Zihni Anlamak için Beynin Haritasını Çıkarmak


Sinirbilimciler uzun zamandır zihnin soyut özelliklerini anlamak için can atıyorlar. Düşünme, şiir yazma, aşık olma ve hatta daha yüksek bir ruhsal alem tasavvur etme yeteneği gibi en değerli beyinsel niteliklerimizin tümü beyinde üretilir. Ancak fiziksel beynin yumuşacık, pembemsi-gri, buruşuk kütlesinin bu elle tutulur deneyimlere nasıl yol açtığı bir sır olarak kalıyor.

Bazı sinirbilimciler, bu gizemi çözmenin anahtarının, beynin devrelerinin daha iyi bir haritası olduğunu düşünüyor. Yaklaşık 40 yıl önce bilim adamları, yuvarlak solucanın 302 nöronunun tüm bağlantılarını izleyen bir bağlantı şemasını tamamlayarak bir dönüm noktasına ulaştılar. Caenorhabditis elegans. Tamamlanması yıllar alan titiz ve zorlu bir görev olan basılı elektron mikroskobu görüntüleri üzerinde elle izlendiler. Proje, bir hayvanın sinir sistemindeki nöronal bağlantıların kapsamlı bir haritası olan ilk tam konektom’u işaretledi.

Bugün, bilgi işlem ve görüntü analizi algoritmalarındaki gelişmeler sayesinde, bir yuvarlak solucanın bağlacı haritasını çıkarmak bir aydan az zaman alabilir. Bu teknolojik gelişmeler, bilim adamlarının gözlerini daha büyük hayvanlara dikebilecekleri anlamına geliyor. Meyve sineği larvalarının konektomuna yaklaşıyorlar. 9.000 hücreve yetişkin sinekler, 100.000 nöron.

Daha sonra, gelişmekte olan bir balığın ve belki de önümüzdeki on yıl içinde bir farenin beyninin kabaca haritasını çıkarmayı umuyorlar. 70 milyon nöron— şimdiye kadar yapılmış olanlardan neredeyse bin kat daha iddialı bir proje. Ve şimdiden insan beyninin küçük parçalarını haritalamaya başladılar, solucan bağlacı başlangıçta haritalandığında anlaşılmaz bir arayış.

Bazı sinirbilimciler, haritaların tek başına bize beynin işlevi hakkında pek bir şey söyleyemeyeceğini iddia etse de, son zamanlarda yapılan birkaç çalışma, en azından daha küçük hayvanlar için aksini ileri sürdü. Örneğin Ekim 2021’de yayınlanan bir çalışmada araştırmacılar, meyve sineği beyninin uçuş sırasında sineklerin yön bulmasına yardımcı olan bir bölgesini inceledi. Tarafından bağlantının haritalanması Bu bölgenin bilim adamları yeni nöron türleri belirlediler ve bağlantılarının bir sineğin gerekli hesaplamaları yapmasını nasıl sağlayabileceğini gösterdiler. Eylül 2021’de yayınlanan bir başka çalışma, yuvarlak solucan bağlantı verilerini sinirsel aktiviteyi görselleştirme teknikleriyle birleştirdi. belirli nöronların nasıl katkıda bulunduğunu göster solucanın çiftleşme davranışının belirli yönlerine.

Harvard sinirbilimci Jeff Lichtman bağlaç araştırmasının ön saflarında yer almaktadır. Laboratuvarı, solucanlar, sinekler, balıklar, fareler ve insanlar dahil olmak üzere farklı hayvanların sinir devrelerini haritalamak için çalışıyor ve şu anda bu alandaki diğer araştırmacılar tarafından kullanılan birkaç yöntem geliştirdi. O bir kod geliştiriciydi beyin kuşağıörneğin, tek tek nöronları yüzlerce farklı tonda etiketleyebilen ve beynin muhteşem görüntülerini üreten genetik bir teknik. Daha yakın zamanlarda, yüksek çözünürlüklü elektron mikroskopları ile küçük beyin dilimlerini analiz etmek için araçlar geliştirdi. 2021’de Lichtman, kendisi ve Google ve Harvard’daki meslektaşlarıyla birlikte, henüz hakem tarafından gözden geçirilecek bir rapor yayınladığında, bir başka önemli katkı daha yaptı. komple bağlantı şeması insan beyninin toplu iğne başı büyüklüğünde bir parçası.

