है, मस्तिष्क गतिविधि को पढ़ते हुए उत्तेजना को बदलता है। अर्थात्, AI चिकित्सा के समय और तीव्रता में सीधे शामिल होता है।

हालांकि, यहां यह गलतफहमी नहीं होनी चाहिए कि AI स्वतः ही चिकित्सा नीति निर्धारित कर रहा है। सिस्टम चिकित्सकों और शोधकर्ताओं द्वारा डिज़ाइन किए गए ढांचे के भीतर काम करता है और प्रत्येक रोगी के लिए सत्यापित तंत्रिका संकेतों के आधार पर उत्तेजना को समायोजित करता है। चिकित्सा में AI चिकित्सकों को प्रतिस्थापित करने के बजाय, यह एक सहायक के रूप में कार्य करता है जो मानव आंखों और हाथों से पकड़ में नहीं आने वाले मिलीसेकंड स्तर के परिवर्तनों को पकड़ता है और उपचार को बारीकी से समायोजित करता है।

सोशल मीडिया पर भी, इस शोध के लिए उम्मीदें जताई जा रही हैं। शोधकर्ता द्वारा LinkedIn पर की गई पोस्ट में कई टिप्पणियाँ आईं और इसे न्यूरोइंजीनियरिंग और गहरी मस्तिष्क उत्तेजना से जुड़े विशेषज्ञों के बीच साझा किया गया। EPFL और CHUV के आधिकारिक पोस्टों पर भी प्रतिक्रियाएं आईं, जिसमें "पारंपरिक DBS के लिए चुनौतीपूर्ण चलने की कठिनाइयों पर ध्यान केंद्रित करने का बड़ा कदम" और "वास्तविक समय अनुकूलन चिकित्सा दैनिक जीवन के करीब आई" जैसी प्रतिक्रियाएं प्रमुख थीं। X पर भी, Nature Medicine के लेख परिचय और DBS संबंधित हैशटैग के माध्यम से साझा किया गया, और तंत्रिका प्रौद्योगिकी क्षेत्र के उपयोगकर्ताओं से "उत्साहजनक शोध" जैसी प्रतिक्रियाएं देखी गईं।

हालांकि, सोशल मीडिया की प्रतिक्रियाएं केवल प्रशंसा तक सीमित नहीं हैं। चिकित्सा और शोध से जुड़े उपयोगकर्ता इस उपलब्धि को "बड़ा कदम" मानते हुए भी, "यह अभी भी छोटे पैमाने पर प्रमाण है", "दीर्घकालिक सुरक्षा और प्रभाव की पुष्टि की आवश्यकता है", "वास्तविक जीवन के वातावरण में स्थिरता महत्वपूर्ण है" जैसी सावधानीपूर्ण दृष्टिकोण रखते हैं। यह एक बहुत ही स्वस्थ प्रतिक्रिया है। क्योंकि यह नैदानिक परीक्षण केवल 4 लोगों पर किया गया था और यह तुरंत सामान्य चिकित्सा के रूप में उपयोग के लिए तैयार नहीं है।

व्यावहारिकता की दिशा में, कई चुनौतियाँ बनी हुई हैं। सबसे पहले, अधिक रोगियों पर प्रभाव की पुष्टि करने की आवश्यकता है। पार्किंसंस रोग के लक्षणों में व्यक्तिगत भिन्नता होती है, और एक ही "चलने की कठिनाई" के कारण और प्रकट होने का तरीका अलग हो सकता है। कुछ रोगियों के लिए उत्तेजना को बढ़ाना प्रभावी हो सकता है, जबकि अन्य के लिए इसे कम करना बेहतर हो सकता है। AI द्वारा व्यक्तिगतकरण एक ताकत है, लेकिन इसके कारण समायोजन की जटिलता भी बढ़ती है।

