काठमाडौँ । भारतमा एपिलेप्सीका बिरामीको उपचारका लागि आईआईटी दिल्लीले यस्तो नयाँ प्रविधिको विकास गरेको छ, जसका माध्यमबाट बिरामीको मस्तिष्कको शल्यक्रिया आवश्यक पर्ने ठाउँका बारेमा सजिलै पत्ता लगाउन सकिन्छ । अनुसन्धानकर्ताहरूले यस प्रविधिलाई ‘नन-इनभेसिभ ईईजी आधारित ब्रेन सोर्स लोकलाइजेशन’ नाम दिएका छन् । यस प्रविधिको मद्दतले यो प्रक्रियामा लाग्ने समयको बचत मात्र गर्दैन, बिरामीको पीडा र असुविधा पनि कम हुन्छ ।
एपिलेप्सी संसारको चौथो सबैभन्दा बढी हुने न्यूरोलोजिकल विकार हो, जसले सामान्यतया स्नायु प्रणालीलाई असर गर्छ । आज विश्वभर करोडौँ मानिस यसको सिकार भएका छन् । यस विकारमा, बिरामीलाई आघात पर्छ अनि मुर्छा पर्ने, हातखुट्टा काम्ने, शरीर लल्याकलुलुक हुने, आँखा पल्टाउने, फिँज काढ्ने, जिब्रो टोक्ने र बेहोस हुने जस्ता लक्षण देखिन्छ । यस्तो अवस्थामा बिरामीको शरीरमा कुनै नियन्त्रण हुँदैन ।
शरीरको सबै भाग नियन्त्रण गर्ने दिमाग न्यून मात्राको करेन्टले चलेको हुन्छ । त्यो करेन्टको सञ्चार धेरै मात्रामा भएमा सोही दिमागको हिस्साले नियन्त्रण गर्ने शरीरका अङ्गमा अचानक करेन्ट लागे झैँ झट्का दिन थाल्छ । यही असन्तुलन पटक–पटक भइरहेको अवस्थालाई छारे रोग (इपिलेप्सी) भनिन्छ ।
मस्तिष्कका नसामा आउने गडबडीका कारण शरीरमा देखिने समस्या हो– छारे रोग । मस्तिष्कको नसामा ट्युमर पलाउँदा, मस्तिष्क सुन्निँदा तथा मस्तिष्कमा रगत जम्दा दिमागमा चाहिनेभन्दा बढी विद्युतीय तरङ्ग उत्पन्न हुन्छ । त्यही तरङ्गका कारण छारे रोगका लक्षण देखिन्छन् । यो रोग लागेपछि केही मिनेट या सेकेन्डका लागि बेहोस हुने, काम्ने, मुखबाट फिँज काढ्ने, वान्ता हुने, मुर्छा पर्ने, लल्याकलुलुक हुने, केही थाहा नपाउने जस्ता लक्षण देखिन्छन् ।
यो विकारले सबै उमेरका मानिसहरूलाई असर गर्न सक्छ तर सामान्यतया यो समस्या बच्चाहरूमा बढी देखिन्छ । विश्व स्वास्थ्य सङ्गठनको तथ्याङ्क हेर्दा विश्वभर करिब ५ करोड मानिस यो रोगको चपेटामा छन् । यीमध्ये करिब ८० प्रतिशत अर्थात् लगभग ४ करोड छारे रोगको बिरामीहरू नेपालजस्ता न्यून आयस्रोत तथा विकासोन्मुख देशहरूमा छन् । यसमध्ये पनि करिब ७५ प्रतिशत बिरामीहरू उपचारको पहुँच बाहिर छन् ।
छारे रोगलाई धेरै हदसम्म औषधिको सहायताले नियन्त्रण गर्न सकिन्छ, तर औषधिले शरीरमा हुने आघात नियन्त्रण गर्न नसक्ने अवस्थामा पुगेपछि त्यसलाई औषधि प्रतिरोधी एपिलेप्सी भनिन्छ ।
