वाशिंगटन डीसी: साइमन फ्रेजर विश्वविद्यालय के शोधकर्ता एक उन्नत मस्तिष्क इमेजिंग विधि का उपयोग कर रहे हैं जिसे मेग कहा जाता है, यह समझने के लिए कि पार्किंसंस ड्रग लेवोडोपा सभी के लिए समान रूप से अच्छी तरह से काम क्यों नहीं करता है।
दवा लेने से पहले और बाद में मरीजों के मस्तिष्क के संकेतों की मैपिंग करके, उन्होंने पाया कि यह कभी -कभी गलत मस्तिष्क क्षेत्रों को सक्रिय करता है, इसके उपयोगी प्रभावों को कम करता है।
यह सफलता व्यक्तिगत उपचार रणनीतियों के लिए मार्ग प्रशस्त कर सकती है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि रोगियों को दवाएं प्राप्त होती हैं जो उनके मस्तिष्क के सही क्षेत्रों को अधिक प्रभावी ढंग से लक्षित करती हैं।
जर्नल मूवमेंट डिसऑर्डर में प्रकाशित साइमन फ्रेजर यूनिवर्सिटी (एसएफयू) के शोधकर्ताओं द्वारा नया अध्ययन, यह देखता है कि लेवोडोपा – डोपामाइन रिप्लेसमेंट थेरेपी में इस्तेमाल की जाने वाली मुख्य दवा – कभी -कभी रोगियों में कम प्रभावी होती है।
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 लिए लक्षणों में सुधार करने में प्रभावी है, हर कोई लाभ के समान स्तर का अनुभव नहीं करता है।
यह पता लगाने के लिए कि यह मामला क्यों है, स्वीडन में शोधकर्ताओं के साथ एक एसएफयू सहयोग ने यह निर्धारित करने के लिए मैग्नेटोएन्सेफेलोग्राफी (एमईजी) तकनीक का उपयोग किया है कि दवा मस्तिष्क में संकेतों को कैसे प्रभावित करती है।
एसएफयू में बायोमेडिकल फिजियोलॉजी और काइन्सियोलॉजी में सहायक प्रोफेसर एलेक्स वेसेमैन कहते हैं, “पार्किंसंस दुनिया भर में दूसरा सबसे प्रचलित न्यूरोडीजेनेरेटिव बीमारी है और यह घटना के मामले में सबसे तेजी से बढ़ता है।”
“इस बीमारी का इलाज करना, दोनों अपने लक्षणों के साथ लोगों की मदद करने के मामले में, लेकिन प्रभाव को उलटने के तरीके खोजने की कोशिश कर रहे हैं, अधिक से अधिक महत्वपूर्ण हो रहा है। यदि चिकित्सक यह देख सकते हैं कि लेवोडोपा एक रोगी में 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,” वेसमैन ने कहा।
अध्ययन स्वीडन में करोलिंस्का इंस्टीट्यूट के शोधकर्ताओं के साथ एक सहयोग था, जिन्होंने पार्किंसंस रोग के 17 रोगियों के डेटा एकत्र करने के लिए मेग का उपयोग किया था – एक अपेक्षाकृत छोटा नमूना आकार।
शोधकर्ताओं ने दवा लेने से पहले और बाद में प्रतिभागियों के मस्तिष्क के संकेतों को मैप किया, ताकि यह देखने के लिए कि दवा ने मस्तिष्क की गतिविधि को कैसे और कहां 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 और रोगों का अध्ययन करने में मदद कर सकता है, जिसमें मस्तिष्क की चोटें, ट्यूमर, मिर्गी, आत्मकेंद्रित, मानसिक बीमारी और बहुत कुछ शामिल हैं।
इस दुर्लभ मस्तिष्क इमेजिंग तकनीक का उपयोग करते हुए, विस्मैन और टीम ने एक नया विश्लेषण विकसित किया जो उन्हें ऑफ-टारगेट ड्रग प्रभावों के लिए मस्तिष्क को “खोज” देता है।
“मस्तिष्क इमेजिंग डेटा का विश्लेषण करने के इस नए तरीके के साथ, 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 का प्रबंधन करने में मदद कर रही है,” विस्मैन कहते हैं।
“हमने जो पाया कि दवा के कभी-कभी ‘ऑफ-टारगेट’ प्रभाव होते हैं। दूसरे शब्दों में, हम दवा को सक्रिय करने वाले मस्तिष्क क्षेत्रों को सक्रिय नहीं करना चाहते हैं, और यह सहायक प्रभावों के रास्ते में मिल रहा है। हमने पाया कि जो लोग लक्ष्य दिखाते हैं, वे अभी भी दवा द्वारा मदद कर रहे हैं, लेकिन दूसरों के समान ही नहीं,”।
पार्किंसंस रोग एक न्यूरोडीजेनेरेटिव विकार है, जिसका अर्थ है कि मस्तिष्क के कुछ हिस्से समय के साथ उत्तरोत्तर क्षतिग्रस्त हो जाते हैं।
यह मुख्य रूप से मस्तिष्क के एक विशिष्ट क्षेत्र में डोपामाइन-उत्पादक न्यूरॉन्स को प्रभावित करता है जिसे मूल नाइग्रा कहा जाता है।
पार्किंसंस रोग वाले लोग आंदोलन से संबंधित लक्षणों की एक श्रृंखला का अनुभव कर सकते हैं, जैसे कि कंपकंपी, धीमी गति से आंदोलन, कठोरता और संतुलन की समस्याएं।
विस्मैन को उम्मीद है कि लेवोडोपा किसी व्यक्ति के मस्तिष्क के संकेतों को कैसे प्रभावित करता है, इसकी बेहतर समझ में सुधार हो सकता है कि पार्किंसंस के इलाज के लिए ड्रग्स कैसे निर्धारित किए जाते हैं।
यह नए प्रकार का मस्तिष्क इमेजिंग विश्लेषण केवल पार्किंसंस रोग का अध्ययन करने के लिए नहीं है; मस्तिष्क सिग्नलिंग को प्रभावित करने वाली किसी भी दवा का अध्ययन Wiesman और सहकर्मियों द्वारा विकसित विधि का उपयोग करके किया जा सकता है।