মস্তিষ্কের উদ্দীপনার কার্যকারিতা বয়সের উপর নয়, শেখার ক্ষমতার উপর নির্ভর করে

বয়স বাড়ার সাথে সাথে আমাদের জ্ঞানীয় এবং মোটর ফাংশনের অবনতি ঘটে, যা স্বাধীনতা এবং জীবনযাত্রার মানকে প্রভাবিত করে। এই সমস্যা সমাধানের লক্ষ্যে ব্যবহৃত প্রযুক্তিগুলির মধ্যে, অ্যানোডাল ট্রান্সক্র্যানিয়াল ডাইরেক্ট কারেন্ট স্টিমুলেশন (atDCS) বিশেষ আগ্রহের বিষয়। এই পদ্ধতিতে অস্ত্রোপচারের হস্তক্ষেপ ছাড়াই নিউরনের কার্যকলাপ নিয়ন্ত্রণ করার জন্য একটি দুর্বল বৈদ্যুতিক প্রবাহ ব্যবহার করা হয়।

তবে, atDCS গবেষণায় পরস্পরবিরোধী ফলাফল দেখানো হয়েছে। একটি কারণ উদ্দীপনার প্রতি ব্যক্তির সংবেদনশীলতার পার্থক্য বলে মনে করা হয়, যা বয়স, মৌলিক ক্ষমতা এবং পূর্ব অভিজ্ঞতার মতো বিষয়গুলির উপর নির্ভর করতে পারে। এর গভীরে পৌঁছানোর জন্য, ফ্রিডহেল্ম হামেলের নেতৃত্বে EPFL বিজ্ঞানীরা অনুসন্ধান করেছেন যে প্রাকৃতিক শেখার ক্ষমতা atDCS এর কার্যকারিতাকে কীভাবে প্রভাবিত করে।

গবেষণার মূল ফলাফল

Npj সায়েন্স অফ লার্নিং জার্নালে প্রকাশিত একটি গবেষণা দেখায় যে:

• কম দক্ষ শেখার কৌশল (অনুকূল শিক্ষার্থী) সহ লোকেরা উদ্দীপনা থেকে বেশি উপকৃত হয়, কাজের নির্ভুলতার ত্বরান্বিত উন্নতি দেখায়।
• যারা প্রাথমিকভাবে বেশি দক্ষ শিক্ষার্থী (সর্বোত্তম শিক্ষার্থী) তারা উদ্দীপনার নেতিবাচক প্রভাবও অনুভব করতে পারে।

এই আবিষ্কার নিশ্চিত করে যে atDCS-এর উন্নতির পরিবর্তে পুনরুদ্ধারকারী প্রভাব রয়েছে, যা স্নায়ু-পুনর্বাসনের জন্য বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ।

পদ্ধতি

বিজ্ঞানীরা ৪০ জন অংশগ্রহণকারীকে নিয়োগ করেছিলেন: ২০ জন মধ্যবয়সী (৫০-৬৫ বছর) এবং ২০ জন বয়স্ক (৬৫ বছরের বেশি)। দলগুলিকে বিভক্ত করা হয়েছিল যারা সক্রিয় উদ্দীপনা পেয়েছিলেন এবং যারা প্লাসিবো পেয়েছিলেন। অংশগ্রহণকারীরা ১০ দিন ধরে ধারাবাহিক কীস্ট্রোক টাস্ক (মোটর লার্নিং) সম্পাদন করেছিলেন।

একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, অংশগ্রহণকারীদের তাদের প্রাথমিক কর্মক্ষমতার উপর ভিত্তি করে সর্বোত্তম বা উপ-অনুকূল শিক্ষার্থী হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছিল, যা তাদের ভবিষ্যদ্বাণী করতে দেয় যে তাদের মধ্যে কে উদ্দীপনা থেকে উপকৃত হবে।

উপসংহার

• atDCS-এর অধীনে সাবঅপ্টিমাল শিক্ষার্থীরা কাজের নির্ভুলতা আরও দ্রুত উন্নত করেছে।
• উদ্দীপনার সংস্পর্শে এলে সর্বোত্তম শিক্ষার্থীদের কর্মক্ষমতা হ্রাস পাওয়ার প্রবণতা দেখা গেছে।
• উদ্দীপনার প্রভাব অংশগ্রহণকারীদের বয়সের উপর নির্ভর করে না।

প্রয়োগের ভবিষ্যৎ

এই ফলাফলগুলি স্নায়ু-পুনর্বাসন এবং অন্যান্য ধরণের চিকিৎসার পদ্ধতি পরিবর্তন করতে পারে। এক-আকার-ফিট-সকল পদ্ধতির পরিবর্তে, বিজ্ঞানীরা রোগীর ব্যক্তিগত চাহিদা অনুসারে ব্যক্তিগতকৃত উদ্দীপনা প্রোটোকল তৈরির প্রস্তাব করেছেন।

গবেষণার প্রথম লেখক পাবলো ম্যাসেইরা:
"মেশিন লার্নিং ব্যবহার আমাদের বুঝতে সাহায্য করেছে যে বিভিন্ন কারণ মস্তিষ্কের উদ্দীপনার পৃথক প্রভাবকে কীভাবে প্রভাবিত করে। এটি পৃথক রোগীদের জন্য এর সুবিধা সর্বাধিক করার পথ খুলে দেয়।"

ভবিষ্যতে, এই ধরনের অ্যালগরিদমগুলি ডাক্তারদের মস্তিষ্কের উদ্দীপনা থেরাপি থেকে কোন রোগীরা উপকৃত হবেন তা নির্ধারণ করতে সাহায্য করতে পারে, স্ট্রোক বা মস্তিষ্কের আঘাতের পরে পুনর্বাসনের ফলাফল উন্নত করতে পারে।

গবেষণাটি npj সায়েন্স অফ লার্নিং জার্নালে প্রকাশিত হয়েছে ।