दूसरे, दैनिक जीवन में स्थिरता महत्वपूर्ण होगी। प्रयोगशाला में, चलने के कार्य और सेंसर वातावरण को कुछ हद तक नियंत्रित किया जा सकता है। लेकिन वास्तविक जीवन में, अचानक दिशा बदलना, भीड़, सीढ़ियाँ, थकान, दवा का प्रभाव, नींद की कमी, तनाव आदि, अनगिनत कारक मिलते हैं। मस्तिष्क संकेतों से गति की स्थिति को पढ़ने वाला एल्गोरिदम क्या इन परिस्थितियों में भी गलत तरीके से काम किए बिना, सुरक्षित रूप से उत्तेजना को समायोजित कर सकता है, यह सवाल है।

तीसरे, उपकरण पक्ष का विकास भी आवश्यक है। इस शोध में, मौजूदा इम्प्लांटेबल उत्तेजना उपकरण की सीमाओं के भीतर, उत्तेजना की आयाम को केंद्रित करके समायोजित किया गया। भविष्य में, उत्तेजना की आवृत्ति, उत्तेजित करने वाले इलेक्ट्रोड की स्थिति, और कई तंत्रिका सर्किटों के लिए दृष्टिकोण जैसी अधिक लचीली नियंत्रण की आवश्यकता हो सकती है। केवल AI ही नहीं, हार्डवेयर, इलेक्ट्रोड डिज़ाइन, बैटरी, सुरक्षा प्रबंधन, और चिकित्सकों के लिए उपयोग में आसान प्रोग्रामिंग वातावरण सहित समग्र प्रगति की आवश्यकता है।

फिर भी, इस शोध का बड़ा महत्व यह है कि यह पार्किंसंस रोग के उपचार के दृष्टिकोण को बदल रहा है। पारंपरिक उपचार का उद्देश्य लक्षणों को यथासंभव औसत रूप से दबाना था। लेकिन मानव शरीर हमेशा बदलता रहता है। बैठने और चलने के समय में आवश्यक मस्तिष्क गतिविधि अलग होती है। दवा के प्रभावी होने और समाप्त होने के समय में भी स्थिति अलग होती है। तो क्या उपचार भी स्थिर नहीं होना चाहिए और शरीर के परिवर्तन के अनुसार बदलना चाहिए? इस शोध ने उस विचार को एक ठोस उपकरण और नैदानिक डेटा के साथ प्रस्तुत किया।

यह दृष्टिकोण केवल पार्किंसंस रोग तक सीमित नहीं है, बल्कि भविष्य में अन्य तंत्रिका विकारों में भी फैल सकता है। मस्तिष्क या रीढ़ की हड्डी के संकेतों को पढ़कर, खोई हुई कार्यक्षमता को पूरक करने वाली तकनीक पहले से ही रीढ़ की हड्डी की चोट, मिर्गी, अवसाद, और क्रोनिक दर्द जैसे क्षेत्रों में शोध की जा रही है। महत्वपूर्ण यह है कि AI केवल "स्मार्ट डायग्नोस्टिक टूल" नहीं बन रहा है, बल्कि तंत्रिका तंत्र के साथ संवाद करते हुए उपचार को समायोजित करने वाला एक अस्तित्व बन रहा है।

बेशक, जितनी बड़ी उम्मीदें होती हैं, उतनी ही सावधानी भी आवश्यक होती है। चूंकि यह मस्तिष्क में लगाया जाने वाला उपकरण है, इसलिए सर्जरी के जोखिम, संक्रमण, उपकरण की विफलता, दीर्घकालिक उपयोग के प्रभाव, डेटा का प्रबंधन, रोगी की सहमति और समझ जैसे कई विचारणीय बिंदु हैं। मस्तिष्क संकेतों जैसी अत्यधिक व्यक्तिगत जानकारी के साथ काम करने के कारण, गोपनीयता और नैतिकता की चर्चा भी अपरिहार्य है। AI उपचार का भविष्य केवल तकनीकी प्रदर्शन पर निर्भर नहीं है, बल्कि यह भी कि समाज रोगियों के लिए सुरक्षित उपयोग की व्यवस्था कर सकता है।

