• একটি নতুন মেশিন-লার্নিং (ML) অ্যালগরিদম কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং Emotiv EEG ব্যবহার করে একজন ব্যক্তির মস্তিষ্কের বয়স গণনা করে।

• একজন ব্যক্তির বিশ্রামরত অবস্থার EEG-তে পরিবর্তন অ্যালঝাইমারের মতো অবক্ষয়জনিত রোগের প্রাথমিক লক্ষণ নির্দেশ করতে পারে।

• গবেষণার ফলাফলগুলি, যা Frontiers in Neuroergonomics-এ প্রকাশিত হয়েছে, মস্তিষ্কের স্বাস্থ্য স্ক্রীনিংয়ের ক্ষেত্রে একটি সক্রিয় পদক্ষেপের সুযোগ দেয়।

গবেষকরা একজন ব্যক্তির সাধারণ বয়স এবং মস্তিষ্কের বয়সের মধ্যে পার্থক্য গণনা করার একটি নতুন পদ্ধতি তৈরি করেছেন। এই মেশিন-লার্নিং মডেলটি মস্তিষ্কের বিশ্রামরত অবস্থায় (জাগ্রত কিন্তু কোনো কাজ না করা অবস্থা) বৈদ্যুতিক কার্যকলা পরিমাপ করতে Emotiv Epoc X হেডসেট ব্যবহার করে এবং সুস্থ প্রাপ্তবয়স্কদের পরিসংখ্যানগত ডেটার সাথে এটির তুলনা করে।

কুনিওস এবং অন্যান্যরা (2024) সরাসরি উপস্থিত এবং দূরবর্তী অনলাইন অংশগ্রহণকারীদের একটি দল থেকে সংগৃহীত Epoc X মস্তিষ্কের ডেটা, পাশাপাশি সম্পূরক প্রশিক্ষণ ডেটাসেট দিয়ে এই অ্যালগরিদমটিকে প্রশিক্ষণ দিয়েছেন। সামগ্রিকভাবে, এই গবেষণায় পাঁচটি সম্মিলিত ডেটাসেট ব্যবহার করা হয়েছে।

মস্তিষ্কের বয়স কেন গুরুত্বপূর্ণ?

মানুষের মস্তিষ্ক সর্বদা পরিবর্তিত হচ্ছে, আমাদের সারা জীবন জুড়ে নতুন সংযোগ তৈরি করছে এবং পুরনো সংযোগ মেরামত করছে। আঘাত এবং রোগ মস্তিষ্কের বিকাশের ধাপে বিলম্ব করতে পারে বা এটিকে ত্বরান্বিত করতে পারে, যার ফলে একটি "মস্তিষ্কের বয়সের ব্যবধান" সৃষ্টি হয়। এই ব্যবধানগুলি বয়স-সম্পর্কিত রোগের জন্য সতর্কবার্তা হিসাবে কাজ করতে পারে। দুর্ভাগ্যবশত, মস্তিষ্কের স্ক্যানগুলি প্রায়শই ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ হয় এবং কেবলমাত্র রোগের লক্ষণ দেখা দেওয়ার পরেই এগুলি করা হয়।

লেখকদের মতে, মধ্য বয়সের শুরুতে বা তার চেয়ে কম বয়সী ব্যক্তিদের স্ক্যান করা হলে তা প্রাথমিক পর্যায়ে বয়স-সম্পর্কিত স্নায়বিক ব্যাধি সনাক্ত এবং চিকিত্সা করার সম্ভাবনা বাড়িয়ে তোলে।

"EEG মস্তিষ্কের বয়স অনুমানের ক্ষেত্রে আমাদের দৃষ্টিভঙ্গির বেশ কয়েকটি প্রতিশ্রুতিবদ্ধ অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে," লেখকরা উল্লেখ করেছেন। "এটি এমন ব্যক্তিদের সনাক্ত করার জন্য একটি অপেক্ষাকৃত সস্তা স্ক্রীনিং সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে যাদের মস্তিষ্কের বয়সের ব্যবধান অন্তর্নিহিত বয়স-সম্পর্কিত প্যাথলজির সম্ভাবনা নির্দেশ করে, যা পরবর্তীতে নির্দিষ্ট ডায়াগনস্টিক পরীক্ষার মাধ্যমে যাচাই করা যেতে পারে। এছাড়া, Emotiv Epoc X হেডসেটের অপেক্ষাকৃত কম খরচের কারণে, ফলাফল যাচাই করতে এবং সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে EEG মস্তিষ্কের বয়স অনুমান বারবার করা যেতে পারে।"

