জনস হপকিন্স বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা একটি যুগান্তকারী মাল্টি-রিজিওন ব্রেন অর্গানয়েড (MRBO) তৈরি করেছেন, যা মানব মস্তিষ্কের বিভিন্ন অঞ্চলের স্নায়ু টিস্যু এবং প্রাথমিক রক্তনালীগুলিকে একত্রিত করে। এই অত্যাধুনিক মডেলটি অটিজম, সিজোফ্রেনিয়া এবং আলঝেইমার রোগের মতো জটিল স্নায়বিক ব্যাধিগুলি অধ্যয়নের জন্য একটি উন্নত প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে। অ্যানি ক্যাথুরিয়া, যিনি এই গবেষণার প্রধান গবেষক, বলেছেন, "আমরা ব্রেন অর্গানয়েডগুলির পরবর্তী প্রজন্ম তৈরি করেছি – এমন মডেল যা সম্পূর্ণ মস্তিষ্ক কীভাবে বিকাশ লাভ করে তা অনুকরণ করে।" এই MRBO, যদিও আকারে ছোট, একটি বিকাশমান মানব মস্তিষ্কের প্রায় ৮০% কোষের প্রকার ধারণ করে, যা একাধিক সিস্টেমের সম্মিলিত কার্যকারিতা অধ্যয়নের সুযোগ করে দেয়। এই উন্নয়নটি একাধিক মস্তিষ্কের অঞ্চল এবং রক্তনালী কাঠামোর প্রতিলিপি তৈরি করে নিউরোডেভেলপমেন্টাল এবং নিউরোসাইকিয়াট্রিক অবস্থার কারণগুলি বোঝার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। গবেষণাটি 'অ্যাডভান্সড সায়েন্স' জার্নালে প্রকাশিত হয়েছে এবং এটি প্রথমবার বিজ্ঞানীরা মস্তিষ্কের প্রতিটি অঞ্চলের টিস্যু সংযুক্ত এবং সমন্বিতভাবে কাজ করে এমন একটি অর্গানয়েড তৈরি করতে সক্ষম হয়েছেন।
পূর্ববর্তী মডেলগুলি সাধারণত মস্তিষ্কের একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলকে অনুকরণ করত, কিন্তু MRBO মস্তিষ্কের বিভিন্ন অংশের মধ্যেকার মিথস্ক্রিয়া এবং সংযোগগুলি অধ্যয়নের সুযোগ করে দেয়। এটি মানব-কোষ-ভিত্তিক মডেল হিসাবে সিজোফ্রেনিয়া, অটিজম এবং অন্যান্য স্নায়বিক রোগের গবেষণায় নতুন সম্ভাবনার দ্বার উন্মোচন করেছে, যা পূর্বে মূলত প্রাণী মডেলগুলিতে করা হত। এই MRBO তৈরি করার জন্য, ক্যাথুরিয়া এবং তার দল প্রথমে মস্তিষ্কের বিভিন্ন অঞ্চলের স্নায়ু কোষ এবং প্রাথমিক রক্তনালীগুলিকে পৃথকভাবে তৈরি করেছিলেন। এরপর, তারা এই অংশগুলিকে আঠালো প্রোটিন ব্যবহার করে একত্রিত করেন, যা টিস্যুগুলিকে সংযুক্ত হতে এবং একটি নেটওয়ার্ক হিসাবে কাজ করতে সাহায্য করে। এই অর্গানয়েডগুলি বৈদ্যুতিক কার্যকলাপ প্রদর্শন করে এবং একটি সমন্বিত নেটওয়ার্কের মতো প্রতিক্রিয়া জানায়। এটি একটি ৪0-দিনের মানব ভ্রূণের মস্তিষ্কের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ কোষের প্রকার ধারণ করে। এই অগ্রগতি স্নায়ুবিজ্ঞান গবেষণায় একটি নতুন যুগের সূচনা করতে পারে। এই উন্নত মডেল ব্যবহার করে, বিজ্ঞানীরা রোগের বিকাশকে রিয়েল-টাইমে পর্যবেক্ষণ করতে, চিকিৎসার কার্যকারিতা পরীক্ষা করতে এবং এমনকি রোগীদের জন্য ব্যক্তিগতকৃত থেরাপি তৈরি করতে সক্ষম হবেন। এটি বিশেষত নিউরোসাইকিয়াট্রিক ওষুধগুলির ক্লিনিকাল ট্রায়ালের কম সাফল্যের হার উন্নত করতে সহায়ক হতে পারে, কারণ এই ওষুধগুলির প্রায় ৯৬% প্রথম পর্যায়ের ক্লিনিকাল ট্রায়ালে ব্যর্থ হয়। MRBO-এর মতো মানব-কোষ-ভিত্তিক মডেলগুলি এই ব্যর্থতার হার কমাতে এবং আরও কার্যকর চিকিৎসা বিকাশে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে।