व्यक्तिगत दवा उपचारों के लिए सिनैप्स मैपिंग में नई उपलब्धि

मानव मस्तिष्क में लगभग 86 अरब न्यूरॉन्स होते हैं। वे ट्रिलियन संख्यक सिनैप्टिक कनेक्शन बनाते हैं, जहाँ प्रत्येक न्यूरॉन अन्य न्यूरॉन्स से जुड़कर एक जटिल नेटवर्क बनाता है। 

सिनैप्टिक संकेतन के माध्यम से न्यूरॉन्स एक-दूसरे से सिनैप्स पर संवाद करते हैं, जो ऐसे जंक्शन होते हैं जहाँ न्यूरॉन्स अन्य न्यूरॉन्स को उत्तेजित या अवरुद्ध कर सकते हैं। 

वहीं, एक सिनैप्टिक कनेक्शन वह जंक्शन है जहाँ न्यूरॉन्स विद्युत और रासायनिक संकेतों के द्वारा एक-दूसरे से संवाद करते हैं। सिनैप्टिक कनेक्शनों का मानचित्रण यह पहचानने की प्रक्रिया है कि न्यूरॉन्स एक-दूसरे से कैसे जुड़े हैं और इन कनेक्शनों की शक्ति कितनी है। इन कनेक्शनों की संरचना मस्तिष्क के कार्य को निर्धारित करती है, इसलिए यह प्रक्रिया अत्यंत महत्वपूर्ण है। 

हालाँकि, सिनैप्टिक कनेक्शनों का मानचित्रण और विशेषता निर्धारण एक खुली चुनौती है। वर्तमान में, हम केवल कुछ सौ सिनैप्टिक कनेक्शनों का मानचित्रण कर सकते हैं। लेकिन हार्वर्ड शोधकर्ताओं के नवीनतम अध्ययन ने इसे 70,000 से अधिक सटीक कनेक्शन तक विस्तारित किया है, जिससे यह न्यूरोसाइंस के क्षेत्र में, विशेष रूप से न्यूरॉनल रिकॉर्डिंग में, एक बड़ी उपलब्धि बन गया है। 

इस पैमाने का मानचित्रण और सूचीकरण लगभग 2,000 चूहे के न्यूरॉन्स से किया गया, जिसमें माइक्रोहोल इलेक्ट्रोड वाले सिलिकॉन चिप की मदद ली गई, जो एक साथ छोटे लेकिन महत्वपूर्ण सिनैप्टिक संकेतों का पता लगा सकती है। 

ऐसी प्रगति हमें सिनैप्टिक कनेक्शनों का विस्तृत मानचित्र बनाने में मदद कर सकती है और यह समझने में सहायता देती है कि न्यूरॉन्स कैसे जुड़ते और संवाद करते हैं। 

यह अध्ययन जिसका शीर्षक है “Synaptic connectivity mapping among thousands of neurons via parallelized intracellular recording with a microhole electrode array” इस महीने नेचर बायोमेडिकल इंजीनियरिंग में प्रकाशित हुआ¹। प्रकाशित¹ इस महीने।

अध्ययन के अनुसार, बड़े पैमाने पर न्यूरॉनल इंट्रासेल्युलर रिकॉर्डिंग का पैरललाइज़ेशन एक बड़ी चुनौती है जिसे पार करना आवश्यक है, क्योंकि यह न्यूरॉनल नेटवर्क में सिनैप्टिक संकेतों को मापने की अनुमति देता है, जिससे सिनैप्टिक कनेक्शनों का मानचित्रण और विशेषता निर्धारण संभव हो पाता है। 

उन्नत चिप नवाचार के साथ न्यूरॉनल रिकॉर्डिंग का विस्तार

सिनैप्टिक संरचनाओं के दृश्यांकन के लिए इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी (EM) अत्यंत प्रभावी पाई गई है, लेकिन यह न्यूरॉन कनेक्शनों की शक्ति को माप नहीं सकती। इससे तकनीक की न्यूरॉनल नेटवर्क की कार्यक्षमता को समझाने की क्षमता सीमित हो जाती है। 

यहीं पर पैच-क्लैंप रिकॉर्डिंग काम आती है, जो सिनैप्टिक गतिविधि का अध्ययन करने के लिए अधिक सटीक तकनीक प्रदान करती है क्योंकि यह व्यक्तिगत न्यूरॉन्स को छेदकर कमजोर संकेतों को भी उच्च संवेदनशीलता के साथ पकड़ सकती है। 