স্নায়বিক বার্ধক্য ধীর বা বিপরীত করার জন্য সম্ভাব্য হস্তক্ষেপ পরীক্ষা করার জন্যও এই মস্তিষ্কের বয়সের ডেটাসেট কার্যকর হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অন এজিং দ্বারা অর্থায়িত একটি 2020 সালের গবেষণায় দেখা গেছে যে কিছু স্বাস্থ্যকর জীবনযাত্রার কারণ অ্যালঝাইমারের ঝুঁকি 60% কমাতে পারে (ধনা এবং অন্যান্যরা, 2020)।

উদ্ধারকারী হিসেবে ওয়্যারলেস EEG

কুনিওস এবং তাঁর সহকর্মীরা Epoc X সাশ্রয়ী এবং সহজেই ব্যবহারযোগ্য হওয়ার কারণে এটির প্রশংসা করেছেন। তাঁরা বলেছেন যে এটি মানুষকে ঘরে বা কর্মক্ষেত্রে তাদের মস্তিষ্কের বয়স অনুমান করার সুযোগ দেয়। এটি বয়স-সম্পর্কিত জ্ঞানীয় হ্রাস এবং জ্ঞানীয় স্বাস্থ্যের জন্য জীবনযাত্রার হস্তক্ষেপ সম্পর্কে আরও গবেষণার দিকে পরিচালিত করতে পারে।

মস্তিষ্কের বয়স কীভাবে গণনা করতে হয় তা শেখার অন্যান্য সম্ভাবনাও রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, 80 এবং 90 এর দশকের লোকেদের মধ্যে এমন একটি গ্রুপ রয়েছে যাদের "জ্ঞানীয় সুপার-এজার" বলা হয় যারা এই পরিসংখ্যানকে অস্বীকার করে। জ্ঞানীয় সুপার-এজারদের স্মৃতির কার্যকারিতা তাদের চেয়ে 20-30 বছরের ছোট প্রাপ্তবয়স্কদের মতো। বর্তমান গবেষণার লক্ষ্য এই ব্যতিক্রমী ব্যক্তিদের দল থেকে শিক্ষা নেওয়া এবং সুস্থ মস্তিষ্কের বার্ধক্যকে উন্নীত করার জন্য সেই তথ্য ব্যবহার করা।

নিউরোলজিস্ট এবং অন্যান্য গবেষকরা আমাদের মস্তিষ্কের বার্ধক্যের ক্ষেত্রে খাদ্যাভ্যাস, পরিবেশ, জীবনধারা এবং জেনেটিক্স কী ভূমিকা পালন করে তা আরও ভালভাবে বোঝার আশা করছেন।

লেখকরা একটি দীর্ঘ সময়ের জন্য তাদের মস্তিষ্কের বয়স স্ক্রীনিং মডেলের স্থায়িত্ব মূল্যায়নের গুরুত্বের উপর জোর দিয়েছেন। একটি বৃহত্তর এবং আরও বৈচিত্র্যময় মস্তিষ্কের EEG ডেটা নমুনার সাথে এই ফলাফলগুলি যাচাই করার জন্য ভবিষ্যতের গবেষণারও প্রয়োজন রয়েছে।

সূত্রসমূহ:

Dhana, K., Evans, D. A., Rajan, K. B., Bennett, D. A., & Morris, M. C. (2020). Healthy lifestyle and the risk of Alzheimer dementia. Neurology, 95(4). https://doi.org/10.1212/wnl.0000000000009816

Kounios, J., Fleck, J. I., Zhang, F., & Oh, Y. (2024). Brain-age estimation with a low-cost EEG-headset: effectiveness and implications for large-scale screening and brain optimization. Frontiers in Neuroergonomics, 5. https://doi.org/10.3389/fnrgo.2024.1340732