birlikte yazan Lichtman, zorluklara genel bakış içindeki çok büyük miktardaki konteksomik veriden faydalı bilgiler çıkarmanın Nörobilimin Yıllık İncelemesiile konuştu bilinebilir alanın beyin fonksiyonunun daha derin bir şekilde anlaşılmasına nasıl yol açabileceği hakkında. Bu konuşma, netlik için kısaltıldı ve düzenlendi.

Beyni anlamak için neden sinir haritalarına ihtiyacımız var?

Onlara neden ihtiyacımız olduğuna dair bir sürü farklı cevap var. Beynin diğer tüm organlardan farklı olan yanı, işlevini, birbirleriyle çok uzak mesafelerde iletişim kuran hücreler aracılığıyla gerçekleştirmesidir. Nöronların şu benzersiz özelliği vardır: Kendilerinden bir parçayı, aksonlarını çok uzak bir mesafeye gönderebilirler. Memelilerde bu mesafeler bir santimetre veya daha fazla olabilir. Bir zürafa durumunda, nöronlardan bazıları muhtemelen metrelerce uzunluktadır. Aksonunu nereye gönderdiğini ve kiminle konuştuğunu izleyemezseniz o hücrenin işlevini anlayamazsınız. Dolayısıyla, bu bağlantıları haritalamak esastır. Vücuttaki başka herhangi bir organ sistemini incelemek için geçerli olmayan bir gerekliliktir.

Tek bir insan nöronunun yakın çekimi.
Tek bir insan nöronunun bu yakın çekimi, beyin hücrelerinin ne kadar birbirine bağlı olduğunu vurgulamaktadır. Yanlış renk, hücrenin diğer nöronlardan sinyal aldığı sinapsların yerlerini ve bolluğunu ortaya çıkarır; uyarıcı girdiler sarı olarak etiketlenir ve engelleyici girdiler mavi olarak etiketlenir. Kredi: H01/Lichtman Laboratuvarı/Google Connectomics

Connectomik, geleneksel sinirbilimden nasıl farklıdır?

Connectomics, yeni hipotezler oluşturmak için beyin hakkında bilmeniz gereken şeyleri ortaya çıkarmak için gerçekten mükemmel olan bir haritalama aracıdır. Çoğu zaman, bilimde iğneyi hareket ettiren şey, birinin harika bir hipotez ortaya atması ve sonra onu test etmesi değildir. Ancak daha ziyade, veriler o zamanki varsayımsal manzaraya uymayan bir şeyi ortaya çıkardı ve insanları yeni şekillerde düşünmeye zorladı. Veriler size hayal gücünüzün düşünemeyeceği kadar büyük şeyler sağlar.

Beyin hakkında yeni hipotezlere ihtiyacımız olduğunu düşünüyor musunuz?

Beyin hakkındaki fikirlerimizin çoğunun yanlış olduğu kanaatindeyim. Yanlışlar çünkü elimizde veri yok ve haritalama gibi teknikler bize beynin gerçekte ne olduğu konusunda daha doğru bir fikir verecek verileri sağlıyor. Çoğu insan düşüncesi, açıklamaya çalıştığı biyolojik süreçlerden daha naiftir. Bence sinirbilimde bilinen bir gerçek, insan beyninden çıkan düşüncelerin onları üreten makine kadar karmaşık olmadığıdır.

Eğer bu doğruysa, düşüncelerimiz beynin karmaşık işleyişini nasıl anlayabilecek?