वैज्ञानिक एरविन नेहर और बर्ट साकमैन को 1991 में फिज़ियोलॉजी या मेडिसिन में पैच-क्लैंप तकनीक के लिए नॉबेल पुरस्कार मिला। प्रयोगात्मक माप उपकरण ने जीवित कोशिकाओं में मांसपेशी संकुचन और तंत्रिका आवेग संचरण जैसी महत्वपूर्ण कार्यों को संचालित करने में आयन चैनलों की मौजूदगी और कार्य सिद्ध किए। इस तकनीक ने चैनलों की प्रमुख विशेषताओं को भी सूक्ष्म सटीकता के साथ परिभाषित करने की अनुमति दी। 

जबकि यह विधि शोधकर्ताओं को कनेक्शन की शक्ति की पहचान और माप करने में मदद कर सकती है, वैज्ञानिक अब तक एक साथ कुछ न्यूरॉन्स से अधिक के इंट्रासेल्युलर संकेत रिकॉर्ड करने में संघर्ष कर रहे थे। 

हार्वर्ड जॉन ए. पॉलसन स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग एंड एप्लाइड साइंसेज़ (SEAS) के प्रोफेसर और सह-सीनियर लेखक डॉनही हम के नेतृत्व में, इस विभाग के शोधकर्ताओं ने, साथ ही हार्वर्ड के केमिस्ट्री और केमिकल बायोलॉजी विभाग ने, एक उन्नत चिप बनाई। 

और अधिक सटीक रूप से, टीम ने चिप पर 4,096 माइक्रोहोल इलेक्ट्रोड की एक एरे बनाई। इस उपकरण ने लगभग 2,000 चूहे के न्यूरॉन्स की बड़े पैमाने पर पैरलल इंट्रासेल्युलर रिकॉर्डिंग की। 

इससे शोधकर्ताओं को सिनैप्टिक संकेतों पर प्रचुर डेटा मिला, जिससे उन्होंने 70,000 से अधिक सिनैप्टिक कनेक्शन निकाले। 

यह कार्य वास्तव में उस ब्रेकथ्रू डिवाइस पर आधारित है जिसे टीम ने कुछ साल पहले विकसित किया था। उस समय, 4,096 वर्टिकल नैनोनीडल इलेक्ट्रोड की एरे एक ही इंटीग्रेटेड सर्किट डिजाइन वाले सिलिकॉन चिप से बाहर निकली हुई थी। 

इलेक्ट्रॉनिक चिप में सतह पर ऊर्ध्वाधर रूप से खड़े, प्लेटिनम पाउडर-कोटेड (सिग्नल पास करने की क्षमता बढ़ाने के लिए) नैनोमीटर-स्केल के इलेक्ट्रोड की घनी एरे थी। 

उस डिवाइस पर, एक न्यूरॉन सुई के चारों ओर लपेट सकता था जिससे इंट्रासेल्युलर रिकॉर्डिंग संभव हो, कई इलेक्ट्रोड के माध्यम से पैरलल किया गया। उस समय, टीम ने 1,700 से अधिक चूहे के न्यूरॉन्स को रिकॉर्ड किया और 300 से अधिक सिनैप्टिक कनेक्शन का मानचित्रण किया। 

प्राप्त संख्याएँ रिकॉर्ड-तोड़ थीं, लेकिन टीम को लगा कि वे इन्हें और भी बेहतर बना सकते हैं, इसलिए नवीनतम अध्ययन किया गया। 

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कनेक्टिविटी मैपिंग के लिए इंट्रासेल्युलर रिकॉर्डिंग में क्रांतिकारी बदलाव

सैमसंग इलेक्ट्रॉनिक्स के सैमसंग एडवांस्ड इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के समर्थन से, टीम ने कॉम्प्लीमेंटरी मेटल-ऑक्साइड सेमीकंडक्टर (CMOS) चिप पर प्लेटिनम/प्लेटिनम-ब्लैक माइक्रोहोल इलेक्ट्रोड एरे को डिजाइन और निर्मित किया। 

