शास्त्रीय की तस्वीर दिमाग में न्यूरॉन्स गलत था
Source:मानव मस्तिष्क के बारे में शामिल 86 अरब न्यूरॉन्स है । प्रत्येक इन न्यूरॉन्स के साथ कनेक्ट अन्य कोशिकाओं के गठन, अरबों का कनेक्शन है । के संपर्क की जगह दो न्यूरॉन्स या एक न्यूरॉन और एक संकेत प्राप्त कोशिकाओं कहा जाता है synapse. के माध्यम से इन synapses के तंत्रिका उद्यमी संचारित.
विज्ञान की यह सब ज्ञात किया गया है एक लंबे समय के लिए. वैज्ञानिकों ने एक सौ से अधिक साल पहले मिला है कि प्रत्येक न्यूरॉन काम करता है के रूप में एक केंद्रीय उत्साहित तत्व है । अंदर यह पहली बार जमा आने वाली विद्युत संकेतों को ढूँढता है, और तब, जब वे तक पहुँचने के लिए एक निश्चित सीमा, न्यूरॉन उत्पन्न करता है और भेजता है एक कम बिजली नाड़ी में अनेक शाखाओं – dendrites. उनके सिरों रहे हैं झिल्लीदार उपांग – कांटा. इन के साथ कांटा और एक पल्स भेजता है. जब कांटा के एक न्यूरॉन के साथ जुड़े हुए हैं कांटा के अन्य बनाने, एक synapse. लेकिन यह केवल एक ही प्रकार के संपर्क में है । Synapses भी कर रहे हैं द्वारा गठित संपर्क में खुद को dendrites और शरीर के न्यूरॉन्स.
<पी>हालांकि, एक नए अध्ययन द्वारा आयोजित इजरायल के विशेषज्ञों के विश्वविद्यालय से बार-इलान और प्रकाशित वैज्ञानिक पत्रिका नेचर, debunks शास्त्रीय देखने के न्यूरॉन.1907 में, फ्रेंच न्यूरोसाइंटिस्ट लुई Lapik का सुझाव दिया, जिसमें एक मॉडल वोल्टेज में वृक्ष के समान spines के न्यूरॉन्स के संचय बढ़ जाती है बिजली के संकेत है. जब आप तक पहुँचने के लिए एक निश्चित उच्च, न्यूरॉन के साथ प्रतिक्रिया करता है एक गतिविधि के फट, तो वोल्टेज रीसेट है । यह भी मतलब है कि अगर एक न्यूरॉन अभी तक नहीं है "एकत्र" एक मजबूत पर्याप्त बिजली के संकेत, यह नहीं भेज आवेग.
अगले सौ वर्षों के लिए, neuroscientists का अध्ययन किया है, मस्तिष्क की कोशिकाओं को, इस मॉडल के आधार पर. हालांकि, के ढांचे में नए प्रकार के प्रयोगों से वैज्ञानिकों ने साबित कर दिया है कि Lapik गलत था.
पुरानी योजना के न्यूरॉन्स के रूप में उत्तेजनीय इकाइयों कुल (बाएं चित्र) और संवेदनशीलता के साथ छोड़ दिया, सही, और नीचे (सही छवि)
शोधकर्ताओं ने पाया कि प्रत्येक न्यूरॉन चल रही है नहीं के रूप में एक संग्रह के उत्तेजनीय तत्वों. वास्तव में, इसके वृक्ष के समान spines में कार्य कर सकते हैं अलग ढंग से. मोटे तौर पर बोल रहा हूँ, "छोड़" और "सही" dendrites के लिए इंतजार नहीं करते के संचय का संकेत करने के क्रम में उन्हें संक्षेप और गति उत्पन्न करने के लिए. इसके विपरीत पर, उनमें से प्रत्येक का काम करता है के विपरीत दिशा में बनाने, एक पूरी तरह से अलग आवेगों.
"हम इस निष्कर्ष पर आया था का उपयोग कर एक नया प्रयोगात्मक सेट अप है, लेकिन, सिद्धांत रूप में, इन परिणामों से पता लगाया जा सकता का उपयोग प्रौद्योगिकियों कि अस्तित्व में है के बाद से 1980-ies में । विश्वास में वैज्ञानिक खोज एक सौ साल पहले का नेतृत्व करने के लिए इस देरी के सिर," कहते हैं, काम करता है के प्रोफेसर भाषायें कैंटर.
शोधकर्ताओं ने अध्ययन करने का फैसला किया की प्रकृति तंत्रिका आवेग एक कील की विद्युत गतिविधि. एक प्रयोग में एक न्यूरॉन के साथ अलग-अलग पार्टियों के हैं, और लागू बिजली के वर्तमान, और एक अन्य प्रयोग में, शोधकर्ताओं का इस्तेमाल किया प्रभाव के कई इनपुट संकेत.
प्राप्त परिणामों से संकेत मिलता है कि प्राप्त संकेत की दिशा को प्रभावित कर सकते हैं प्रतिक्रिया के न्यूरॉन. उदाहरण के लिए, एक कमजोर संकेत "छोड़ दिया" और एक कमजोर संकेत सही न्यूरॉन नहीं करता है, कुल और जवाब नहीं है नाड़ी । हालांकि, अगर पार्टियों में से एक प्राप्त एक अधिक शक्तिशाली संकेत, यहां तक कि वह शुरू कर सकते हैं प्रतिक्रिया का एक न्यूरॉन है.
के अनुसार कैंटर है, यह परित्याग करने के लिए आवश्यक पारंपरिक विचारों और फिर से जांच की कार्यक्षमता मस्तिष्क की कोशिकाओं. पहली और महत्वपूर्ण बात यह अत्यंत महत्वपूर्ण है को समझने के लिए प्रकृति के neurodegenerative रोगों. शायद न्यूरॉन्स में सक्षम नहीं हैं कि अंतर करने के लिए "छोड़" और "सही" प्रारंभिक बिंदु हो सकता है के लिए पहचान के मूल के इन रोगों ।
नए प्रयोगों से भी पूछताछ की विधि "छँटाई कांटा" का इस्तेमाल कर रहे हैं के सैकड़ों से अनुसंधान समूहों के चारों ओर दुनिया. विधि को मापने में मदद करता गतिविधि से कई न्यूरॉन्स, लेकिन, दूसरों की तरह, मान्यताओं पर आधारित है कि, शायद, जल्द ही आधिकारिक तौर पर पदावनत किया गया है.
हालांकि प्राथमिकता neuroscientists के लिए किया गया है समझने के लिए कैसे न्यूरॉन्स रहे हैं "छँटाई" आने वाले संकेतों के आधार पर इस फार्म के अपने "राय" है । इसके अलावा, लेखक को ध्यान दें कि वे प्रयोगों का आयोजन के साथ ही एक प्रकार की तंत्रिका कोशिकाओं बुलाया पिरामिड न्यूरॉन्स. हालांकि उन्होंने यह भी नाशपाती के आकार का, तारामय, दानेदार, अनियमित और धुरी के आकार का है ।
इसके अलावा करने के लिए चिकित्सा अनुप्रयोगों, खोज सहन कर सकता है महत्वपूर्ण के मामले में लाभ की गुंजाइश के विकास और अधिक परिष्कृत कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, शोधकर्ताओं का कहना है.
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