फिर भी, इस शोध ने कई लोगों का ध्यान आकर्षित किया है क्योंकि यह स्पष्ट है। पार्किंसंस रोगियों के लिए चलना केवल एक शारीरिक क्षमता नहीं है। यह खुद से शौचालय जाने, परिवार के साथ टहलने, बिना गिरने के डर के दरवाजे से बाहर निकलने, और बिना किसी की मदद के खड़े होने की क्षमता है। यह आत्मनिर्भरता और गरिमा से गहराई से जुड़ा हुआ है।

AI मस्तिष्क उत्तेजना को समायोजित करता है और रोगी के हर कदम के अनुसार उपचार बदलता है। कुछ साल पहले यह एक विज्ञान कथा की तरह लगता था, लेकिन अब यह नैदानिक शोध के रूप में वास्तविक रोगियों पर परीक्षण किया जा रहा है। यह उपलब्धि अभी अंत नहीं है। हालांकि, यह दिखाता है कि पार्किंसंस रोग का उपचार "लक्षणों को दबाने" से आगे बढ़कर "जीवन की गतिशीलता को पुनः प्राप्त करने" की दिशा में बढ़ रहा है।

भविष्य में, बड़े पैमाने पर नैदानिक परीक्षणों में प्रभाव और सुरक्षा की पुष्टि होने पर, AI-सहायता प्राप्त गहरी मस्तिष्क उत्तेजना चलने में कठिनाई से जूझ रहे रोगियों के लिए एक नया विकल्प बन सकती है। कांपने को दबाने वाले उपचार से लेकर चलने की क्षमता को समर्थन देने वाले उपचार तक। मस्तिष्क और AI के सहयोग से चिकित्सा पार्किंसंस रोगियों के दैनिक जीवन में वह आशा ला रही है जो पहले से पहुंच में नहीं थी।

स्रोत URL

WELT "“Völlig neue Möglichkeiten” – KI-Therapie lässt Parkinson-Patienten wieder besser laufen"। इस लेख का प्रारंभिक बिंदु।
https://www.welt.de/gesundheit/plus6a30fbd97e682fc37fbfbdbf/gehirn-voellig-neue-moeglichkeiten-ki-therapie-laesst-parkinson-patienten-wieder-besser-laufen.html

प्राथमिक शोधपत्र: Nature Medicine "Activity-dependent adaptive deep brain stimulation improves gait in Parkinson’s disease"। शोध सामग्री, प्रतिभागियों की संख्या, विधि, सीमाओं की पुष्टि के लिए उपयोग किया गया।
https://www.nature.com/articles/s41591-026-04432-4

EPFL आधिकारिक घोषणा: "When brain stimulation learns to walk with you"। शोध का सारांश, AI द्वारा वास्तविक समय उत्तेजना समायोजन, रोगी टिप्पणियों की पुष्टि के लिए उपयोग किया गया।
https://actu.epfl.ch/news/when-brain-stimulation-learns-to-walk-with-you/

Neuro X Institute / EPFL संबंधित घोषणा: "Adaptive Neuromodulation for Parkinson’s Gait Deficits"। चलने की स्थिति के मस्तिष्क संकेत डिकोडिंग, पिछले शोध के संबंध की पुष्टि के लिए उपयोग किया गया।
https://neuro-x.epfl.ch/en/news/scientists-decode-the-neural-signals-that-encode-walking-in-the-brain/

SWI swissinfo.ch: "Swiss AI brain ‘pacemaker’ helps Parkinson’s patients walk"। शोध घोषणा की रिपोर्टिंग, 35 लोगों का विश्लेषण और 4 लोगों का प्रमाण परीक्षण, भविष्य की चुनौतियों की पुष्टि के लिए उपयोग किया गया।
https://www.swissinfo