एरे को इस प्रकार संचालित किया गया कि इलेक्ट्रोड के माध्यम से छोटे करंट इंजेक्ट करके कोशिकाओं को धीरे-धीरे खोलकर उनके इंट्रासेल्युलर रिकॉर्डिंग को पैरलल किया जा सके। 

सिलिकॉन चिप में एकीकृत इलेक्ट्रॉनिक्स, अध्ययन के सह-लीड लेखक और पूर्व पोस्टडॉक शोधकर्ता वू-बिन जंग के अनुसार, जो वर्तमान में दक्षिण कोरिया के पोहांग यूनिवर्सिटी ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी में फैकल्टी सदस्य हैं, “माइक्रोहोल इलेक्ट्रोड के समान महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जटिल तरीके से कोमल करंट प्रदान करके इंट्रासेल्युलर एक्सेस प्राप्त करता है, और साथ ही इंट्रासेल्युलर संकेतों को रिकॉर्ड करता है।” 

इसी बीच, यहाँ उपयोग किया गया माइक्रोहोल डिजाइन पैच-क्लैंप इलेक्ट्रोड के समान है। इन माइक्रोहोल इलेक्ट्रोड के दो मुख्य लाभ हैं:

1. वे बनाना बहुत आसान हैं
2. वे पहले उपयोग किए गए वर्टिकल नैनोनीडल इलेक्ट्रोड की तुलना में न्यूरॉन्स के अंदरूनी हिस्से से बेहतर जुड़ते हैं

“यह पहुंच हमारे काम की एक और महत्वपूर्ण विशेषता है।”

– जुन वांग, पोस्टडॉक्टोरल रिसर्चर और सह-लीड लेखक 

इस नए डिजाइन के साथ, टीम ने शानदार परिणाम हासिल किए। औसतन, 90% माइक्रोहोल इलेक्ट्रोड (4,096 में से 3,600 से अधिक) इंट्रासेल्युलर रूप से एकीकृत थे, जिससे टीम ने उनसे 70,000 संभावित सिनैप्टिक कनेक्शन निकाले, जो नैनोनीडल इलेक्ट्रोड एरे के 300 से बहुत अधिक है। 

टीम ने केवल मात्रात्मक परिणाम ही नहीं प्राप्त किए, बल्कि उनके रिकॉर्डिंग डेटा की गुणवत्ता भी हासिल की, जिससे उन्होंने सिनैप्टिक कनेक्शनों को उनकी शक्ति और विशेषताओं के अनुसार वर्गीकृत किया। 

सिनैप्टिक कनेक्शनों को विद्युत सिनैप्टिक कनेक्शन, तथा मजबूत/घटनात्मक उत्तेजक, कमजोर/अघटनात्मक उत्तेजक, और निरोधक रासायनिक सिनैप्टिक कनेक्शन में वर्गीकृत किया गया, जिसमें कुल मिलाकर लगभग 5% त्रुटि दर का अनुमान है। 

अध्ययन के अनुसार, इस व्यापक स्तर पर सिनैप्टिक कनेक्टिविटी का मानचित्रण और सिनैप्टिक कनेक्शनों की पहचान करने की क्षमता बड़े पैमाने पर न्यूरॉनल नेटवर्क की कार्यात्मक कनेक्टिविटी मैपिंग की दिशा में एक बड़ा कदम है। 

अपने पिछले संस्करण में, शोधकर्ताओं ने हाई-परफॉर्मेंस चिप का उपयोग करके दवाओं के सिनैप्टिक कनेक्शनों पर प्रभावों की गणना की। उस समय, टीम ने कहा था कि वे नशा, ऑटिज़्म, अल्ज़ाइमर रोग, पार्किंसन्स रोग, और स्किज़ोफ्रेनिया जैसी न्यूरोलॉजिकल विकारों के लिए दवा परीक्षण हेतु वेफ़र-स्केल सिस्टम बना रहे हैं। 

जैविक सिनैप्टिक नेटवर्क मानचित्रण मशीन इंटेलिजेंस के लिए अगली पीढ़ी के आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क और न्यूरोमोर्फिक प्रोसेसर बनाने की नई रणनीति भी प्रदान कर सकता है। 

अब जब टीम ने पैरलल इंट्रासेल्युलर रिकॉर्डिंग से प्राप्त विशाल डेटा से सिनैप्टिक कनेक्शनों की समझ प्राप्त कर ली है, वे “एक नए डिजाइन की दिशा में काम कर रहे हैं जिसे जीवित मस्तिष्क में लागू किया जा सके।” 

