জীববিজ্ঞানপ্রিপ্রিন্টসিমুলেশনপড়তে ৩ মিনিট

একটি মাছির স্নায়ু-নকশা দেখতে আর গুনতে শিখল

একটি মস্তিষ্ক যা করতে পারে, তার কতটা আগে থেকেই তার ওয়্যারিংয়ে লেখা থাকে? একটি প্রাণীর ক্ষেত্রে এই প্রশ্ন এখন যাচাই করা সম্ভব: প্রাপ্তবয়স্ক ফলের মাছির মস্তিষ্কের পূর্ণ ওয়্যারিং নকশা — কানেক্টোম (connectome) — এখন পাওয়া যায়। লেখকদের মতে, জটিল আচরণে সক্ষম কোনো মস্তিষ্কের এটিই প্রথম পূর্ণ মানচিত্র। যাচাই করার মতো একটি ধারণা হলো ওয়্যারিংয়ের মিতব্যয়িতা (wiring economy): বিবর্তনের উচিত এমন সার্কিটকে বেছে নেওয়া যা ভালো কাজ করে আর একই সঙ্গে ব্যয়বহুল লম্বা সংযোগ ন্যূনতম রাখে।

কম্পিউটারে একটি মস্তিষ্ক, সামনে একটি চোখ

কাতালোনিয়ার তারাগোনায় রোভিরা ই ভিরজিলি বিশ্ববিদ্যালয়ের এউদাল্দ কোরেইগ-ফ্রাগা (Eudald Correig-Fraga), রজার গিমেরা (Roger Guimerà) ও মার্তা সালেস-পার্দো (Marta Sales-Pardo) শুরু করেন Drosophila melanogaster-এর যাচাই-সংশোধিত কানেক্টোম থেকে: ১,৩৯,২৫৫টি নিউরন আর ৫ কোটি ৪৫ লাখ সিন্যাপটিক সংযোগ।

প্রথমে তাঁরা একই তথ্য থেকে মাছির যৌগিক চোখ নতুন করে তৈরি করেন। আলোকগ্রাহী কোষের (ফটোরিসেপ্টর) অবস্থান থেকে তাঁরা প্রতিটি ওমাটিডিয়াম — চোখের ছোট ছোট এককের একটি — এবং সেটি দৃষ্টিক্ষেত্রের কতটা দেখে তা পুনর্গঠন করেন। প্রতিটি ধরনের ফটোরিসেপ্টরকে তার মাপা রং-সংবেদনশীলতা দেওয়া হয়, যা ২০০ ন্যানোমিটার সরিয়ে দেওয়া হয় যাতে সাধারণ লাল-সবুজ-নীল ছবি ব্যবহার করা যায়; এতে মাছির অতিবেগুনি চ্যানেল নীলে পরিণত হয়।

রেখাচিত্র: বিন্দুগুলো মাছির চোখের মডেলে ঢুকে মস্তিষ্কের মধ্য দিয়ে প্রবাহিত হচ্ছে, সঙ্গে ফটোরিসেপ্টরের মানচিত্র ও নিউরনের একটি ত্রিমাত্রিক চিত্র।

ছবি থেকে সিদ্ধান্ত: পুনর্গঠিত যৌগিক চোখ রঙিন বিন্দুগুলোর নমুনা নেয়, তারপর কার্যকলাপ আসল ওয়্যারিং বেয়ে কেনিয়ন কোষ পর্যন্ত প্রবাহিত হয়। — চিত্র ১, Correig-Fraga, Guimerà & Sales-Pardo (2026), arXiv:2610.10023.

এরপর আলো রেটিনার নিউরনগুলোকে সক্রিয় করে, আর কার্যকলাপ আসল ওয়্যারিং বেয়ে ধাপে ধাপে মাশরুম বডির কেনিয়ন কোষ (Kenyon cells) পর্যন্ত ছড়িয়ে পড়ে, যেখানে একটিমাত্র সরল একক সিদ্ধান্তটি পড়ে নেয়। মস্তিষ্কে কিছুই যোগ করা হয় না। মডেলটি শুধু একটি জিনিসই শিখতে পারে: প্রতিটি বিদ্যমান সংযোগের জন্য একটি শক্তি, যার ওপর এমন সীমা বসানো যে তা বাস্তবে দেখা সিন্যাপসের সংখ্যাকে কখনও ছাড়াতে পারে না।

রং, আকৃতি, সংখ্যা

দলটি তিনটি দৃষ্টিসংক্রান্ত কাজ পরীক্ষা করে:

  • রং। বৃত্তটি নীল না হলুদ? প্রতিটি মডেল প্রায় ১০০% নম্বর পায়। আসল ওয়্যারিং কোনো প্রশিক্ষণ ছাড়াই ৯২%-এ পৌঁছায়।
  • আকৃতি। বৃত্ত না তারা? দৃষ্টিক্ষেত্রের বাঁ অর্ধেকের ছবিতে প্রশিক্ষণ দিয়ে ডান অর্ধেকে পরীক্ষা করলে আসল ওয়্যারিং ৬৪%-এ পৌঁছায়।
  • সংখ্যা। কোন রঙের বিন্দু বেশি, যখন প্রতিটি রঙের মোট ক্ষেত্রফল সমান রাখা হয় যাতে আকার দেখে উত্তর বোঝা না যায়? মডেলটিকে কখনও বলা হয়নি কতগুলো বিন্দু আছে। দুটি সংখ্যার অনুপাতের সঙ্গে তার নির্ভুলতা বাড়ে, ১.৫ অনুপাতে ৬৪% থেকে ৫ অনুপাতে ৮৫%। এই ধরনটি সংখ্যার একটি আনুমানিক বোধের চিহ্ন, যা গবেষণাপত্র অনুযায়ী আসল ফলের মাছিদের মধ্যেও দেখা গেছে।

এলোমেলো মস্তিষ্ক

নিখুঁত ওয়্যারিং গুরুত্বপূর্ণ কি না যাচাই করতে গবেষকেরা মস্তিষ্কের চারটি এলোমেলো সংস্করণ তৈরি করেন, সবগুলোতে একই নিউরন:

  • একটি শর্তহীন সংস্করণ, যেখানে প্রতিটি নিউরনের বহির্গামী সংযোগ এলোমেলো লক্ষ্যে যায়, ফলে অনেক লম্বা তার তৈরি হয়;
  • একটি ছাঁটাই করা সংস্করণ, যা ততক্ষণ কাটা হয়েছে যতক্ষণ না এর মোট ওয়্যারিং-খরচ আসল মস্তিষ্কের সমান হয়, তবে গড়ে লম্বা সংযোগসহ;
  • দুটি দূরত্ব-মেলানো সংস্করণ, যা তারের দৈর্ঘ্যের আসল বণ্টন এবং মোট ওয়্যারিং-খরচ বজায় রাখে।

লম্বা তারওয়ালা এলোমেলো মস্তিষ্কে দ্বিতীয় ধাপেই কার্যকলাপ প্রায় পুরো মস্তিষ্ক ভাসিয়ে দেয়; আসল মস্তিষ্কে তা চোখ থেকে ভেতরের দিকে আরও ধীরে ধীরে এগোয়।

পাঁচটি নেটওয়ার্কে রং, আকৃতি ও সংখ্যা কাজের নির্ভুলতার বার চার্ট, এবং ভেবার অনুপাতের সাপেক্ষে নির্ভুলতার একটি রেখাচিত্র।

তিনটি কাজে আসল কানেক্টোম (নীল) ও চারটি এলোমেলো সংস্করণের নির্ভুলতা; ডানে, দুটি পরিমাণের অনুপাত বাড়লে সংখ্যা-পার্থক্য করার ক্ষমতা উন্নত হয়। — চিত্র ৩, Correig-Fraga, Guimerà & Sales-Pardo (2026), arXiv:2610.10023.

লম্বা তারের দাম

শর্তহীন ও ছাঁটাই করা মস্তিষ্ক বেশি নম্বর পায়, যেমন আকৃতিতে ৬৪%-এর বিপরীতে ৭০%। তারা লম্বা সংযোগের মাধ্যমে দ্রুত আরও বেশি নিউরনে পৌঁছে লাভবান হয় — আর লেখকদের যুক্তি, ঠিক এই সংযোগগুলোই একটি আসল প্রাণীর জন্য শক্তি ও বিকাশগত জটিলতার দিক থেকে ব্যয়বহুল হতো। তুলনা যখন ন্যায্য, অর্থাৎ একই ওয়্যারিং-বাজেট ও তারের দৈর্ঘ্যের একই বণ্টন, তখন আসল মাছির মস্তিষ্ক প্রতিটি কাজে দুই এলোমেলো প্রতিদ্বন্দ্বীকেই হারিয়েছে। লেখকেরা একে কর্মক্ষমতা ও ওয়্যারিং-খরচের মধ্যে একটি দক্ষ বিবর্তনীয় আপস হিসেবে দেখেন।

ইচ্ছাকৃতভাবে সরল একটি মডেল

মডেলটি আসল নিউরনের বেশির ভাগ জীববিজ্ঞান উপেক্ষা করে: এতে কোনো ফায়ারিং হার নেই, কোনো সময়-ধ্রুবক নেই, আর কেনিয়ন কোষের মাধ্যমে সিদ্ধান্ত পড়া মাছির পূর্ণ সিদ্ধান্ত-সার্কিট নয়, বরং একটি সুবিধাজনক পছন্দ। প্রতিটি এলোমেলো মস্তিষ্ক কেবল একবারই তৈরি করা হয়েছে। লেখকেরা কাজটিকে একটি সূচনাবিন্দু হিসেবে উপস্থাপন করেন: নিউরনের আরও সমৃদ্ধ গতিবিদ্যা যোগ করার আগে, একটি মাপা ওয়্যারিং নকশা নিজে থেকে কী করতে পারে তা জিজ্ঞেস করার একটি উপায়।

Legal notice