औषधि (प्रतिरोधी एपिलेप्सी मस्तिष्कको संरचनात्मक असामान्यताहरूको कारण उत्पन्न हुने सम्भावना हुन्छ । यस्तो अवस्थामा, मस्तिष्कको शल्यक्रियाले मात्र यी बिरामीहरूलाई पूर्ण उपचार हुन सक्छ । त्यसका लागि मस्तिष्कमा रहेको विद्युतीय सङ्केतको असामान्यता र उत्पत्तिका बारेमा समयमै न्यूरोसर्जनले सही रूपमा पहिचान गर्नसक्नु पर्छ ।
तर यस सर्जिकल उपचारमा सबैभन्दा जटिल र कठिन काम शरीरमा यो असामान्यताको उत्पत्ति पत्ता लगाउनु र मस्तिष्कको संरचनात्मक असामान्यतासँग जोड्नु हो । यी संरचनात्मक असामान्यताहरू यति सूक्ष्म छन् कि तिनीहरूलाई एमआरआई प्रविधिको मद्दतले मात्र पत्ता लगाउन सकिन्छ र सधैँ इलेक्ट्रोएन्सेफालोग्राम (ईईजी) मूल्याङ्कनद्वारा व्याख्या गर्न सकिन्छ ।
यसका अतिरिक्त, न्यूरोसर्जनहरूले पहिचानका अन्य विधिहरू जस्तै पोजिट्रोन उत्सर्जन टोमोग्राफी (पीईटी) स्क्यान र म्याग्नेटोएन्सेफेलोग्राफी (एमईजी) प्रयोग गर्छन् । पीईटी स्क्यानका लागि रेडियोएक्टिभ सामग्रीहरू प्रयोग गरिन्छ, जबकि एमईजी सुविधाहरू सीमित ठाउँमा मात्र उपलब्ध छन् ।
त्यसैगरी, क्रेनियोटोमी र रोबोटिक सहयोगी शल्यक्रियाहरू धेरै जटिल हुन्छन् जहाँ डाक्टरले मस्तिष्कमा इलेक्ट्रोड राख्नको लागि खप्परमा प्वाल पार्छन् ।यो प्रक्रियाबाट एपिलेप्टोजेनिक जोन पत्ता लगाउन २ देखि ८ घण्टा लाग्छ र बिरामीहरूलाई धेरै दुखाइ र असुविधा हुन्छ ।
डाउनटुअर्थमा प्रकाशित एक समाचारका अनुसार यस्तो अवस्थामा, आईआईटी दिल्लीका प्रोफेसर लालन कुमारको नेतृत्वमा अनुसन्धानकर्ताहरूले एपिलेप्टिक फोकल पत्ता लगाउनको लागि नन(इनभेसिभ ईईजी आधारित ब्रेन सोर्स लोकलाइजेशन (बीएसएल) फ्रेमवर्क डिजाइन गरेका छन्, जुन बिरामीहरूलाई ध्यानमा राखेर थप उन्नत र डिजाइन गरिएको छ । यो प्रविधिको मद्दतले क्र्यानोटोमीको आवश्यकता पर्दैन ।
यस प्रविधिमा बिरामीको टाउकोमा केही सेन्सर राखिने र केही मिनेटमै मस्तिष्कको कुन भागमा विद्युतीय सङ्केत र संरचना असामान्य छ भन्ने थाहा हुने प्रोफेसर लालन कुमारले जानकारी दिनुभयो ।
यसरी, डाक्टरहरूले मस्तिष्कको कुन भागमा शल्यक्रिया गर्न आवश्यक छ भनेर सजिलै थाहा पाउन सक्नेछन् । आईआईटी दिल्लीका अनुसन्धानकर्ताहरू अहिले यो प्रविधिको आधारमा यसको प्रोटोटाइप तयार गर्नमा व्यस्त छन् । यस प्रविधिका बारेमा प्राध्यापक ललन कुमार भन्नुहुन्छ, ‘यो प्रविधिले समय मात्र बचाउने छैन, बिरामीको सुविधालाई ध्यानमा राख्दै यो प्रविधि महत्त्वपूर्ण खोज हो ।’ स्राेतः INS