यहाँ क्लिक करके जानें कि एआई और न्यूरोसाइंस कैसे मिलकर मानव मस्तिष्क को डिकोड कर रहे हैं।

मस्तिष्क मानचित्रण और न्यूरोटेक्नोलॉजी में प्रगति

ऐसे अध्ययन मस्तिष्क के जटिल सिनैप्टिक कनेक्शनों की हमारी समझ को गहरा करने में महत्वपूर्ण हैं, जो केवल न्यूरॉनल इंटरैक्शन की जटिलता को उजागर नहीं करते बल्कि मस्तिष्क मानचित्रण में उन्नत अनुसंधान के लिए आधार प्रदान करते हैं, जो मस्तिष्क अनुसंधान के भविष्य को आकार देने वाले कई रोमांचक विकासों में से एक है। 

आखिरकार, मस्तिष्क एक रोचक लेकिन जटिल संरचना है, जिससे यह शोधकर्ताओं और संस्थानों के बीच बढ़ती रुचि का क्षेत्र बन गया है। दिलचस्प बात यह है कि जितना हम अपने मस्तिष्क का अध्ययन और समझते हैं, उतना ही यह अधिक जटिल हो जाता है। हार्वर्ड के प्रोटीन और सेलुलर बायोलॉजी के प्रोफेसर जेफ लिच्टमैन ने कहा, केवल प्रकृति का वर्णन करने से यह उजागर हुआ है:

“[कि मस्तिष्क] हमारी सोच से अधिक जटिल है।”

पिछले एक दशक से अधिक समय से, लिच्टमैन ने मानव मस्तिष्क में कनेक्शनों का विस्तृत मानचित्र बनाने के लिए सेरेब्रल कॉर्टेक्स के एक विशिष्ट (एक क्यूबिक मिलीमीटर) क्षेत्र तक पहुंच बनाई है। पिछले साल के अंत में, हार्वर्ड मैगज़ीन ने उनकी विश्लेषण रिपोर्ट किया कि न्यूरॉन्स को समर्थन और सुरक्षा देने वाले ग्लियल कोशिकाएँ 2 से 1 के अनुपात में अधिक हैं। हालांकि, इसका स्पष्टीकरण अभी तक नहीं मिला है। 

उन्होंने और उनके सहयोगियों ने प्रत्येक कोशिका के लिए कई सिनैप्स के साथ कुछ बहुत मजबूत कनेक्शन देखे, जिससे जानकारी मस्तिष्क में बहुत तेज़ी से प्रवाहित हो सके, जो उनके अनुसार “शायद… स्मृतियों का कारण है।” 

इसके लिए, उन्होंने एक महिला के टेम्पोरल लोब से टिश्यू का उपयोग किया और इसे 5,000 से अधिक सेक्शन में काटा, प्रत्येक को अत्यधिक उच्च रिज़ॉल्यूशन वाले विशेष रूप से निर्मित मल्टीबीम इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप से स्कैन किया। 

गूगल शोधकर्ताओं ने फिर इन स्लाइसों में प्रत्येक आइटम की पहचान करने के लिए नई न्यूरल नेटवर्किंग विधियाँ बनाई और उन्हें मिलाकर एक 3D स्पेस तैयार किया। उन्होंने जो सैंपल इमेज किया, उसमें 57,000 कोशिकाएँ, 230 मिलीमीटर रक्त वाहिकाएँ, और 150 मिलियन सिनैप्स शामिल थे। 

लिच्टमैन अगला लक्ष्य चूहे के पूरे मस्तिष्क का मानचित्र बनाना है, क्योंकि मानव मस्तिष्क के साथ यह अभी संभव नहीं है। इस बीच, प्रिंसटन के वैज्ञानिकों की एक टीम ने एक वयस्क फल मक्खी के मस्तिष्क का मानचित्र बनाया। 

पहले, शोधकर्ताओं ने 3,000 न्यूरॉन्स वाले लार्वा फल मक्खी के मस्तिष्क का मानचित्र बनाया था, लेकिन वयस्क फल मक्खी में लगभग 140,000 न्यूरॉन्स और दसियों मिलियन सिनैप्स होते हैं जो उन्हें जोड़ते हैं। इस मानचित्र को फल मक्खी के मस्तिष्क की 21 मिलियन छवियों और एक एआई मॉडल का उपयोग करके बनाया गया। इस ब्लूप्रिंट की मदद से, शोधकर्ता यह उत्तर देने का लक्ष्य रखते हैं कि कौन से न्यूरॉन्स कौन से व्यवहार के लिए जिम्मेदार हैं। 

