Haberler

Çalışma, insan nöron sinyallerinin tek yönde aktığını buluyor

Önceki varsayımların aksine, insan neokorteksindeki sinir hücreleri farelerdekinden farklı şekilde kablolanmıştır. Bunlar Charité-Universitätsmedizin Berlin tarafından yürütülen ve dergide yayınlanan yeni bir çalışmanın bulgularıdır. Bilim. Çalışma, insan nöronlarının tek yönde iletişim kurduğunu, farelerde ise sinyallerin döngüler halinde akma eğiliminde olduğunu buldu. Bu, insan beyninin bilgiyi işleme verimliliğini ve kapasitesini artırır. Bu keşifler yapay sinir ağlarının gelişimini ilerletebilir.

İnsan zekası için kritik bir yapı olan neokorteksin kalınlığı beş milimetreden azdır. Beynin en dış katmanında bulunan 20 milyar nöron, sayısız duyu algısını işler, eylemleri planlar ve bilincimizin temelini oluşturur. Peki bu nöronlar tüm bu karmaşık bilgiyi nasıl işliyor? Bu büyük ölçüde birbirlerine nasıl “bağlandıklarına” bağlıdır.

Daha karmaşık neokorteks, farklı bilgi işleme

Charité Nörofizyoloji Enstitüsü Direktörü Prof. Jörg Geiger, “Neokorteksteki sinir mimarisine ilişkin önceki anlayışımız, öncelikle fare gibi hayvan modellerinden elde edilen bulgulara dayanıyor” diye açıklıyor. “Bu modellerde, komşu nöronlar birbirleriyle sanki diyalog halindeymiş gibi sık sık iletişim kurar. Bir nöron diğerine sinyal gönderir ve sonra o da geri sinyal gönderir. Bu, bilginin sıklıkla tekrarlanan döngüler halinde aktığı anlamına gelir.”

İnsan neokorteksi fareninkinden çok daha kalın ve daha karmaşıktır. Bununla birlikte, araştırmacılar daha önce kısmen veri eksikliğinden dolayı bağlantının aynı temel ilkelerini takip ettiğini varsaymışlardı. Geiger liderliğindeki Charité araştırmacılarından oluşan bir ekip, durumun böyle olmadığını göstermek için olağanüstü nadir doku örneklerini ve en son teknolojiyi kullandı.

Nöron iletişimini dinlemenin akıllıca bir yöntemi

Araştırma için araştırmacılar, ilaca dirençli epilepsiyi tedavi etmek için Charité’de beyin cerrahisi geçiren 23 kişinin beyin dokusunu inceledi. Ameliyat sırasında, altındaki hastalıklı yapılara erişim sağlamak için beyin dokusunun çıkarılması tıbbi olarak gerekliydi. Hastalar bu erişim dokusunun araştırma amacıyla kullanılmasına izin vermişlerdi.

Ekip, insan neokorteksinin en dış katmanındaki komşu nöronlar arasındaki sinyal akışlarını gözlemleyebilmek için “multipatch” tekniği olarak bilinen tekniğin geliştirilmiş bir versiyonunu geliştirdi. Bu, araştırmacıların aynı anda on kadar nöron arasında gerçekleşen iletişimi dinlemelerine olanak sağladı.

Sonuç olarak, hücrelerin vücut dışındaki faaliyetleri sona ermeden kısa sürede ağın haritasını çıkarmak için gerekli sayıda ölçümü alabildiler. Toplamda, yaklaşık 1.170 nöron arasındaki iletişim kanallarını yaklaşık 7.200 olası bağlantıyla analiz ettiler.

Döngüler yerine ileri besleme

Ekip, nöronların yalnızca küçük bir kısmının birbirleriyle karşılıklı diyalog kurduğunu buldu.

Yayının ilk yazarı Dr. Yangfan Peng şöyle açıklıyor: “İnsanlarda bilgi bunun yerine tek yönde akma eğilimindedir. Doğrudan veya döngüler yoluyla nadiren başlangıç ​​noktasına döner.” Araştırma üzerinde Nörofizyoloji Enstitüsü’nde çalıştı ve şu anda Nöroloji Bölümü’nde ve Charité’deki Sinirbilim Araştırma Merkezi’nde görev yapıyor. Ekip, bu ileri yönlü sinyal akışının veri işleme açısından faydaları olduğunu göstermek için insan ağı mimarisinin altında yatan aynı prensiplere göre tasarladıkları bir bilgisayar simülasyonunu kullandı.

