हिप्पोकैम्पस और प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स में भावनाओं का पदानुक्रमित मानचित्र: न्यूरोवैज्ञानिकों की नई खोज

आधुनिक न्यूरोबायोलॉजी के शोध इस ओर संकेत करते हैं कि मानव मस्तिष्क भावनाओं से संबंधित जानकारी को एक 'संज्ञानात्मक मानचित्र' (cognitive map) के सिद्धांत पर व्यवस्थित कर सकता है। इस प्रकार के मानसिक संगठन के भीतर, समान भावनात्मक स्थितियाँ एक-दूसरे के करीब प्रदर्शित होती हैं, जबकि अधिक भिन्न अनुभवों को मस्तिष्क के भीतर अधिक दूरी पर कोड किया जाता है। शोधकर्ताओं का मानना है कि यह विशिष्ट संरचना हमारे भावनात्मक अनुभवों की व्याख्या करने, विभिन्न प्रकार की मनोदशाओं के बीच सूक्ष्म अंतर करने और एक भावना से दूसरी भावना में होने वाले बदलावों को सुगम बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।

26 जनवरी, 2026 को प्रतिष्ठित पत्रिका 'नेचर कम्युनिकेशंस' (Nature Communications) में प्रकाशित एक अध्ययन में, एमोरी विश्वविद्यालय (Emory University) के वैज्ञानिकों की एक टीम ने हिप्पोकैम्पस और प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स की गतिविधियों का गहराई से अध्ययन किया। इस प्रयोग के दौरान प्रतिभागियों को भावनात्मक रूप से प्रभावशाली छोटे वीडियो दिखाए गए और उनकी मस्तिष्क सक्रियता की निगरानी की गई। विश्लेषण से यह परिणाम सामने आया कि इन विशिष्ट मस्तिष्क क्षेत्रों में सक्रियता के पैटर्न प्रतिभागियों के व्यक्तिगत भावनात्मक मूल्यांकन की संरचना से गहराई से जुड़े थे और वे विभिन्न अनुभवों के बीच समानता के संबंधों को सटीक रूप से दर्शाते थे।

इस शोध में वैज्ञानिकों ने विशेष रूप से हिप्पोकैम्पस पर अपना ध्यान केंद्रित किया, जो मस्तिष्क का वह हिस्सा है जिसे पारंपरिक रूप से स्मृति के भंडारण और अनुभवों के संबंधपरक कोडिंग (relational coding) के लिए जाना जाता है। परिणामों ने स्पष्ट किया कि हिप्पोकैम्पस के भीतर भावनात्मक ज्ञान पदानुक्रमित (hierarchical) रूप से व्यवस्थित होता है। यहाँ सकारात्मक और नकारात्मक स्थितियों जैसे व्यापक अंतरों को उन सूक्ष्म अंतरों की तुलना में अलग तरीके से कोड किया जाता है जो दो समान भावनाओं के बीच होते हैं। इसके साथ ही, वेंट्रोमेडियल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स (vmPFC) मुख्य रूप से एक द्वि-आयामी भावनात्मक स्थान में भावनाओं की सामान्य संरचना को प्रस्तुत करने से संबंधित पाया गया, जिसे अक्सर वैलेंस और सक्रियण के स्तरों के माध्यम से समझा जाता है।

इस वैज्ञानिक प्रयोग में कुल 29 प्रतिभागियों ने हिस्सा लिया, जिनका 14 अलग-अलग वीडियो क्लिप देखते समय फंक्शनल मैग्नेटिक रेजोनेंस इमेजिंग (fMRI) के माध्यम से स्कैन किया गया। शोध को और अधिक सटीक बनाने के लिए, प्रतिभागियों के एक अन्य समूह ने समय के साथ बदलते अपने भावनात्मक अनुभवों की गतिशीलता का मूल्यांकन किया। इस अनूठे दृष्टिकोण ने शोधकर्ताओं को केवल स्थिर या अलग-थलग भावनाओं के बजाय, धारणा के स्वाभाविक प्रवाह में भावनाओं के क्रमिक विकास और उनके विस्तार का अध्ययन करने में मदद की। यह विधि मानव मस्तिष्क की वास्तविक समय की कार्यप्रणाली को समझने में एक मील का पत्थर साबित हुई है।

इस परिकल्पना की पुष्टि करने के लिए कि क्या ऐसी जटिल व्यवस्था सीखने की प्रक्रिया के माध्यम से विकसित हो सकती है, शोधकर्ताओं ने 'टोलमैन-इचेनबाम मशीन' (Tolman-Eichenbaum Machine) नामक एक उन्नत कम्प्यूटेशनल मॉडल का उपयोग किया। यह मॉडल विशेष रूप से यह समझाने के लिए बनाया गया है कि मस्तिष्क कैसे विभिन्न संबंधों की संरचनाओं को आत्मसात करता है और अलग-अलग स्थितियों के बीच के जुड़ाव का सामान्यीकरण करता है। इस मॉडल से प्राप्त परिणामों और fMRI से मिले वास्तविक डेटा के बीच पाई गई समानता ने इस विचार को प्रबल समर्थन दिया कि भावनात्मक ज्ञान का यह मानचित्र जैसा संगठन मस्तिष्क के सामान्य शिक्षण तंत्र (learning mechanisms) पर ही आधारित हो सकता है।

अध्ययन के लेखकों ने इन निष्कर्षों के संभावित नैदानिक (clinical) महत्व पर भी विशेष जोर दिया है। भावनाओं के अधिक स्पष्ट और विभेदित प्रतिनिधित्व को, जिसे तकनीकी भाषा में 'इमोशनल ग्रैनुलैरिटी' (emotional granularity) कहा जाता है, पहले भी बेहतर मानसिक स्वास्थ्य और भावनात्मक स्थिरता से जोड़ा जाता रहा है। इसके विपरीत, चिंता और अवसाद से जूझ रहे व्यक्तियों में अक्सर भावनात्मक स्थितियाँ कम स्पष्ट और धुंधली होती हैं, जिससे वे अपनी भावनाओं में अंतर नहीं कर पाते। इस संदर्भ में, यह शोध उन न्यूरोकॉग्निटिव तंत्रों की पहचान करता है जो इन मानसिक स्वास्थ्य संबंधी अंतरों के आधार हो सकते हैं, जिससे भविष्य में नए उपचारों की संभावना बढ़ जाती है।

निष्कर्ष के तौर पर, यह शोध एक ऐसा न्यूरो-कम्प्यूटेशनल मॉडल पेश करता है जिसके अनुसार हिप्पोकैम्पस-प्रीफ्रंटल प्रणालियों में भावनाओं का ज्ञान एक पदानुक्रमित रूप से संरचित भावनात्मक स्थान के रूप में व्यवस्थित होता है। यहाँ ध्यान देने योग्य बात यह है कि यह कोई सरल 'भावनाओं का नक्शा' नहीं है, बल्कि अमूर्तता के विभिन्न स्तरों पर भावनात्मक स्थितियों के बीच के जटिल संबंधों को कोड करने का एक अत्यंत परिष्कृत तरीका है। यह शोध न केवल हमारे मस्तिष्क की कार्यक्षमता को समझने में मदद करता है, बल्कि यह भी बताता है कि हम अपने दैनिक जीवन के भावनात्मक उतार-चढ़ाव को किस प्रकार संसाधित और व्यवस्थित करते हैं।