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व्यक्तियों के एक छोटे समूह में पहचाने गए पुराने दर्द के लिए मस्तिष्क के हस्ताक्षर: अध्ययन



शोधकर्ताओं ने पहली बार स्ट्रोक या विच्छेदन (प्रेत अंग दर्द) के कारण पुराने दर्द की समस्या से पीड़ित लोगों के मस्तिष्क के अंदर से दर्द संबंधी डेटा दर्ज किया है। मस्तिष्क गतिविधि द्वारा दर्द का प्रतिनिधित्व कैसे किया जाता है और पुराने दर्द के इलाज के लिए उस गतिविधि को कैसे संशोधित किया जाए, यह समझना लंबे समय से एक लक्ष्य रहा है। कई महीनों में डेटा एकत्र किया गया था जब मरीज घर पर थे और मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग करके उनका विश्लेषण किया गया था। ऐसा करने में, शोधकर्ताओं ने पुराने दर्द से जुड़े मस्तिष्क के एक क्षेत्र के साथ-साथ व्यक्तिगत रोगियों में पुराने दर्द के मात्रात्मक संकेतकों की खोज की। नेचर न्यूरोसाइंस में प्रकाशित और नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ और NIH HEAL इनिशिएटिव की इनिशिएटिव इनोवेटिव न्यूरोटेक्नोलोजी (BRAIN) के माध्यम से ब्रेन रिसर्च द्वारा वित्त पोषित ये निष्कर्ष, पुराने दर्द को ट्रैक और इलाज करने के लिए उपन्यास विधियों को विकसित करने की दिशा में पहला कदम दर्शाते हैं।

संस्थान के निदेशक, एमडी, वाल्टर कोरोशेट्ज़ ने कहा, “यह इस बात का एक बड़ा उदाहरण है कि ब्रेन इनिशिएटिव से उत्पन्न मस्तिष्क गतिविधि को मापने के उपकरण गंभीर और लगातार पुराने दर्द को कम करने की महत्वपूर्ण सार्वजनिक स्वास्थ्य समस्या पर कैसे लागू किए गए हैं।” तंत्रिका संबंधी विकारों के लिए। और स्ट्रोक। “हमें उम्मीद है कि इन प्रारंभिक निष्कर्षों पर निर्माण से दर्द के लिए प्रभावी, गैर-नशे की लत उपचार हो सकता है।” पुराना दर्द दुनिया भर में विकलांगता के सबसे बड़े योगदानकर्ताओं में से एक है। न्यूरोपैथिक दर्द तंत्रिका तंत्र को ही नुकसान पहुंचाने के कारण होता है। यह आमतौर पर हमारे शरीर में नसों की चोट के कारण होता है, लेकिन इस अध्ययन में शामिल लोगों के लिए, उनके दर्द को मस्तिष्क में उत्पन्न माना जाता है। इस प्रकार का दर्द वर्तमान उपचारों के लिए अच्छी प्रतिक्रिया नहीं देता है और इसके साथ रहने वालों के लिए कमजोर हो सकता है।

“जब आप इसके बारे में सोचते हैं, तो दर्द सबसे मौलिक अनुभवों में से एक है जो एक जीव को हो सकता है,” प्रसाद शिरवलकर, एमडी, पीएचडी, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन फ्रांसिस्को में एनेस्थीसिया और न्यूरोलॉजिकल सर्जरी के एसोसिएट प्रोफेसर और एक ने कहा। इस अध्ययन के लेखक में नेता। “इसके बावजूद, अभी भी बहुत कुछ है जो हम नहीं समझते हैं कि दर्द कैसे काम करता है। मस्तिष्क में दर्द प्रतिक्रियाओं का अध्ययन करने और संभावित रूप से प्रभावित करने के लिए बेहतर उपकरण विकसित करके, हम पुराने दर्द की स्थिति वाले लोगों के लिए विकल्प प्रदान करने की उम्मीद करते हैं।” परंपरागत रूप से, शोधकर्ता स्थिति के साथ रहने वाले लोगों से स्व-रिपोर्ट के माध्यम से पुराने दर्द पर डेटा एकत्र करते हैं। इस प्रकार के डेटा के उदाहरणों में दर्द की तीव्रता और दर्द के भावनात्मक प्रभाव पर प्रश्नावली शामिल हैं। हालांकि, इस अध्ययन ने सीधे तौर पर दो क्षेत्रों में मस्तिष्क की गतिविधि में बदलाव पर भी ध्यान दिया, जहां दर्द प्रतिक्रियाएं होने का अनुमान लगाया गया था: पूर्वकाल सिंगुलेट कॉर्टेक्स (एसीसी) और ऑर्बिटोफ्रॉन्स्टल कॉर्टेक्स (ओएफसी), जैसा कि प्रतिभागियों ने पुराने दर्द के अपने वर्तमान स्तरों की सूचना दी थी।

“एफएमआरआई अध्ययनों से पता चलता है कि मस्तिष्क के एसीसी और ओएफसी क्षेत्र तीव्र दर्द प्रयोगों के दौरान प्रकाश करते हैं। हमें यह देखने में दिलचस्पी थी कि क्या इन क्षेत्रों ने भी भूमिका निभाई है कि मस्तिष्क पुराने दर्द को कैसे संसाधित करता है।” डॉ शिरवलकर ने कहा। “हम इस तरह के सवालों में अधिक रुचि रखते थे कि समय के साथ दर्द कैसे बदलता है और मस्तिष्क के कौन से संकेत पुराने दर्द के उच्च स्तर के अनुरूप हो सकते हैं या भविष्यवाणी कर सकते हैं।” चार प्रतिभागियों, तीन को पोस्ट-स्ट्रोक दर्द और एक प्रेत अंग दर्द के साथ, उनके एसीसी और ओएफसी को लक्षित इलेक्ट्रोड शल्य चिकित्सा द्वारा प्रत्यारोपित किया गया था। दिन में कई बार, प्रत्येक प्रतिभागी से संबंधित प्रश्नों का उत्तर देने के लिए कहा गया था कि वे अपने द्वारा अनुभव किए जा रहे दर्द का मूल्यांकन कैसे करेंगे, जिसमें ताकत, दर्द का प्रकार और उनके दर्द का स्तर उन्हें भावनात्मक रूप से कैसा महसूस कराता है। फिर वे रिमोट कंट्रोल डिवाइस पर क्लिक करके एक मस्तिष्क रिकॉर्डिंग शुरू करेंगे, जो उस समय एसीसी और ओएफसी में गतिविधि का एक स्नैपशॉट प्रदान करता था। मशीन लर्निंग एनालिटिक्स का उपयोग करते हुए, अनुसंधान दल प्रतिभागियों के पुराने दर्द की स्थिति का अनुमान लगाने के लिए ओएफसी में गतिविधि का उपयोग करने में सक्षम था।

एक अलग अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने देखा कि कैसे एसीसी और ओएफसी ने तीव्र दर्द का जवाब दिया, जो प्रतिभागियों के शरीर के क्षेत्रों में गर्मी के आवेदन के कारण हुआ था। चार में से दो रोगियों में, मस्तिष्क की गतिविधि फिर से दर्द के प्रति प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करने में सक्षम थी, लेकिन इस मामले में, एसीसी सबसे अधिक शामिल क्षेत्र प्रतीत हुआ। इससे पता चलता है कि मस्तिष्क तीव्र बनाम पुराने दर्द को अलग तरह से संसाधित करता है, हालांकि आगे के अध्ययन की आवश्यकता है क्योंकि इस तुलना में केवल दो प्रतिभागियों के डेटा का उपयोग किया गया था। यह अध्ययन मस्तिष्क गतिविधि के पैटर्न की खोज की दिशा में एक प्रारंभिक कदम का प्रतिनिधित्व करता है जो दर्द की हमारी धारणा को कम करता है। ऐसे दर्द हस्ताक्षर की पहचान नए उपचारों के विकास को सक्षम करेगी जो पुराने दर्द के कारण पीड़ा को कम करने के लिए मस्तिष्क गतिविधि को बदल सकती है। पुराने दर्द के इलाज के लिए डीप ब्रेन स्टिमुलेशन (DBS) का उपयोग करने के लिए HEAL और BRAIN में चल रहे अध्ययनों से मिली जानकारी में सबसे तात्कालिक लाभ निहित हो सकता है। अधिक प्रतिभागियों को शामिल करने वाला चल रहा और भविष्य का काम यह निर्धारित करने के लिए महत्वपूर्ण होगा कि क्या अलग-अलग दर्द की स्थिति इन रोगियों में देखी गई ओएफसी गतिविधि को साझा करती है या अलग-अलग दर्द की स्थिति वाले लोगों के बीच हस्ताक्षर कैसे भिन्न होते हैं।

अधिक आधुनिक डीबीएस दृष्टिकोण है कि मस्तिष्क गतिविधि के बायोमार्कर पर आधारित दर्जी उत्तेजना का उपयोग कुछ मस्तिष्क विकारों जैसे कि पार्किंसंस रोग और प्रमुख अवसादग्रस्तता विकार के सफलतापूर्वक इलाज के लिए किया गया है, लेकिन ऐसी सफलताओं के लिए अच्छी तरह से स्थापित मस्तिष्क बायोमार्कर की आवश्यकता होती है। पुराने दर्द जैसी स्थितियों के लिए, बायोमार्कर की पहचान प्रारंभिक अवस्था में होती है। पुराने दर्द की स्थिति के लिए प्रभावी, गैर-नशे की लत उपचार ओपिओइड सार्वजनिक स्वास्थ्य संकट को रोकने के लिए वैज्ञानिक समाधान खोजने के लिए NIH HEAL पहल के प्रयासों का एक प्राथमिक लक्ष्य है। निष्कर्ष व्यक्तियों के लिए दर्द प्रबंधन को वैयक्तिकृत करने के लिए दर्द के विशिष्ट बायोमाकर्स की पहचान करने में एक महत्वपूर्ण कदम है, जिससे नई प्रौद्योगिकियों के विकास और मस्तिष्क सर्किटरी को बेहतर ढंग से समझने के लिए प्रगति होती है, जो एनआईएच मस्तिष्क पहल का एक महत्वपूर्ण घटक है। (मैं भी)

(इस कहानी को देवडिस्कोर्स के कर्मचारियों द्वारा संपादित नहीं किया गया है और यह एक सिंडिकेट फीड से स्वचालित रूप से उत्पन्न हुई है।)



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