Oldukça ironik, değil mi? Bu çok karmaşık makine, neredeyse olduğu kadar karmaşık olmayan düşünceler üretiyor. Ancak insanlar, ışığın davranışı gibi diğer karmaşık fenomenleri tanımlamada gerçekten harika bir iş çıkardılar. Aslında bu, insanların şimdiye kadar ortaya koyduğu en başarılı teorilerden biridir, ancak gerçekler tarafından zorunlu kılınmadıkça, düşünen hiç kimse onu asla bulamaz. Bir fotonun ya sonsuz küçük bir parçacık ya da yayılan bir dalga gibi davranabileceği fikri çılgınca. Yine de insan beynini anlamak çok daha karmaşıktır.

Düşündüğümüzde beynimiz aynı anda binlerce hatta milyonlarca şey yapıyor. Bu beyin için sorun değil. Ancak genellikle aynı anda yalnızca tek bir şeyle ilgilenen bilinçli düşünce sürecimiz için bu bir sorundur.

Bence konkonomi üzerine çalışan sinirbilimciler, kendilerini yabancı hissettiren bir araziye gittikleri için kaşifler gibi hissediyorlar. Yapabileceğimizin en iyisi, daha önce görülmemiş bitki ve hayvan türlerini ilk kez kataloglayan ilk doğa bilimcileri gibi olmaktır. Yakın vadede, bunu açıklayabileceğimizi veya ona hükmedebileceğimizi sanmıyorum – beynimizi bunu yapacak kadar anladığımızı iddia etmekte çok fazla kibir var. Ama tarif edebileceğimizi düşünüyorum. Ve belki de bu tanımlamalardan neler olup bittiğine dair bir anlayışa varabiliriz.

Yuvarlak kurt C. elegans.
Yuvarlak solucan C. elegans, nispeten küçük bağlaç haritasını çıkaran ilk organizmaydı. Şeffaf solucan, tahmini 7.000 bağlantı yapan yalnızca 302 nörona sahiptir. Kredi: OPENWORM.ORG (3.0 TARAFINDAN CC)

Çok büyük ölçekli iki çaba içindesiniz: fare ve insan beyninin haritasını çıkarmak. Bize zorluklar hakkında daha fazla bilgi verebilir misiniz?

Connectomik bir boru hattıdır. Bir hayvanla başlıyorsunuz ve diğer ucunda, belki 10 veya 20 adımdan sonra bir bağlantı şemasına sahipsiniz. Önce dokuyu korumanız, ardından boyamanız, reçineye gömmeniz, dilimler halinde kesmeniz ve fotoğraflarını çekmeniz gerekiyor. Ve sonra bu görüntüleri bir araya getirmeniz ve hizalamanız gerekir. O zaman yapay zeka ile yaptıklarınızı tekrar gözden geçirmelisiniz. Ve ancak tüm bunları yaptıktan sonra, bağlantıların haritasını çıkarmak olan tüm bunları neden yaptığınıza bile başlayabilirsiniz. Ancak bu adımların her biri ve birkaçını atladım, birkaç nedenden dolayı başarısız olabilir. Her birinin başarı şansı yüzde 90 olan 20 adımınız varsa, 8 kez sadece 1’i başaracaksınız. Yani sonuna kadar gitmenin zor olmasının matematiksel bir nedeni var.

Eleştirmenler, tek başına bir konektomun beynin nasıl çalıştığını ortaya çıkaramayacağını savunuyor ve bazıları, bilim adamlarının kırk yıldır solucan konektomuna sahip olduğu ve hala bu basit sinir sisteminin bile nasıl çalıştığını tam olarak anlamadığı gerçeğine işaret ediyor. Buna ne dersin?

Bu gerçekten o işin haksız bir tanımı. Solucanları inceleyen çoğu insanın bu veri setine çok dikkat ettiğini düşünüyorum. Solucan uzmanlarından oluşan bir ekip ve ben yakın zamanda şu adreste solucan bağlantısı hakkında başka bir makale yayınladık. sekiz farklı gelişim aşaması. Ve dönüştürücüydü. Sonuç olarak tek bir makaleye sığdırabileceğinizden çok daha fazla bilgi var, ancak bağlaçları bir çağdan diğerine karşılaştırmaktan ortaya çıkan bir sürü yeni fikir vardı.

