Ana içeriğe atla

Beyinde Zaman ve Mekân Dengelemesi


Bilim insanları, uzunca bir süredir, beyinde gerçekleşen aktiviteleri dinleyerek, beynin gürültülü ve görünüşe göre rastgele aktivitesinin kaynağını anlamaya çalışıyor. Son 20 yılda, “dengeli ağ teorisi“,  nöronların tekrar tekrar birleşmiş ağlarındaki yavaşlama ve coşmanın bir dengesi aracılığıyla söz konusu bu rastgele aktiviteyi açıklamak için ortaya çıkmıştır. Bir grup bilim insanı da beyin devrelerini beyin aktivitesine bağlayan derin ve test edilebilir tahminler sağlamak için dengeli modeli genişletti.
University of Pittsburgh’dan araştırmacılar, Nature Neuroscience’da yayımlanan makalelerinde, bu yeni modelin, canlı hayvanların beyinlerindeki nöronların son derece değişken tepkilerine dair deneysel bulguları doğru bir şekilde açıkladığını söylüyor.
Yeni model, nöral devrelerde nöronlar arasındaki aktivitenin nasıl koordine edildiği konusunda daha zengin bir kavrayış sağlıyor. Araştırmacılara göre, model, gelecekte öğrenme ya da hastalıkla ilişkili beyin aktivitesini öngören sinirsel “işaretleri” keşfetmek için kullanılabilir. Araştırmacılardan Brent Doiron; normal olarak beyin aktivitesinin çoğunlukla rastgele ve son derece değişken olmasından kaynaklı hesaplamayı zorlaştırdığını söylüyor. Nöral hesaplamanın mekaniğini anlamak için, bir nöronal ağın dinamiklerinin ağın mimarisine nasıl bağlı olduğunu bilmeniz gerekir ve bu son araştırma bizi bu amaca önemli oranda yaklaştırıyor.
Dengeli ağ teorisinin önceki versiyonları, uyarıcı ve yavaşlatıcı girdilerin zamanlaması ve frekansının nöral davranışta ortaya çıkan değişkenliği nasıl şekillendirdiğini yakalamıştı, ancak bu modeller biyolojik olarak gerçekçi olmayan kısayollar kullanmıştı.
Doiron’a göre, orijinal model; beyindeki bağlanma biçiminin mekânsal bağımlılığını göz ardı etti, fakat birbirine yakın nöron çiftlerinin birbirine görece uzak nöron çiftlerine kıyasla bağlantı kurmaları daha muhtemeldir. Doiron; önceki modellerin, ya beynin aksine tamamen rastgele etkinlik, ya da derin bir nöbette görebileceğiniz tamamen senkronize edilmiş sinirsel davranışlar gibi gerçekçi olmayan davranışlar ürettiğini söylüyor.
Bu denge bağlamında ise, nöronlar sürekli bir gerginlik halindedir. Araştırmacılardan Matthew Smith; bu durumu ayağınızı parmaklarınız üzerinde dengede tutmaya benzetiyor. Eğer, aşırı küçülme varsa, bu durum sinirsel atışlarda veya iletişimde büyük dalgalanmalara neden olur.
Yeni model, nöral ağların mekânsal ve zamansal karakteristiklerini ve nöronlar arasındaki aktivitedeki korelasyonları (bir nörondaki “ateşleme” diğer bir nörondaki ateşlemeyle bağlantılı mı değil mi) göz önüne alıyor. Model, bilim insanlarının görsel dünyayı işleyen beyin bölgesinde incelenen nöronların davranışını öngörmek için kullanabileceği kadar önemli bir gelişmedir.
Model geliştirildikten sonra, bilim insanları, görsel korteksteki verileri inceledi ve modellerinin, ne kadar uzak olduklarına bağlı olarak nöronların davranışını doğru bir şekilde öngörebildiği bulgusuna ulaştı. Yakın nöron çiftlerinin aktivitelerinin güçlü bir biçimde bağlantılı olduğu, orta derecede uzaklıkta bulunan nöron çiftlerinin ters-ilişkili olduğu (bir tanesi fazla tepki oluşturuyorsa, diğeri az tepki oluşturuyor) ve uzak mesafedeki nöronların ise bağımsız olduğu görüldü.
Model, beynin bilgiyi nasıl hesapladığına dair kavrayışımızı geliştirmeye yardımcı olacak, çünkü, ağ yapısının ağ değişkenliğini nasıl belirlediğini tanımlamak için ileriye doğru atılmış büyük bir adımdır. Doiron’a göre, herhangi bir ciddi beyin hesaplama teorisi, koddaki gürültüyü hesaba katmalıdır. Çünkü, nöronal değişkenlikteki değişim, dikkat ve öğrenme gibi önemli bilişsel işlevlere eşlik eder ve ayrıca Parkinson hastalığı ve epilepsi gibi yıkıcı patolojik durumların bir işaretidir.
Bilim insanları, görsel kortekste testlerde bulunurken, modellerinin beynin diğer bölümlerinde, örneğin işitsel veya koku işaretlerini işleyen alanlardaki aktiviteleri tahmin etmek için de kullanılabileceğini düşünüyor. Ayrıca ekip, modelin tüm memeli beyinleri için kullanılabileceğini ileri sürüyor.
Doiron ve Smith’in hesaplama yaklaşımının en belirgin özelliği, amacının beyin işlevinin genel prensiplerini genel anlamda birçok senaryoya uygulanabileceğidir. Bu model, sinirbiliminde iyi teoriler sağlamak için atılan önemli bir adımdır.

