वाशिंगटन डीसी, अमेरिका
साइमन फ्रेजर यूनिवर्सिटी के शोधकर्ता MEG नामक एक उन्नत मस्तिष्क इमेजिंग विधि का उपयोग यह समझने के लिए कर रहे हैं कि पार्किंसंस की दवा लेवोडोपा सभी के लिए समान रूप से काम क्यों नहीं करती।
दवा लेने से पहले और बाद में रोगियों के मस्तिष्क संकेतों का मानचित्रण करके, उन्होंने पाया कि यह कभी-कभी गलत मस्तिष्क क्षेत्रों को सक्रिय कर देता है, जिससे इसके लाभकारी प्रभाव कम हो जाते हैं।
यह सफलता व्यक्तिगत उपचार रणनीतियों का मार्ग प्रशस्त कर सकती है, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि रोगियों को ऐसी दवाएँ मिलें जो उनके मस्तिष्क के सही क्षेत्रों को अधिक प्रभावी ढंग से लक्षित करें। साइमन फ्रेजर यूनिवर्सिटी (SFU) के शोधकर्ताओं द्वारा किया गया नया अध्ययन, जो मूवमेंट डिसऑर्डर नामक पत्रिका में प्रकाशित हुआ है, यह देखता है कि डोपामाइन प्रतिस्थापन चिकित्सा में उपयोग की जाने वाली मुख्य दवा लेवोडोपा - कभी-कभी रोगियों में कम प्रभावी क्यों होती है। यह दवा आमतौर पर न्यूरोडीजेनेरेटिव विकार से जुड़े आंदोलन के लक्षणों को कम करने में मदद करने के लिए निर्धारित की जाती है।
जबकि यह अधिकांश रोगियों के लक्षणों में सुधार करने में प्रभावी है, लेकिन सभी को समान स्तर का लाभ नहीं मिलता है। यह पता लगाने के लिए कि ऐसा क्यों है, स्वीडन में शोधकर्ताओं के साथ SFU के सहयोग ने यह निर्धारित करने के लिए मैग्नेटोएन्सेफेलोग्राफी (MEG) तकनीक का उपयोग किया है कि दवा मस्तिष्क में संकेतों को कैसे प्रभावित करती है।
SFU में बायोमेडिकल फिजियोलॉजी और काइनेसियोलॉजी के सहायक प्रोफेसर एलेक्स वीसमैन कहते हैं, "पार्किंसंस दुनिया भर में दूसरी सबसे प्रचलित न्यूरोडीजेनेरेटिव बीमारी है और यह घटना के मामले में सबसे तेज़ी से बढ़ रही है।"
"इस बीमारी का इलाज, लोगों को उनके लक्षणों से निपटने में मदद करने के मामले में, साथ ही इसके प्रभावों को उलटने के तरीके खोजने की कोशिश करने के मामले में, अधिक से अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है। अगर चिकित्सक देख सकते हैं कि लेवोडोपा किसी मरीज के मस्तिष्क के कुछ हिस्सों को कैसे सक्रिय करता है, तो यह उपचार के लिए अधिक व्यक्तिगत दृष्टिकोण को सूचित करने में मदद कर सकता है," वीसमैन ने कहा।
यह अध्ययन स्वीडन में कैरोलिंस्का इंस्टीट्यूट के शोधकर्ताओं के साथ सहयोग में किया गया था, जिन्होंने पार्किंसंस रोग से पीड़ित 17 रोगियों से डेटा एकत्र करने के लिए MEG का उपयोग किया था - एक अपेक्षाकृत छोटा नमूना आकार।
शोधकर्ताओं ने दवा लेने से पहले और बाद में प्रतिभागियों के मस्तिष्क संकेतों को मैप किया, ताकि यह देखा जा सके कि दवा ने मस्तिष्क की गतिविधि को कैसे और कहाँ प्रभावित किया।
MEG एक उन्नत गैर-आक्रामक तकनीक है जो मस्तिष्क के विद्युत संकेतों द्वारा उत्पादित चुंबकीय क्षेत्रों को मापती है।
यह चिकित्सकों और शोधकर्ताओं को मस्तिष्क की चोटों, ट्यूमर, मिर्गी, ऑटिज़्म, मानसिक बीमारी और अन्य सहित मस्तिष्क विकारों और बीमारियों का अध्ययन करने में मदद कर सकता है।
इस दुर्लभ मस्तिष्क इमेजिंग तकनीक का उपयोग करते हुए, वीसमैन और टीम ने एक नया विश्लेषण विकसित किया जो उन्हें मस्तिष्क में ऑफ-टारगेट दवा के प्रभावों की "खोज" करने देता है।
"मस्तिष्क इमेजिंग डेटा का विश्लेषण करने के इस नए तरीके से, हम वास्तविक समय में ट्रैक कर सकते हैं कि दवा सही मस्तिष्क क्षेत्रों को प्रभावित कर रही है या नहीं और रोगियों को उनके लक्षणों को प्रबंधित करने में मदद कर रही है या नहीं," वीसमैन कहते हैं।
"हमने पाया कि कभी-कभी दवा के 'ऑफ-टारगेट' प्रभाव होते हैं। दूसरे शब्दों में, हम देख सकते हैं कि दवा मस्तिष्क के उन क्षेत्रों को सक्रिय कर रही है जिन्हें हम सक्रिय नहीं करना चाहते हैं, और यह सहायक प्रभावों के रास्ते में आ रहा है। हमने पाया कि जिन लोगों ने 'ऑफ-टारगेट' प्रभाव दिखाए, उन्हें अभी भी दवा से मदद मिल रही है, लेकिन दूसरों की तरह उतनी नहीं," वीसमैन ने कहा।
पार्किंसंस रोग एक न्यूरोडीजेनेरेटिव विकार है, जिसका अर्थ है कि मस्तिष्क के कुछ हिस्से समय के साथ उत्तरोत्तर क्षतिग्रस्त होते जाते हैं।
यह मुख्य रूप से मस्तिष्क के एक विशिष्ट क्षेत्र में डोपामाइन-उत्पादक न्यूरॉन्स को प्रभावित करता है जिसे सब्सटेंशिया निग्रा कहा जाता है।
पार्किंसंस रोग से पीड़ित लोगों को कई तरह के मूवमेंट से जुड़े लक्षण जैसे कंपन, धीमी गति, अकड़न और संतुलन की समस्या हो सकती है।
विसमैन को उम्मीद है कि लेवोडोपा किसी व्यक्ति के मस्तिष्क संकेतों को कैसे प्रभावित करता है, इसकी बेहतर समझ पार्किंसंस के इलाज के लिए दवाओं को निर्धारित करने के तरीके को बेहतर बना सकती है।
इस नए प्रकार के मस्तिष्क इमेजिंग विश्लेषण का उद्देश्य केवल पार्किंसंस रोग का अध्ययन करना ही नहीं है; मस्तिष्क सिग्नलिंग को प्रभावित करने वाली किसी भी दवा का अध्ययन विसमैन और उनके सहयोगियों द्वारा विकसित विधि का उपयोग करके किया जा सकता है।