Yönlü Bağlantılar Beyin Hücre Ağlarının Karmaşık Dinamiklerini Nasıl Biçimlendirir?
Eurekalert
- Basın Bildirisi
- Sinirbilim (Nörobiyoloji)
- Bilim Haberciliği
Sinir ağlarındaki yapı (bağlanırlık) ile işlev (nöronal aktivite) arasındaki ilişki, biyolojinin pek çok alanında temel bir araştırma konusudur. Ancak, hayvan beyinlerindeki sinir bağlantılarının karmaşık olması ve invaziv cerrahi müdahalelerin ne kadar gerekli olduğu gibi konular, bu ilişkiyi doğrudan incelemeyi zorlaştırmaktadır. Laboratuvar ortamında üretilen nöronlar, davranışlarının doğru bir şekilde tanımlanması halinde, hayvan testlerine alternatif olabilecek önemli bir model sunabilir.
Tohoku Üniversitesi'nden bir araştırma ekibi, mikroakışkan cihazlar kullanarak yönlü bağlantıların nöronal ağların karmaşık dinamiklerini nasıl şekillendirdiğini ortaya koymuştur. Ekip ayrıca, deneysel verilere dayanarak geliştirdikleri matematiksel modellerle bağlantıların uzay ve zaman boyutlarındaki aktiviteyi nasıl etkilediğini öngörmeyi başardı.
Tıpkı bir akarsu akıntısı gibi, nöronal ağlardaki yönlü bağlantılar sinyalleri bir bölgeden diğerine taşır. Mikroakışkan cihazların içindeki küçük kanallar, bu akışı hassas bir şekilde yönlendirebilir. Bu yöntem, laboratuvar ortamında yetiştirilen nöronların canlı modellere (in vivo) daha benzer tepkiler vermesini sağlar. Araştırma ekibi, bu ortamda tek yönlü bağlantıların beyin dinamiklerini şekillendirmede üstlenebileceği temel rolleri incelemiştir. Baş yazar Nobuaki Monma şu açıklamayı yapıyor:
Beyin anlaşılması zor bir yapıdır, bunun nedenlerinden biri dinamik yapıda olmasıdır. Beyin, zaman içinde pek çok faktöre bağlı olarak aynı uyaranlara farklı biçimde yanıt vermeyi öğrenebilmektedir.
Araştırma ekibi, hayvan sinir sistemlerinde olana benzer modüler yapılar barındıran nöronal ağlar tasarlamaktadır. Mikrokanallar aracılığıyla bu modüller arasına yönlü bağlantılar yerleştiren araştırmacılar, ileri beslemeli (İng: "feedforward") bir düzende bağlantı kurarak aşırı uyarıcı (ekskitatör) tepkilerden kaçınmaktadır. Kalsiyum görüntüleme (kalsiyum sinyali takibi) yöntemiyle ağın kendiliğinden gösterdiği etkinliği kaydeden araştırmacılar, yönlü bağlantılar içeren ağlarda yönsüz bağlantılara göre daha karmaşık aktivite süreçleri oluştuğunu tespit etmiştir.
Ekip ayrıca, biyolojik gözlemlerin altında yatan ağ mekanizmalarını netleştirmek ve daha karmaşık dinamikler üreten konfigürasyonları öngörmek amacıyla iki ayrı matematiksel model geliştirmektedir. Bu modeller, modüler yapı ile bağlantıların etkileşiminin karmaşık aktivite süreçlerini güçlendirdiğini belirtmektedir. Çalışmanın yazarlarından Doçent Hideaki Yamamoto, elde ettikleri sonuçlara dair şu ifadeyi kullanıyor:
Bu çalışmanın bulguları, beyindeki nöronal ağlara dair temel anlayışımızı derinleştirmekle kalmıyor, aynı zamanda tıp ve makine öğrenmesi gibi alanlarda da uygulama alanı olabileceğini gösteriyor.
Bu yaklaşım, biyolojik açıdan gerçekçi (İng: "biologically plausible") yapay sinir ağlarının geliştirilmesi için de laboratuvar ölçekli bir model sunmaktadır. Kuramsal çalışmalarda atılacak daha ileri adımlar, büyük ölçekli ağları modellemek için yeni olanaklar sağlamaktadır. Böylece gelecekteki beyin bağlantı haritaları (İng: "connectome") hakkındaki analizlere katkı sunmak mümkün olabilir. Bu nöronal ağları daha kapsamlı biçimde çözümlemek, beyin hakkındaki pek çok gizemin ortaya çıkarılmasında güvenilir bir yöntem oluşturmaktadır.
Evrim Ağacı'nda tek bir hedefimiz var: Bilimsel gerçekleri en doğru, tarafsız ve kolay anlaşılır şekilde Türkiye'ye ulaştırmak. Ancak tahmin edebileceğiniz Türkiye'de bilim anlatmak hiç kolay bir iş değil; hele ki bir yandan ekonomik bir hayatta kalma mücadelesi verirken...
O nedenle sizin desteklerinize ihtiyacımız var. Eğer yazılarımızı okuyanların %1'i bize bütçesinin elverdiği kadar destek olmayı seçseydi, bir daha tek bir reklam göstermeden Evrim Ağacı'nın bütün bilim iletişimi faaliyetlerini sürdürebilirdik. Bir düşünün: sadece %1'i...
O %1'i inşa etmemize yardım eder misiniz? Evrim Ağacı Premium üyesi olarak, ekibimizin size ve Türkiye'ye bilimi daha etkili ve profesyonel bir şekilde ulaştırmamızı mümkün kılmış olacaksınız. Ayrıca size olan minnetimizin bir ifadesi olarak, çok sayıda ayrıcalığa erişim sağlayacaksınız.
Makalelerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu makalemizle ilgili merak ettiğin bir şey mi var? Buraya tıklayarak sorabilirsin.
Soru & Cevap Platformuna Git-
6
-
3
-
1
-
1
-
1
-
0
-
0
-
0
-
0
-
0
-
0
-
0
- N. Monma, et al. (2024). Directional Intermodular Coupling Enriches Functional Complexity In Biological Neuronal Networks. Elsevier BV, sf: 106967. doi: 10.1016/j.neunet.2024.106967. | Arşiv Bağlantısı
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 22/02/2025 07:16:49 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/19534
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.