Yorumlar

Bu blogdaki popüler yayınlar

Dünyamız Nasıl Evrim Geçirdi?

Evrende ve dünyamızda hiçbir şey aynı biçimde kalmaz. Madde, galaksiler, yıldızlar, yıldız sistemleri, gezegenler ve gezegenlerin bileşenleri sürekli bir evrimleşme sürecinden geçer. Atmosfer de bunların dışında değildir elbette. Oksijensiz dönem  Yer’in oluşumu aşağı yukarı 4,5 milyar yıl öncesine denk düşer. Güneş sistemi ve gezegenlerin oluşumuna dönük yapılan çalışmalarda Yer’in ilk oluşum döneminde oldukça sıcak olduğu ve atmosferinin de bulunmadığı öne sürülür. Yer’in bu devri; çeşitli büyüklükte göktaşlarının çarpması ve volkanik faaliyetler soncunca karbon dioksit ve azot gazı gibi gazların serbest kaldığı, suyun buhar olarak atmosferde bulunma olasılığının olduğu bir dönemdir. Yer’in oluşum dönemini temsil eden bir görsel çalışma. Gökcisimlerinin çarpması ve volkanik faaliyetler nedeniyle yer yüzeyi şu anki halinden çok uzakta. Bu dönemde ilkel atmosfer oluşumun başladığı ileri sürülmektedir. Dev çarpışma hipotezi de bu dönem için öne sürülmüştür. Bu hipotezde; ...

MS Tedavisi İçin Myelin Kılıfı Onaran Peptit Geliştirildi

MS yani multipl skleroz hastalığı nöronları koruyan miyelin kılıfa bağışıklık sisteminin saldırmasıyla oluşan ,elden ayaktan düşüren bir hastalıktır. Aynı elektrik kablolarının yalıtan plastikler gibi miyelin kılıflar zarar gördüğünde, beyin ve vücudumuz arasında iletişim sekmeye uğrar. Bu da motor fonksiyonlarda ve bilişsel kabiliyetlerde bozulmaya neden olur. İşte şimdi Melbourne Üniversitesi’nden bilim insanları miyelinin kendini onarmasını sağlayabilecek sentetik bir peptit geliştirdi. Bu sayede bu hastalığın gelişimi yavaşlatılabilir.  MS çok karmaşık bir hastalık olmakla beraber,diğer taraftan tedavilerin yöneldiği birkaç hedef var . Genelde MS tedavileri bağışıklık sisteminin miyeline karşı aşırı tepkisini kısa süreli durdurmak , çözüm yollarından biri. Yapılan çalışmalarda B hücrelerini yok etmek myeline toleransı iyileştirebilir ya da tümüyle bağışıklık sistemini yeniden başlatmak belki de başka bir çözüm olabilir. Diğer taraftan, miyelin kılıfı kök hücre ya ...

Gözler Olmadan “Görmek”: Görsel Olmayan Fotoreseptörler

Biz insanlar, büyük oranda gözlerimizden gelen veriyi işlemeye dayalı canlılarız ve normal bir görüşe sahip olanlarımız, dış dünyayı deneyimleme biçimimizde gözlerimizin hayati önemde olduğunu düşünmektedir. Görme, ışık temelli algılamanın ilerlemiş bir formudur, yani ışığa hassasiyettir. Fakat, gündelik yaşamımızda, ışık temelli algılamanın diğer bazı gelişmemiş biçimlerini de deneyimleriz. Örneğin hepimiz, sıcak Güneş’in hazzını derimizde hissederken, burada ışığı değil, ısıyı bir algı olarak kullanırız ve bu algımız için hiçbir göz veya özel fotoreseptör hücresine ihtiyaç duymayız. Bilim insanları, son yıllarda, insanlar da dahil olmak üzere pek çok hayvan türünün, gözlerin dışında, beklenmedik yerlerde, ışığı saptayabilen özel moleküllere sahip olduğunu keşfettiler. Bu “göz dışı fotoreseptörler”, genellikle, merkezi sinir sisteminde veya deride ve aynı zamanda da iç organlarda da sıklıkla bulunabiliyor. Peki göz dışı yerlerde bulunan bu ışığa duyarlı moleküller ne ya...