Son on yılda sinirbilim, insan beyninin karmaşık yapısını derinlemesine inceleyen araştırmalarla kayda değer ilerlemeler kaydetmiştir. En yeni nörobilim araştırmalarının iki ana kaynağı, yüksek etkili çalışmalar yayınlamasıyla bilinen bilimsel bir dergi olan Nature Neuroscience ve nörobilimsel araştırmalarda önde gelen bir kurum olan Austin’deki Texas Üniversitesi Nörobilim Bölümü’dür.
Nature Neuroscience’da nöroanatomi ve nörofizyolojiden nörofarmakoloji ve nörogörüntülemeye kadar çeşitli nörobilimsel alt disiplinleri kapsayan sayısız makale yer alıyor. Derginin son dönemde öne çıkan çalışmaları arasında nörodejeneratif bozukluklar, beyin plastisitesi ve genetiğin beyin gelişimi ve işlevindeki rolüne odaklanan çalışmalar yer alıyor. Bu çalışmalar sadece beynin karmaşık biyolojisine dair anlayışımızı derinleştirmekle kalmıyor, aynı zamanda bir dizi nörolojik ve psikiyatrik bozukluk için potansiyel terapötik müdahalelerin önünü açıyor.
Benzer bir şekilde, Austin’deki Texas Üniversitesi Sinirbilim Bölümü de bu alana önemli katkılarda bulunmaktadır. Dr. Alex Huth ve meslektaşları kısa süre önce Nature Neuroscience’da çığır açan bir çalışma yayınladı. Araştırmaları, nörobilimde sürekli ilgi çeken bir konu olan beynin dili nasıl işlediği ve yorumladığına dair daha incelikli bir anlayış geliştirmeye odaklandı.
Dr. Huth’un ekibi, denekler hikayeleri dinlerken beyin aktivitesini haritalamak için fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme (fMRI) kullandı. Anlamsal bilginin beynin korteksi boyunca kodlandığını ve temsil edildiğini tespit ederek, dil işlemenin belirli beyin bölgeleriyle sınırlı olduğu yönündeki önceki varsayımlara meydan okudular.
İnvaziv olmayan beyin kayıtlarından sürekli dilin anlamsal olarak yeniden yapılandırılması
Sinirbilimdeki en ilgi çekici sorulardan biri beynin dili nasıl temsil ettiği ve işlediğidir. Tang ve arkadaşlarının bu makalesinde yazarlar, sözlü veya yazılı cümlelerin anlamını kurtarmak için sürekli dilin fonksiyonel MRI (fMRI) kayıtlarından çözülebileceğini göstermektedir. Yazarlar, kelimeleri büyük bir metin külliyatındaki eş-oluşumlarına dayalı olarak yüksek boyutlu vektörlerle eşleştiren bir anlamsal model kullanmışlardır. Daha sonra, hikayeleri dinleyen veya okuyan katılımcılardan elde edilen fMRI verilerinden bu anlamsal vektörleri tahmin etmek için bir sinir ağını eğittiler. Sinir ağı, eğitim setinin bir parçası olmayan yeni cümleler için bile cümlelerin anlamsal içeriğini yüksek doğrulukla yeniden oluşturabildi. Yazarlar ayrıca, üst temporal girus ve alt frontal girus gibi anlamsal kod çözme için en bilgilendirici olan beyin bölgelerini de belirlediler.
Bu makale, doğal dil anlayışını çözmek için invazif olmayan beyin kayıtlarını kullanmanın fizibilitesini ve potansiyelini göstermektedir. Ayrıca, insan beyninde anlamsal temsil ve işlemenin sinirsel temeline dair içgörüler sağlamaktadır. Bununla birlikte, fMRI’ın zamansal çözünürlüğünü ve uzamsal özgüllüğünü iyileştirmek, bireysel değişkenliği ve bağlam etkilerini hesaba katmak ve yaklaşımı diğer dillere ve modalitelere genişletmek gibi bazı sınırlamalar ve zorluklar devam etmektedir.
Zebra balığında yön bulma devresinin nöral dinamikleri ve mimarisi
Sinirbilimin bir diğer önemli yönü de sinir devrelerinin bilgiyi nasıl kodladığını ve hesapladığını anlamaktır. Petrucco ve arkadaşlarının bu makalesinde yazarlar, larva zebra balığının arka beynindeki bir devrenin yönelimin bir temsilini nasıl oluşturduğunu ve sürdürdüğünü araştırmaktadır. Mekânsal navigasyonda rol oynadığı bilinen glutamaterjik iletim için bir işaretleyici ifade eden nöronların aktivitesini kaydetmek için iki fotonlu kalsiyum görüntüleme kullandılar. Bu nöronların, hayvanın yönelim yönüne göre dönen kalıcı aktivite modelleri sergileyen halka benzeri bir ağ oluşturduğunu buldular. Ayrıca, yönelim yönü sinyalinin üretilmesinde, stabilize edilmesinde ve güncellenmesinde farklı rollere sahip farklı nöron alt türleri belirlediler. Bu nöronların aktivitesini manipüle etmenin hayvanın yönelim davranışını etkileyebileceğini göstermişlerdir.