Araştırmacılar yapay sinir ağına tipik bir makine öğrenimi görevi verdi: konuşulan rakamların ses kayıtlarından doğru sayıları tanımak. İnsan yapılarını taklit eden ağ modeli, bu konuşma tanıma görevine farelerde modellenenden daha doğru yanıtlar verdi. Aynı performans, fare modelinde 380 nörona eşdeğer, insan modelinde ise yalnızca 150 nöron gerektirmesiyle daha verimliydi.

Yapay zeka için ekonomik bir rol modeli mi?

Peng, “İnsanlarda gördüğümüz yönlendirilmiş ağ mimarisi daha güçlü ve kaynakları koruyor çünkü daha bağımsız nöronlar aynı anda farklı görevleri yerine getirebiliyor” diye açıklıyor. “Bu, yerel ağın daha fazla bilgi depolayabildiği anlamına geliyor. Temporal korteksin en dış katmanındaki bulgularımızın diğer kortikal bölgelere uzanıp uzanmadığı ya da insanların benzersiz bilişsel yeteneklerini ne kadar iyi açıklayabilecekleri henüz belli değil.”

Geçmişte yapay zeka geliştiricileri, yapay sinir ağlarını tasarlarken ilham almak için biyolojik modellere bakmışlardı, ancak aynı zamanda algoritmalarını biyolojik modellerden bağımsız olarak optimize ettiler. Geiger, “Birçok yapay sinir ağı, bazı görevler için daha iyi sonuçlar sağladığı için zaten bu ileriye yönelik bağlantının bir biçimini kullanıyor” diyor. “İnsan beyninin de benzer ağ prensipleri gösterdiğini görmek büyüleyici. İnsan neokorteksindeki uygun maliyetli bilgi işlemeye ilişkin bu bilgiler, yapay zeka ağlarının iyileştirilmesi için daha fazla ilham sağlayabilir.”

Çalışma hakkında

Çalışma, Charité’nin temel araştırma ve klinik departmanları arasındaki yakın işbirliği içinde gerçekleştirildi. Nörofizyoloji Enstitüsü’nün liderliğinde aşağıdaki kişiler yer aldı: Nöroşirürji Bölümü, Deneysel Nöroloji ile Nöroloji Bölümü, Bütünleştirici Nöroanatomi Enstitüsü, Nöropatoloji Bölümü, Sinirbilim Araştırma Merkezi ve NeuroCure Mükemmeliyet Kümesi, Evangelisches Klinikum Bethel’deki Üniversite Nöroşirürji Kliniği ve ETH Zürih’teki Nöroinformatik Enstitüsü’nün desteğiyle.

Yöntem hakkında

İlaca dirençli (dirençli) epilepsiyi tedavi etmek için ameliyat yapıldığında, genellikle beyin dokusunun çıkarılması tıbbi olarak gereklidir. Yeni yayınlanan araştırmada bu değerli dokunun incelenebilmesi için hastaların açık rızası gerekiyordu. Araştırma grubu hastalara onamları için derinden minnettardır. Yazarlar, nöronlar arasındaki sinaptik iletişimi analiz etmek için “yama kelepçesi” yöntemi olarak bilinen yöntemi kullandılar.

Bu teknikte, hücrenin elektriksel aktivitesini ölçmek veya uyarmak için mikroskop altında tek bir nörona ultra ince bir cam pipet bağlanır. Çalışmada, bu mikropipetlerin birden fazlasının aynı anda on nörona kadar aktivite ve bağlantıyı kaydettiği bu tekniğin gelişmiş bir formu (“çoklu yama” yöntemi) kullanıldı.

Pipetlerin hassas bir şekilde konumlandırılabilmesi için cihaz, nanometre aralığında hareketlere olanak tanıyan robot kollarla donatılmıştır. Ölçüm süreci oldukça zorlu ve emek yoğundur. İki cihazı paralel olarak kullanmak, ekibin her doku örneği için sinir hücreleri arasındaki yüzlerce bağlantıyı incelemesine olanak sağladı. Beyin dokusu, aktivite sona ermeden önce yapay bir besin solüsyonunda vücut dışında iki güne kadar korunabiliyor.



Kaynak ve İleri Okuma: https://medicalxpress.com/news/2024-04-human-neuron.html

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu