इसे छोड़कर सामग्री पर बढ़ने के लिए
8 मिनट पढ़ा

2020 McKnight प्रौद्योगिकी पुरस्कार

20 जुलाई, 2020

न्यूरोसाइंस पुरस्कारों के लिए मैककेनाइट एंडोमेंट फंड फॉर न्यूरोसाइंस (MEFN) ने 2020 के मैककेनाइट टेक्नोलॉजिकल इनोवेशन में 2020 के माध्यम से अनुदान राशि में $600,000 के तीन प्राप्तकर्ताओं की घोषणा की, इन परियोजनाओं को मूल रूप से न्यूरोसाइंस अनुसंधान के तरीके को मौलिक रूप से बदलने की क्षमता के लिए मान्यता दी। प्रत्येक परियोजना को अगले दो वर्षों में कुल $200,000 प्राप्त होंगे, जो मानचित्रण, निगरानी और मॉडल मस्तिष्क समारोह के लिए उपयोग की जाने वाली इन आधारभूत तकनीकों के विकास को आगे बढ़ाते हैं। 2020 के पुरस्कार विजेता हैं:

  • ईवा डायर, जॉर्जिया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी एंड एमोरी यूनिवर्सिटी के पीएच.डी. जो तंत्रिका गतिविधि के बड़े डेटासेट की तुलना करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बना रहा है और दोनों मैक्रो- और न्यूरॉन-स्तर के पैटर्न ढूंढता है जो कि स्वतंत्र रूप से व्यवहार करने वाले जानवरों में विशिष्ट राज्यों और व्यवहारों के अनुरूप हैं।
  • रिकी मुलर, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के पीएच.डी. - बर्कले, जो एक हाई-स्पीड होलोग्राफिक प्रोजेक्टर का डिजाइन और निर्माण कर रहा है जो तंत्रिका प्रोजेक्टर पर मस्तिष्क में 3 डी प्रकाश को चालू कर सकता है, वर्तमान प्रोजेक्टर की तुलना में कई गुना तेज है, और इसलिए उच्च परिशुद्धता के साथ हजारों ऑप्टोजेनेटिक रूप से नियंत्रित न्यूरॉन्स में हेरफेर करता है।
  • कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के काई ज़िन, पीएच.डी. जो एंटीबॉडी और न्यूरल सेल सरफेस रिसेप्टर्स जैसे आनुवंशिक रूप से बारकोडिंग प्रोटीन का एक मॉड्यूलर, लागत प्रभावी साधन विकसित कर रहा है, इसलिए शोधकर्ता उच्च-थ्रूपुट एकल-कोशिका अनुक्रमण का उपयोग करके प्रोटीन इंटरैक्शन को ट्रैक कर सकते हैं, एक उपकरण जो तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के लिए कई संभावित अनुप्रयोगों के साथ है।

(नीचे दिए गए इन अनुसंधान परियोजनाओं में से प्रत्येक के बारे में अधिक जानें।)

न्यूरोसाइंस पुरस्कारों में तकनीकी नवाचारों के बारे में

चूंकि 1999 में McKnight टेक्नोलॉजिकल इनोवेशंस इन न्यूरोसाइंस अवार्ड की स्थापना की गई थी, इसलिए MEFN ने इस अवार्ड मैकेनिज्म के माध्यम से न्यूरोसाइंस के लिए नवीन तकनीकों में $14.5 मिलियन से अधिक का योगदान दिया है। MEFN विशेष रूप से काम में रुचि रखता है जो मस्तिष्क समारोह में हेरफेर और विश्लेषण करने की क्षमता को आगे बढ़ाने के लिए नए और उपन्यास दृष्टिकोण लेता है। McKnight समर्थन के साथ विकसित तकनीकों को अंततः अन्य वैज्ञानिकों के लिए उपलब्ध कराया जाना चाहिए।

मार्क्युस मेस्टर, पीएचडी, पुरस्कार समिति के अध्यक्ष और एनी पी। और बेंजामिन एफ। बायगिनी प्रोफेसर ऑफ बायोलॉजिकल साइंसेज ने कहा, "फिर से, यह एक रोमांच है कि हमारे आवेदक नए न्यूरोटेक्नोलोजी में ला रहे हैं।" कैलटेक में। "इस वर्ष, हमने कई रोमांचक घटनाक्रमों के बीच एक कठिन विकल्प का सामना किया, और हमारे पुरस्कारों में एक व्यापक श्रेणी का, मस्तिष्क से बड़े डेटा के लिए कम्प्यूटेशनल तरीकों से, प्रकाश किरणों के नियंत्रण के लिए फैंसी प्रकाशिकी के लिए, प्रोटीन के सर्वेक्षण के लिए एक चतुर आणविक रणनीति के लिए। न्यूरॉन्स में अभिव्यक्ति। ”