Çok genç larva evresi solucanlarının, içinde çok fazla geri bildirim bulunan bir bağlantı şeması vardır. Yani hayvan, eğer isterseniz, harekete geçmeden önce çok “düşünür”. Bu, öğretmenlerinin “5 kere 12 kaç eder?” diye sorması durumunda çocukların yaptıklarına benzer. Çarpım tablosunu ezberlememişlerse, bunu kafalarında çevirmek zorunda kalacaklar. Son olarak, bir cevaba güvendiklerini hissederlerse, deltoid kaslarına bir sinyal gönderirler ve kollarını havaya kaldırırlar ve öğretmenin dikkatini çekmek için kolu ileri geri sallamak için pazı ve trisepslerini hareket ettirirler. Bir bebek solucanı bir nevi aynıdır. Bir sürü kontrol görüyorsunuz: “Cevabım var mı?” ve “Ne yapmam gerektiğini biliyor muyum?” Ancak hayvan yaşlandıkça, geribildirim giderek daha az belirgin hale gelir. Daha ileri beslemeli hale gelir: “Ne yapmam gerektiğini biliyorum ve sadece yapıyorum.”

Daha küçük hayvanları incelemenin insan beynine dair içgörülere yol açabileceğini düşünüyor musunuz?

Bence çoğu insan bu küçük hayvanları, öğrenilen derslerin insan beyninin nasıl çalıştığına uygulanacağı umuduyla inceliyor. Ama bence biz diğer tüm hayvanlardan farklıyız. İnsani gelişme sadece olağanüstü bir şekilde çizilir, ancak büyümemizin sonunda, deneyim yoluyla ürettiğimiz bilginin ustalarıyız.

Sahip olduğumuz en yakın akrabaların -insan olmayan primatlar- bizim için gerçekten iyi bir model olduğundan bile emin değilim, çünkü onlar bile bizim yaptığımız deneyimsel öğrenmeye bağımlılığa yakın bir yere sahip değiller. Bunu, en yakın primat akrabalarımızın davranışsal repertuarının bin yıl boyunca nispeten değişmeden kaldığı fikrine dayandırıyorum, oysa büyükanne ve büyükbabamın yapamadığı şeyleri yapıyorum ve kendi çocuklarım benim yapamadığım şeyleri yapıyor.

Er ya da geç, deneyimlerin bir insan beyninin bağlantı şemasına fiziksel olarak nasıl dahil edildiğine dair gizemleri çözeceğimize dair bir umut var.

Connectomik’in klinik olarak alakalı olacağını düşünüyor musunuz?

Muhtemelen bağlantı patolojileri olan hastalıklar olduğunu düşünüyorum. Bu “konnekopatiler”, bağlantı düzeyinde yanlış bağlantı yapıyor olabilir. sinapslar. Beyin doğru sayıda sinaps yapmaz veya nöronlar, inhibitör hücrelere bağlanmaları gerekirken uyarıcı hücrelere bağlanır. Beyin işlevindeki psikiyatrik ve gelişimsel bozuklukların çoğunun gizemli kaldığını çünkü beyinde neyin yanlış olduğu geleneksel tekniklerle görülemez. Olasılıklardan biri, bağlantının ince yapısına bakmanın daha iyi bir yoluna sahip olduğumuzda, belki neyin yanlış olduğunu görebiliriz.

Bu makale ilk olarak bilinebilir dergi, Yıllık İncelemelerden bağımsız bir gazetecilik çalışması. için kaydolun haber bülteni.



Kaynak : https://www.scientificamerican.com/article/mapping-the-brain-to-understand-the-mind/

Yorum yapın

SMM Panel PDF Kitap indir