Bu makale, zebra balığında uzamsal yönelimin altında yatan basit ama sağlam bir devrenin sinirsel dinamiklerini ve mimarisini ortaya koymaktadır. Ayrıca optik görüntüleme, genetik manipülasyon ve davranışsal analizin birleştirilmesinin nöral devrelerin işlevini ve mekanizmasını nasıl aydınlatabileceğini göstermektedir. Bununla birlikte, bu devrenin diğer beyin bölgeleri ve duyusal modalitelerle nasıl etkileşime girdiği, çevresel değişikliklere nasıl geliştiği ve uyum sağladığı ve diğer türlerdeki benzer devrelerle nasıl karşılaştırıldığı gibi bazı sorular cevapsız kalmaktadır.
Karşılaştırma ve sonuç
Yukarıda incelenen iki makale, dil ve uzamsal navigasyon gibi karmaşık bilişsel işlevlerin sinirsel temelini ortaya çıkarmayı amaçlayan sinirbilimdeki en son araştırmalardan bazılarını temsil etmektedir. Her ikisi de sinirsel aktiviteyi yüksek çözünürlükte ve büyük ölçekte ölçmek için fMRI ve iki fotonlu görüntüleme gibi gelişmiş teknikler kullanmaktadır. Her ikisi de verileri analiz etmek, yorumlamak ve hipotezleri test etmek için hesaplamalı modeller ve algoritmalar kullanmaktadır. Her ikisi de beynin nasıl çalıştığını ve nasıl modüle edilebileceğini veya onarılabileceğini anlamak için önemli çıkarımlara sahiptir.
Bununla birlikte, analiz düzeyi, incelenen türler ve ele alınan soruların türü gibi çeşitli açılardan da farklılık göstermektedirler. İlk makale insanlara özgü üst düzey bir işleve odaklanırken, ikinci makale birçok hayvan tarafından paylaşılan alt düzey bir işleve odaklanmaktadır. İlk makalede insan katılımcılar ve non-invaziv kayıtlar kullanılırken, ikinci makalede zebra balığı larvaları ve invaziv kayıtlar kullanılmıştır. İlk makale beyin aktivitesinden anlamsal bilgiyi çözmeyi amaçlarken, ikinci makale yön bilgisini beyin aktivitesine kodlamayı amaçlamaktadır.
Bu farklılıklar, farklı sorunları ve olguları ele almak için birden fazla yaklaşım ve perspektif gerektiren sinirbilim araştırmalarının çeşitliliğini ve zenginliğini yansıtmaktadır. Nature Neuroscience ve Journal of Neuroscience gibi farklı sinirbilim makaleleri kaynaklarını karşılaştırarak ve kıyaslayarak, alan ve mevcut zorlukları ve fırsatları hakkında daha geniş ve daha derin bir anlayış kazanılabilir.
Ayrıca, hikayelerin anlamsal içeriğine dayalı olarak beyin aktivitesini tahmin etmek için hesaplamalı bir model geliştirdiler. Bu model, düşünceyi konuşmaya çevirebilecek teknolojilere doğru bir adım olarak hizmet edebilir ve iletişim bozukluklarından muzdarip bireyler için devrim niteliğinde bir araç olabilir.
Sinirbilim gelişmeye devam ederken, bu araştırma girişimleri alanı tanımlayan sonsuz bilgi arayışını simgeliyor. Bununla birlikte, büyük bilginin büyük sorumluluk getirdiğini kabul etmek de önemlidir. Beyni daha derinlemesine anlamaya çalışırken, özellikle de sinirsel süreçlerimizle doğrudan etkileşime giren teknolojiler söz konusu olduğunda, etik hususlar ön planda olmalıdır.
Sonuç olarak, nörobilim alanındaki muazzam ilerleme, bilimsel araştırmanın gücünün bir kanıtıdır. Bu alan olasılıklarla doludur ve önümüzdeki yıllar, beyin anlayışımızı yeniden şekillendirebilecek ve potansiyel olarak nörolojik bozuklukların tedavisinde devrim yaratabilecek daha heyecan verici gelişmeler vaat etmektedir.
Kaynakça;
Tang J, LeBel A, Jain S and Huth AG. Semantic reconstruction of continuous language from non-invasive brain recordings.Nat Neurosci. 2023 May 1. doi: 10.1038/s41593-023-01304-9.