इस वर्ष की चयन समिति में एड्रिएन फेयरहॉल, टिमोथी होली, लॉरेन लोगर, माला मूर्ति, एलिस टिंग और होंग्कुई ज़ेंग शामिल थे, जिन्होंने 89 आवेदकों के अत्यधिक प्रतिस्पर्धी पूल से न्यूरोसाइंस अवार्ड्स में इस साल के टेक्नोलॉजिकल इनोवेशन को चुना।

2021 टेक्नोलॉजिकल इनोवेशंस इन न्यूरोसाइंस अवार्ड्स के लिए आशय पत्र सोमवार, 7 दिसंबर, 2020 के कारण हैं। 2021 प्रक्रिया के बारे में एक घोषणा सितंबर में चलेगी। पुरस्कारों के बारे में अधिक जानकारी के लिए, कृपया देखें www.mcknight.org/programs/the-mcknight-endowment-fund-for-neuroscience/technology-awards

2020 McKnight टेक्नोलॉजिकल इनोवेशंस इन न्यूरोसाइंस अवार्ड्स

इवा डायर, पीएचडी, सहायक प्रोफेसर, बायोमेडिकल इंजीनियरिंग के वालेस एच। कुल्टर विभाग, जॉर्जिया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी और एमोरी विश्वविद्यालय

"बड़े पैमाने पर तंत्रिका डेटासेट्स की तुलना में समय, स्थान और व्यवहार "

मस्तिष्क के बड़े हिस्सों पर तंत्रिका डेटा को देखने और रिकॉर्ड करने की क्षमता में भारी मात्रा में डेटा हुआ है, जिससे डेटा में पैटर्न ढूंढना संभव हो गया है जो यह बता सकता है कि दुनिया के बारे में जानकारी को एन्कोड करने के लिए कितने न्यूरॉन एक साथ काम करते हैं। यहां तक कि डेटासेट्स में कम-आयामी पैटर्न खोजने में नई प्रगति के साथ, कई बड़े पैमाने पर रिकॉर्डिंग की तुलना करना अभी भी चुनौतीपूर्ण है, चाहे वह लंबे समय से अधिक हो, या एक ही या समान कार्यों को सुलझाने वाले अलग-अलग व्यक्तियों में, या रोग राज्यों में। मस्तिष्क की गतिविधि को डिकोड करने के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग करने वाले डॉ। डायर के अनुभव ने उन्हें कई बड़े तंत्रिका डेटासेट में पैटर्न की पहचान करने के लिए एक उपन्यास समाधान का नेतृत्व किया है।

डॉ। डायर के काम में तंत्रिका डेटासेट से सार्थक जानकारी निकालने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बनाना शामिल है, जो यह पहचानने के लिए लेबल किया जाता है कि क्या जानवर सो रहा था, जाग रहा था, फोर्जिंग कर रहा था या विभिन्न गतियों या व्यवहारों में उलझा हुआ था। नए क्रिप्टोग्राफी-प्रेरित गणितीय नियम अलग-अलग डेटा सेटों में समान पैटर्न की पहचान करने के लिए एल्गोरिदम का मार्गदर्शन करते हैं, विशेष रूप से डेटा को संरेखण में लाने के लिए एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में विभिन्न मस्तिष्क राज्यों द्वारा उत्पन्न तंत्रिका गतिविधि से मेल खाते हैं। तंत्रिका गतिविधि को संरेखित करना दिखा सकता है कि तंत्रिका पैटर्न किस तरह व्यवहार और विषय की स्थिति से संबंधित हैं और साथ ही शोर से भ्रष्टाचार को रोकते हैं, और अधिक शक्तिशाली विश्लेषण तकनीकों के लिए एक महत्वपूर्ण कदम-पत्थर प्रदान करते हैं।

डॉ। डायर का दूसरा उद्देश्य एकल न्यूरॉन्स पर शोध करने वालों को समझने में मदद करेगा कि वे तंत्रिका गतिविधि में समग्र परिवर्तन में कैसे योगदान करते हैं, और क्या उनका उपयोग मस्तिष्क की विशिष्ट अवस्थाओं की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। अनुसंधान आगे यह पता लगाएगा कि व्यवहार में अंतर को विशिष्ट सेल प्रकारों पर वापस पाया जा सकता है, और डेटासेट्स में देखे गए अंतर का उपयोग व्यक्तिगत जानवरों में भिन्नता को चिह्नित करने के लिए कैसे किया जा सकता है। बड़े न्यूरल डेटासेट को डिकोड और तुलना करने की क्षमता न्यूरोलॉजिकल रिसर्च में अमूल्य साबित होगी जो यह बताती है कि न्यूरोडीजेनेरेटिव बीमारी मस्तिष्क की सूचना के प्रसंस्करण को कैसे प्रभावित करती है।