जॉन न्गाई, यूएस नेशनल इंस्टीट्यूट्स ऑफ हेल्थ के BRAIN इनिशिएटिव के निदेशक, ने कहा कि मानव मस्तिष्क “किसी भी मानव निर्मित कंप्यूटर से अधिक शक्तिशाली है,” कई पहलुओं में, “फिर भी अधिकांशतः, हम अभी भी इसकी मूलभूत तर्क को नहीं समझते हैं।” 

और यदि हमारे पास “न्यूरॉन्स एक-दूसरे से कैसे जुड़ते हैं” की विस्तृत समझ नहीं है, तो हमें यह बुनियादी समझ नहीं होगी कि स्वस्थ मस्तिष्क में क्या सही चलता है या रोग में क्या गलत होता है। 

इसी कारण हमारे मस्तिष्क को मानचित्रित करने पर बढ़ती रुचि है। मैकगिल यूनिवर्सिटी हेल्थ सेंटर के रिसर्च इंस्टीट्यूट के वैज्ञानिकों ने इस महीने “ऑप्टोमैपिंग” नामक एक विधि लागू की है, जिससे न्यूरॉन्स के अध्ययन को नाटकीय रूप से तेज किया जा सके। 

टीम ने पहले ही 30,000 से अधिक संभावित कनेक्शन का परीक्षण किया है और चूहे के मस्तिष्क के विज़ुअल कॉर्टेक्स में लगभग 1,800 सिनैप्स की विशेषता निर्धारित की है। 

ऑप्टोमैपिंग का उपयोग करके की गई प्रमुख खोजों में विभिन्न प्रकार के निरोधक न्यूरॉन्स पर अनोखे कनेक्शन पैटर्न शामिल हैं, जो मस्तिष्क की कॉर्टिकल लेयर्स में सूचना प्रवाह प्रक्रिया के बारे में हमारी समझ को चुनौती देते हैं। उन्होंने मस्तिष्क के संचार पैटर्न के सावधानीपूर्वक संतुलन को भी दर्शाया, जहाँ कुछ कनेक्शन संकेतों को बढ़ाते हैं और अन्य उन्हें शांत करते हैं। 

इसके अलावा, उन्होंने देखा कि विभिन्न न्यूरॉन प्रकारों की सक्रियता में असंतुलन है, जो ऑटिज़्म और एपीलेप्सी जैसी स्थितियों में मदद कर सकता है। परिवर्तन को सटीक रूप से पहचानकर, ऑप्टोमैपिंग अधिक लक्षित और प्रभावी उपचारों की ओर ले जा सकता है। 

दिलचस्प बात यह है कि इस महीने, टेक दिग्गज Meta Platforms (META ) ने घोषणा की कि उन्होंने एक ऐसा उपकरण विकसित किया है जो लोगों को केवल सोचकर टेक्स्ट उत्पन्न करने देता है। इसके लिए, एक ब्रेन स्कैनर और Brain2Qwerty नामक एआई मॉडल का उपयोग करके मस्तिष्क से भाषा को बिना सर्जरी के डिकोड किया गया। 

हालाँकि, कई प्रतिबंधों के कारण इस उत्पाद के व्यावसायिक रूप से उपलब्ध होने की संभावनाएँ बहुत कम हैं। उदाहरण के लिए, मैग्नेटोएन्सेफ़ैलोग्राफी स्कैनर जो चुंबकीय संकेतों का पता लगाने के लिए उपयोग किया जाता है, अत्यधिक बड़ा है, लगभग आधा टन वजन का है, और महँगा है, जिसकी लागत $2 मिलियन है। यह केवल एक शील्डेड कमरे में ही काम करता है ताकि पृथ्वी के चुंबकीय क्षेत्र को कम किया जा सके। 

लेकिन यह निश्चित रूप से मानव मस्तिष्क और संचार की हमारी समझ को आगे बढ़ाने में मदद कर सकता है। 

