Bu yazının içerik özgünlüğü henüz kategorize edilmemiştir. Eğer merak ediyorsanız ve/veya belirtilmesini istiyorsanız, gözden geçirmemiz ve içerik özgünlüğünü belirlememiz için [email protected] üzerinden bize ulaşabilirsiniz.

Türümüzün kendi kendine sorduğu en karmaşık sorulardan biri beynimizin vücuttan aldığı hisleri ve duyusal uyarıları nasıl anlamlı bilgiye dönüştürdüğüdür. Bunun yanıtı en kısa biçimde uyarımın gerçekleştiği bölgedeki reseptörler harekete geçer ve beyne elektriksel sinyaller göndererek beyni bu uyaranın varlığından haberdar ettiğidir. Ancak elektriksel sinyallerden oluşan aksiyon potansiyeller hücrenin hücre zarındaki elektriksel potansiyelini +40 mV’a kadar depolarize eder ve bu büyüklük sabittir. Bu durumda aynı büyüklük kullanılarak çeşitli derecelerde ve farklı uyaranlara bağlı elektriksel sinyallerin değişik anlamlı bilgilere dönüştürülmesi ve hafızada saklanması beynin büyüklükten farklı değişkenler kullandığına işaret etmektedir. Örneğin, elektrik sinyallerinin zamanlaması ve frekansı çok uygun değişkenler olabilir.

İnsan beyninde Aralık 2014’te yapılan ölçümlere göre yaklaşık 80 milyar nöron ve bunların 10 – 50 katı kadar da bu nöronların işlevlerini yapmalarına yardım eden glia hücresi bulunmaktadır. Nöronlar arasındaki bağlantı sayısı o kadar fazladır ki bazen bu sayı 10.000’e kadar çıkabilmektir ve dahası binlerce sinaps kurabilen bu nöronların dendritleri de tıpkı bir nöron gibi işlem yapabilme özelliğine sahiptir. Bu kadar karmaşık bir yapıya sahip olan beyin her saniye milyarlarca elektrik sinyalini alıyor ve çoğu zaman milisaniyeler ölçeğinde gerekli işlemleri yapıp vücudun tepki vermesini sağlayabiliyor. Bu elektrik sinyallerin okunması, işlenmesi ve sonrasında bellekte ilgili bilgilerin depolanması beynin kendi içinde var olan elektrik sinyallerinden oluşan alfabesi sayesinde oluyor. Bu alfabede ise beyin elektrik sinyallerini zamanlama ve birim zamanda gönderim sıklığı olarak işliyor. Bilgisayarların çalışma prensibini göz önüne alalım, 1 ve 0 rakamlarından oluşan bu sistemde 1 ve 0’ların tekrar sayıları bilgisayar tarafından anlamlı bilgiye dönüştürülerek karşımıza geliyor. Beyin için de bu durum böyledir. Örneğin, 1’i elektriksel sinyalin gönderildiği durum, 0’ı ise gönderilmediği durum olarak düşünelim. Elimize iğne battığımızda acı reseptörleri uyarılıyor ve beyne 110000111 şeklinde sinyal gönderiyor, kalem ucu battığında ise iğneyle olan kalınlık ve sertlik farkından dolayı 1111001100 şeklinde bir sinyal gönderiliyor ve beyin bu sinyalleri çok daha öncesinde (muhtemelen bebeklikte) kaydettiği için ilk sinyali iğne, ikinci sinyali kalem olarak algılıyor.

Çalışmanın nasıl yapıldığından kısaca bahsedecek olursak, araştırmacılar belirli bir kumaş üstüne fareler yerleştirdiler. Fareler bıyıklarıyla kumaşın yüzeyinde gezinip, keşfederken araştırmacılar da farelerin beyin korteksinde (beynin en dış yüzeyi) oluşan nöral faaliyeti kaydediyor ve inceliyordu. Çalışmanın sonunda yapılan incelemeler aksiyon potansiyellerin zamanlamasının frekansından daha önemli olduğunu ancak bu iki parametrenin birlikte değerlendirilmesinin tek başlarına değerlendirilmesinden çok daha etkili sonuçlar doğuracağını keşfettiler.

Elektrik sinyallerin gönderilişi arasındaki zaman ve frekans farklılıkları çok küçük zaman aralıklarında gerçekleşmektedir. Reseptörlerden ve nöronların kendi aralarındaki bu elektrik sinyallerin iletimi arasındaki fark sadece 10 - 20 milisaniye gibi kısa süreler içinde gerçekleştiriliyor. Aslında sinyaller arasındaki bu frekans farkı yıllardır biliniyordu fakat zamanlamanın milisaniye ölçeğinde nasıl gerçekleştiği büyük merak konusuydu. Bunun yanında sinyallerin ayrıştırılmasında zamanlamanın frekanstan daha önemli olduğu da elde edilen diğer bulgular arasındaydı ancak bu iki değişken birbirini tamamlar özelliktedirler.

Beynin elektriksel alfabesinin daha iyi çözümlenmesiyle beynin kendi içinde elektriksel sinyalleri nasıl kimyasal bilgiye ve sonrasında bilincin fark edebileceği anlamlı bilgiye dönüştürdüğü daha iyi anlaşılabilir. Bilgisayarların kullandığı 1 ve 0’lardan oluşan ikili koda benzer bir sistem kullanan beynin bu yapısının kesin olarak açığa çıkarılması robotik protezler başta olmak üzere çok sayıda biyomekanik keşfe de öncülük edebilir.

 

Kaynaklar ve İleri Okuma:

  1. Alpha Galileo
  2. Yanfang Zuo, Houman Safaai, Giuseppe Notaro, Alberto Mazzoni, Stefano Panzeri , Mathew E. Diamond.  2015. Complementary Contributions of Spike Timing and Spike Rate to Perceptual Decisions in Rat S1 and S2 Cortex. Current Biolog; DOI: 10.1016/j.cub.2014.11.065
  3. Dale Purves ve ark. 2003. Neuroscience. Sinauer Associates Yayınları. 3. Baskı.
Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 25/06/2019 14:04:47 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/3959

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Soru Sorun!
Öğrenmeye Devam Edin!
Evrim Ağacı %100 okur destekli bir bilim platformudur. Maddi destekte bulunarak Türkiye'de modern bilimin gelişmesine güç katmak ister misiniz?
Destek Ol
Gizle

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close
Geri Bildirim Gönder