रिक्की मुलर, पीएचडी, इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान के सहायक प्रोफेसर, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय - बर्कले

"न्यूरॉन्स के हजारों के Optogenetic नियंत्रण के लिए एक उच्च गति होलोग्राफिक डिवाइस "

ऑप्टोजेनेटिक्स - आनुवंशिक रूप से न्यूरॉन्स को प्रकाश के प्रति संवेदनशील होने के लिए संशोधित करना ताकि शोधकर्ता उन्हें सक्रिय कर सकें या चुप करा सकें - नेक्रोसिस रिसर्च में क्रांति ला दी है। 3 डी होलोग्राम में प्रकाश को आकार देने वाले स्थानिक प्रकाश न्यूनाधिक के साथ जोड़ा, शोधकर्ताओं ने व्यक्तिगत रूप से एक मस्तिष्क के तीन आयामी क्षेत्र में वितरित कई न्यूरॉन्स को नियंत्रित कर सकते हैं विवो में। लेकिन अब तक, मस्तिष्क में स्वाभाविक रूप से पाई जाने वाली गति पर न्यूरॉन्स को नियंत्रित करने में सक्षम होलोग्राफिक प्रोजेक्टर नहीं रहा है।

डॉ। मुलर इस मुद्दे को हल करने के लिए एक होलोग्राफिक प्रोजेक्टर डिजाइन और निर्माण कर रहे हैं। उसका उपकरण 10,000 फ्रेम प्रति सेकंड (Hz) की दर से होलोग्राफिक लाइट इमेज को स्ट्रीम करेगा। कई वर्तमान पीढ़ी के टीवी तुलना के लिए प्रति सेकंड 60 फ़्रेमों को ताज़ा करते हैं, और सबसे तेज़ व्यावसायिक रूप से उपलब्ध होलोग्राफिक उपकरण 500 हर्ट्ज पर बाहर होते हैं। यह उच्च ताज़ा दर प्राकृतिक तंत्रिका सिग्नलिंग को दोहराने के लिए आवश्यक है, जिसमें एक सेकंड के लगभग 1 / 1,000 वें समय की कार्रवाई संभावित समय शामिल है (ताज़ा दरों पर विचार करते समय 1,000 हर्ट्ज के बराबर।) इसके अलावा, मुलर का लक्ष्य है कि वे हज़ारों न्यूरॉन्स को पिनपॉइंट सटीकता के साथ लक्षित करें। और जैसे ही टीवी में उच्च दर तेज छवियों के परिणामस्वरूप होती है, एक 10,000 हर्ट्ज होलोग्राम अधिक सटीकता प्रदान करेगा।

डॉ। मुलर, एक इलेक्ट्रिकल इंजीनियर, जो न्यूरोटेक्नोलोजी पर ध्यान केंद्रित करता है, नियमित रूप से न्यूरोसाइंटिस्ट के साथ परामर्श करता है क्योंकि वह डिजाइन, परीक्षण करता है और यह सुनिश्चित करने के लिए डिवाइस बनाता है कि यह उनकी आवश्यकताओं को पूरा करता है। डिवाइस एक माइक्रोमीटर एरे का उपयोग करेगा, जो मिनी-मिरर दर्पणों के विद्युत सक्रियण के माध्यम से प्रकाश के 3 डी पैटर्न को विशिष्ट स्थानों और गहराई तक ले जाएगा; प्रकाश को फिर लेंस की एक श्रृंखला के माध्यम से रिले किया जाता है। परियोजना पहले दो सरणियों को डिजाइन और निर्मित करेगी - परीक्षण और अवधारणा के प्रमाण के लिए एक छोटा सा सरणी, और संबंधित ड्राइवरों और नियंत्रणों के साथ एक बड़ा प्रारूप सरणी, जिसका उपयोग माप और अंशांकन के लिए किया जाएगा। अंत में, डॉ। मुलर की टीम एक पूर्ण-चित्रित स्थानिक प्रकाश न्यूनाधिक का उत्पादन करेगी। आशा है कि यह उपकरण शोधकर्ताओं को तंत्रिका कनेक्टिविटी को नियंत्रित करने और परीक्षण करने की अभूतपूर्व क्षमता प्रदान करेगा।

काई ज़ीन, पीएचडी, हावर्ड और ग्वेन लॉरी ने जीव विज्ञान, कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के प्रोफेसर

"मॉड्यूलर एंजाइमेटिक बारकोडिंग ”