“मानव मस्तिष्क की सटीक संरचना या सिद्धांतों को समझने की कोशिश मशीन इंटेलिजेंस के विकास को सूचित करने का एक तरीका हो सकता है। यही मार्ग है।”

– मेटा के ब्रेन & एआई टीम लीड, जीन-रेमी किंग, ने टेक रिव्यू को बताया। 

नतीजों से पता चलता है कि सिस्टम “कुशल” टाइपिस्ट द्वारा दबाए जाने वाले कुंजियों को 80% तक की सटीकता से पहचान सकता है। जबकि यह पूर्णतः त्रुटिरहित नहीं है, शोधकर्ताओं ने कहा कि यह मस्तिष्क संकेतों से पूर्ण वाक्य बनाने के लिए पर्याप्त सटीक है। 

इन विकासों का स्रोत $1.76 ट्रिलियन मार्केट कैप कंपनी है, जो मुख्यतः सोशल मीडिया और एआई में संलग्न है, जो कुछ लोगों को आश्चर्यचकित कर सकता है, लेकिन मेटा कई वर्षों से न्यूरोटेक्नोलॉजी अनुसंधान में शामिल है। 

इसके अलावा, शुद्ध न्यूरोटेक्नोलॉजी में संलग्न कंपनियों के विपरीत, मेटा एक लाभदायक कंपनी है, जिसका अर्थ है कि वह संसाधनों की चिंता किए बिना संबंधित अनुसंधान में निवेश कर सकती है। 

संदर्भ के लिए, कंपनी ने हाल ही में अपने Q4 परिणामों की रिपोर्ट की, जिसमें राजस्व में 21% वार्षिक वृद्धि $48.39 बिलियन दिखी। अंततः, औसतन 3.35 बिलियन दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ता (DAP) ने इसके उत्पादों का उपयोग किया। इस अवधि में, मेटा ने $25.02 बिलियन लागत और खर्च, $14.84 बिलियन पूंजीगत व्यय दर्ज किया, जबकि उसकी फ्री कैश फ्लो $13.15 बिलियन थी, और नकद, नकद समकक्ष और बाजार योग्य प्रतिभूतियां $77.81 बिलियन थीं। इस वर्ष उसने एआई में लगभग $60-$65 बिलियन का निवेश करने की घोषणा भी की है। 

इस क्षेत्र में प्रगति करने वाली कंपनियाँ

अब, आइए उन प्रमुख सार्वजनिक रूप से सूचीबद्ध कंपनियों को देखें जो इस क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति कर रही हैं। 

1. Neuronetics, Inc.

यह मेडिकल टेक्नोलॉजी कंपनी उन रोगियों के लिए उत्पाद विकसित करती है जो न्यूरोहेल्थ विकारों से पीड़ित हैं। इसका NeuroStar Advanced Therapy System एक गैर-आक्रामक उपचार है जो ट्रांसक्रैनियल मैग्नेटिक स्टिमुलेशन (TMS) का उपयोग करके मस्तिष्क के उन क्षेत्रों को उत्तेजित करता है जो मूड से जुड़े होते हैं। इसका उपयोग प्रमुख अवसाद विकार (MDD) वाले वयस्क रोगियों के उपचार में किया जाता है। 

$267 मिलियन के मार्केट कैप के साथ, STIM शेयर इस लेखन के समय $4.80 पर ट्रेड कर रहे हैं, जो YTD में 198.14% की उल्लेखनीय वृद्धि है। इसका EPS (TTM) -1.22 है, और P/E (TTM) -3.94 है। 

Q3 2024 के लिए, Neuronetics ने $18.5 मिलियन राजस्व, $13.3 मिलियन शुद्ध नुकसान, और 2023 के अंत में $59.7 मिलियन से घटकर $20.9 मिलियन नकदी स्थिति की रिपोर्ट की। इस अवधि में, कंपनी ने यूएस में 48 NeuroStar सिस्टम भेजे, और उसका राजस्व $4.1 मिलियन तक पहुंचा, जबकि उपचार सत्रों में 2% की वृद्धि हुई। 

Neuronetics ने Greenbrook TMS भी अधिग्रहित किया, जिसे CEO कीथ जे. सुलिवन के अनुसार लाभप्रदता की दिशा में उसकी गति तेज करने की उम्मीद है। 

