DEMET İLCE / MUHABİR
Yeni bir çalışma, fare, böcek veya solucan; tüm bu canlılarda, beyindeki nöronlar arasında süper güçlü bağlantıların oluşmasına aynı prensibin rehberlik ettiğini doğruluyor. Araştırma, türden bağımsız olarak beyin ağlarının oluşumunun altında yatan evrensel bir mekanizmanın olduğu fikrinin doğrulanmasına yardımcı oluyor.
Farklı hayvanların beyinlerinde, solucanlarda yüzlerceden insanlarda on milyarlarcaya kadar değişen sayıda zıt sayıda nöron bulunur. Nöronlar birbirleriyle, sinaps adı verilen ve bilginin beynin bir bölgesinden diğerine elektrik sinyalleri şeklinde geçmesini sağlayan bağlantılar oluşturur. Bu bağlantılar hep birlikte hayvanların işlev görmesini ve dünya hakkındaki bilgileri işlemesini sağlayan bir ağ oluşturur.
Bu ağ esnektir; her zaman değişiyor ve yeniden düzenleniyor. Nöronlar arasındaki bağlantılardan bazıları oldukça zayıftır ve bu nedenle kolayca kopup yenisi çıkarılabilir, küçük bir grup ise süper güçlüdür. Bu güçlü bağlantılar "ağır kuyruklu" bağlantılar olarak bilinir çünkü beyindeki bağlantı yoğunluğunun düşükten yükseğe doğru grafiğinde bunlar, bir hayvanın kuyruğu gibi ölçeğin yoğun ucunda çizilen aykırı değerlerdir.
Bu ağır kuyruklu bağlantılar, beyindeki sayıca çok daha fazla olan zayıf bağlantılarla karşılaştırıldığında, öğrenme ve hafıza gibi temel bilişsel süreçlerin kontrolünde daha büyük bir rol oynar. Ancak Nature Physics dergisinde 17 Ocak Çarşamba günü yayınlanan yeni çalışmanın yazarlarına göre, bu güçlü bağlantıların basit, bilinen ağ organizasyonu ilkeleri yoluyla mı yoksa türe özgü mekanizmalar yoluyla mı oluştuğu bilinmiyordu.
Birleşik Krallık'taki Nottingham Üniversitesi'nden nöroinformatik profesörü Marcus Kaiser, "Bir nöronun bağlı olduğu nöron sayısının, ağdaki bazı nöronların yüksek düzeyde bağlantılı merkezler olması nedeniyle büyük ölçüde değiştiği bir süredir biliniyor." dedi.
"Ancak türler arasında bir bağlantının ağırlıklarının (güçlerinin) dağılımı da büyük ölçüde değişiklik gösteriyor" diye ekledi. Ekip, bu varyasyonun, her türün beynindeki bağlantıların farklılığından kaynaklanıp kaynaklanmadığını görmek istedi.
Yazarlar, farelerin, meyve sineklerinin ve iki solucan türünün beyinlerini temel alarak, konnektom adı verilen nöronlar arasındaki bağlantıların haritalarını analiz etti. Bu haritaları doku örneklerini özel görüntüleme teknikleriyle analiz ederek oluşturdular.
Ağır kuyruk bağlantılarının nasıl oluşabileceğini anlamak için konektomlardan elde edilen verileri kullanarak Hebbian plastisite olarak bilinen nöronal kendi kendine organizasyon ilkesine dayanan bir matematiksel model geliştirdiler. Bu prensibi "birlikte ateşlenen nöronlar, birbirine bağlanır" sözüyle özetleyebiliriz. Yani bir nöron diğerini kimyasal mesajlar yoluyla tekrar tekrar aktive ettiğinde iki hücre arasındaki bağlantı güçlenir. Bu temel prensip, anıları nasıl öğrendiğimizin ve oluşturduğumuzun temelini oluşturur.
Ancak daha önce yapılan bazı araştırmalar, Hebb dinamiklerinin tek başına hayvanların sinapslarını yeniden düzenleme ve nöronlar arasındaki bağlantıları güçlendirme yeteneklerini tam olarak açıklayamayabileceğini ileri sürdü.
Yazarların modeli, Hebbian plastisitesinin, üzerinde çalıştıkları tüm hayvanlarda, her türe özgü ek mekanizmalara ihtiyaç duymadan, ağır kuyruk bağlantılarının oluşumunu açıkladığını doğruladı. Araştırmacılar, bu prensibin, ağır kuyruklu bağlantıları açıklamanın yanı sıra, muhtemelen nöronların bir araya gelme ve aktivite düzeylerine bağlı olarak sıkı sıkıya bağlı gruplar oluşturma eğilimine de rehberlik ettiğini söyledi.
Bir açıklamada, modellerinin gerçek bir beyne daha iyi benzemesi için, yazarların ağ organizasyonundaki bazı rastgeleliklerin hesaba katılmasını sağladıklarını söylediler. Yeni çalışmanın ilk yazarı ve Yale Üniversitesi'nde fizik profesörü olan Christopher Lynn, nöronların tipik olarak faaliyetleri nedeniyle (Hebbian dinamiklerinde olduğu gibi) veya rastgele olarak sinapsların bazen bağlantısının kesildiği veya oluştuğu için yeniden düzenleneceğini ve bağlanacağını varsaydılar. Kaiser, "Genel olarak bu, biyolojik sinir ağları boyunca sinaptik ağırlıktaki (nöronlar arasındaki bağlantıların gücü) varyasyonu açıklamak için umut verici bir ilk adımdır" dedi.
Ancak makalenin bir sınırlamasının, yazarların modellerindeki yalnızca birkaç özelliği gerçek nöron ağlarıyla karşılaştırması olabileceğini söyledi. “Örneğin, kendi modelleri ile kümelenmeyi test ettiler, ancak ağır kuyruk bağlantılarına sahip beyin ağlarında görmeyi beklediğiniz diğer özellikleri test etmediler”, dedi. Bunlar arasında modüller (nöronların yoğun şekilde bağlı bölgeleri) ve kısa genel yol uzunlukları, yani hücreler arasındaki mesafe yer alır.
Yazarlar çalışmada insan beyni üzerinde çalışmadı ancak ağ gelişiminin görünüşte evrensel olan bu ilkesini çalışmanın, bilim adamlarının, insanlar da dahil olmak üzere birçok hayvandaki beynin yapısını ve işlevini daha iyi anlamalarına yardımcı olabileceğini düşünüyorlar.