कई न्यूरोसाइंस प्रयोगों में सेल सतहों पर एंटीबॉडी और रिसेप्टर बाइंडिंग का विश्लेषण शामिल है। इसके अलावा, तंत्रिका विकास और कार्य की समझ के बारे में ज्ञान की आवश्यकता होती है विवो में सेल सतह प्रोटीन के बीच बातचीत। प्रोटीन से जुड़े उच्च-थ्रूपुट प्रयोग आमतौर पर समय लेने वाली और जटिल होते हैं क्योंकि हर प्रोटीन में अलग-अलग जैव रासायनिक गुण होते हैं। तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के लिए नए अवसरों को खोलने में मदद करने के लिए, डॉ ज़िन और उनकी टीम विभिन्न प्रोटीनों को "बारकोड" करने के लिए एक मॉड्यूलर तरीका विकसित कर रहे हैं, जो शोधकर्ताओं को एक लचीले टूलकिट प्रदान करते हैं।

अपने सबसे सरल रूप में बारकोडिंग में अणुओं में एक आनुवंशिक मार्कर सम्मिलित करना और फिर उन अणुओं को प्रयोग के बाद यह निर्धारित करना होता है कि कौन से अणु एक साथ स्थानीयकृत हैं। इसका उपयोग न्यूक्लिक एसिड के साथ बड़ी सफलता के साथ किया गया है। हालांकि, प्रोटीन अधिक जटिल हैं, और रासायनिक क्रॉसलिंकिंग का सहारा लिए बिना शोधकर्ताओं को ब्याज के हजारों प्रोटीनों को बारकोड करने का कोई तरीका नहीं था, जो अक्सर प्रोटीन फ़ंक्शन को बदल देता है। डॉ। ज़िन इस चुनौती को "एचयूएच-डोमेन" एंजाइमों से जुड़े उच्च-आत्मीयता वाले प्रोटीन बाइंडिंग मॉड्यूल्स वाले फ्यूजन प्रोटीन के उपयोग से खत्म कर रहे हैं, जो ऑलिगोन्यूक्लियोटाइड्स को बारकोड करने के लिए खुद को जोड़े। बाइंडिंग मॉड्यूल बारकोड्स को एंटीबॉडी, बायोटिनाइलेटेड प्रोटीन और कोवलेंट बाइंडिंग टैग के साथ प्रोटीन के साथ संलग्न करने की अनुमति देते हैं। यह न्यूरोसाइंटिस्टों के लिए ब्याज के अधिकांश प्रोटीन तक पहुंच प्रदान करता है। परियोजना में 60 बाध्यकारी बिंदुओं के साथ नैनोकणों के मचानों का निर्माण भी शामिल है जो एक साथ बारकोड और ब्याज के प्रोटीन से जुड़े हो सकते हैं। ये मचान बातचीत की निगरानी को बढ़ाएंगे - प्रत्येक संरचना पर कई प्रोटीन परस्पर क्रिया करते समय कमजोर परस्पर क्रियाओं को मजबूत बनाते हैं।

डॉ। ज़िन की परियोजना में कई प्रकार के उच्च-थ्रूपुट एकल-कोशिका अनुक्रमण प्रयोगों के संचालन में शामिल प्रोटोकॉल और प्रक्रियाओं को विकसित करना होगा जो प्रोटीन पर जानकारी प्रदान करेंगे। इनमें सेल पर विशिष्ट सतह रिसेप्टर्स की अभिव्यक्ति का निरीक्षण करने के लिए बारकोडेड एंटीबॉडी का उपयोग करना शामिल है, मस्तिष्क के ऊतकों में बड़ी संख्या में एंटीजन की कल्पना करने के लिए कोशिकाओं में परिवर्तन का निरीक्षण करना, बड़ी संख्या में प्रोटीन की स्क्रीनिंग की जांच करना, और "अनाथ" प्रोटीन के लिए रिसेप्टर्स की पहचान करें। इसकी प्रतिरूपकता, सादगी, और कई प्रोटीनों को एक बार में बातचीत करने की अनुमति देने के लिए धन्यवाद, डॉ। ज़ीन को उम्मीद है कि उनका बारकोडिंग सिस्टम इन और कई अन्य प्रकार के तंत्रिका विज्ञान प्रयोगों को सक्षम और तेज करेगा।

विषय: तंत्रिका विज्ञान के लिए McKnight एंडोमेंट फंड, प्रौद्योगिकी पुरस्कार

जुलाई 2020

हिन्दी
English ˜اَف صَومالي Deutsch Français العربية 简体中文 ພາສາລາວ Tiếng Việt 한국어 ភាសាខ្មែរ Tagalog Español de Perú Español de México Hmoob አማርኛ हिन्दी