प्रारंभिक Q4 परिणामों के अनुसार, Neuronetics का Q4 राजस्व $22.1 मिलियन और पूरे 2024 के लिए $74.5 मिलियन अनुमानित है। हालांकि, उसने इस वर्ष के लिए बेहतर अपेक्षाओं की घोषणा की है, जिसमें कुल राजस्व $145 मिलियन से $155 मिलियन के बीच और तीसरे तिमाही में सकारात्मक नकदी प्रवाह होगा। घोषित किया। 

#2. NeuroOne Medical Technologies Corporation   

यह मेडिकल टेक्नोलॉजी कंपनी न्यूनतम आक्रामक समाधान विकसित करती है जो मस्तिष्क स्टिमुलेशन, EEG रिकॉर्डिंग, और एब्लेशन समाधान प्रदान करती है, उन लोगों के लिए जो मिर्गी, डिस्टोनिया, कंपकंपी, पार्किंसन्स रोग, और दीर्घकालिक दर्द जैसी न्यूरोलॉजिकल विकारों से पीड़ित हैं। 

इसके उत्पादों में Evo कॉर्टिकल इलेक्ट्रोड तकनीक शामिल है, जो मस्तिष्क टिश्यू को रिकॉर्ड, मॉनिटर और स्टिमुलेट करने के लिए उपयोग होती है। 

फिर OneRF एब्लेशन सिस्टम है, जो “न्यूरस टिश्यू में रेडियोफ़्रीक्वेंसी लेज़न बनाने के लिए कार्यात्मक न्यूरोसर्जिकल प्रक्रियाओं” के लिए उपयोग किया जाता है। NeuroOne ने वास्तव में अपने OneRF एब्लेशन सिस्टम के लिए FDA मंजूरी प्राप्त की है, जिससे यह पहला और एकमात्र सिस्टम बन गया है जिसे विद्युत गतिविधि रिपोर्टिंग और न्यूरस टिश्यू एब्लेशन दोनों के लिए मंजूरी मिली है। 

$34.56 मिलियन के मार्केट कैप के साथ, NMTC शेयर वर्तमान में $1.12 पर ट्रेड कर रहे हैं, जो YTD में 35.61% की वृद्धि है। इसका EPS (TTM) -0.27 है, और P/E (TTM) -4.21 है। 

वित्तीय वर्ष 2025 की पहली तिमाही में, कंपनी ने $3.3 मिलियन का उत्पाद राजस्व और $1.9 मिलियन का उत्पाद सकल लाभ रिपोर्ट किया, जबकि संचालन खर्च घटे। 31 दिसंबर, 2024 तक, उसके पास $1.1 मिलियन नकदी और नकदी समकक्ष थे, जो 30 सितंबर, 2024 तक के $1.5 मिलियन से कम है। 

निष्कर्ष

मस्तिष्क-संबंधी अनुसंधान में breakthroughs मानव प्रगति के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। आखिरकार, यह हमारा सबसे महत्वपूर्ण अंग है, जो लगभग हर कार्य को नियंत्रित करता है, विचार, स्मृति, और भावनाओं से लेकर गति, दृष्टि, और सुनने तक। इसलिए, मस्तिष्क की गहरी समझ होना आवश्यक है, और बड़े पैमाने पर सिनैप्टिक कनेक्टिविटी मैपिंग में नवीनतम अनुसंधान ने यह स्पष्ट करने में एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है कि न्यूरॉन्स कैसे इंटरैक्ट और संवाद करते हैं। 

जैसे-जैसे ये प्रगति परिष्कृत होती रहेंगी, वे मस्तिष्क की कार्यक्षमता में गहरी अंतर्दृष्टि का मार्ग प्रशस्त कर सकती हैं, जटिल स्थितियों के लिए नई चिकित्सीय रणनीतियों में सहायता कर सकती हैं, और न्यूरोलॉजिकल अनुसंधान में क्रांति ला सकती हैं। 

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अध्ययन संदर्भ:

1. Wang, J., Jung, W. B., Gertner, R. S., आदि (2025). हजारों न्यूरॉन्स में सिनैप्टिक कनेक्टिविटी मैपिंग पैरललाइज़्ड इंट्रासेल्युलर रिकॉर्डिंग विथ ए माइक्रोहोल इलेक्ट्रोड एरे के माध्यम से। Nature Biomedical Engineering। https://doi.org/10.1038/s41551-025-01352-5