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शोधकर्ता यह पता लगाते हैं कि रक्त वाहिकाएं एक स्ट्रोक को कैसे याद करती हैं

हमारे शरीर के भीतर, संवहनी तंत्र पोषक तत्वों, हार्मोन और अन्य संसाधनों का निरंतर प्रवाह प्रदान करता है, इस प्रकार कुशल परिवहन सुनिश्चित करता है।
शोधकर्ता कोमल भट्टाचार्य, डेविड ज़्विकर और करेन अलीम ने हाल ही में जांच की कि ऐसा नेटवर्क किस तरह से समय के साथ अनुकूलित और बदलने में सक्षम है।
कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग करते हुए, उन्होंने नेटवर्क का मॉडल तैयार किया और इसके कनेक्शन के लिए अनुकूलन नियमों की पहचान की।
“हमने पाया कि नेटवर्क के भीतर एक कनेक्शन की ताकत स्थानीय प्रवाह पर निर्भर करती है,” अध्ययन के संबंधित लेखक करेन अलीम बताते हैं।
“इसका मतलब है कि एक निश्चित सीमा से कम प्रवाह के साथ लिंक तब तक अधिक से अधिक क्षय हो जाएंगे जब तक वे अंततः गायब नहीं हो जाते,” वह आगे बढ़ती है।
चूंकि संवहनी प्रणाली के निर्माण के लिए जैविक सामग्री की मात्रा सीमित है और इसका उपयोग कुशल तरीके से किया जाना चाहिए, यह तंत्र संवहनी प्रणाली को सुव्यवस्थित करने का एक शानदार तरीका प्रदान करता है।
नेटवर्क में परिवर्तन लगातार होते रहते हैं
एक बार कम प्रवाह दर के कारण एक कनेक्शन बहुत कमजोर हो गया है, तो उस कनेक्शन को पुनर्प्राप्त करना बहुत मुश्किल है।
इसका एक सामान्य उदाहरण रक्त वाहिका में रुकावट है जो खराब स्थिति में स्ट्रोक का कारण भी बन सकता है।
एक स्ट्रोक के दौरान, रक्त प्रवाह में रुकावट के कारण मस्तिष्क के एक निश्चित क्षेत्र में कुछ रक्त वाहिकाएं बहुत कमजोर हो जाती हैं।
“हमने पाया कि ऐसे मामले में, नेटवर्क में अनुकूलन स्थायी होते हैं और बाधा को दूर करने के बाद बनाए रखा जाता है।
कोई कह सकता है कि नेटवर्क कमजोर कनेक्शनों को फिर से विकसित करने के बजाय मौजूदा मजबूत कनेक्शनों के माध्यम से प्रवाह को फिर से शुरू करना पसंद करता है – भले ही प्रवाह को विपरीत की आवश्यकता हो”, अध्ययन के प्रमुख लेखक कोमल भट्टाचार्य बताते हैं।
नेटवर्क मेमोरी की इस नई समझ के साथ, शोधकर्ता अब यह समझा सकते हैं कि थक्के को सफलतापूर्वक हटाने के बाद भी रक्त प्रवाह स्थायी रूप से बदल जाता है।
नेटवर्क की यह स्मृति क्षमता अन्य जीवित प्रणालियों में भी पाई जा सकती है: स्लाइम मोल्ड Physarum polycephalum अपने अनुकूली नेटवर्क का उपयोग खाद्य उत्तेजनाओं द्वारा छापों के आधार पर अपने पर्यावरण को नेविगेट करने के लिए करता है, जैसा कि पहले दिखाया गया था।

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