Haberler

EEG keşfedildikten bir asır sonra bile beyni anlamak için önemli bir araç olmaya devam ediyor

Jena, Almanya, 1924: Neredeyse izole bir şekilde ve büyük bir titizlikle çalışan psikiyatrist Hans Berger, insan deneklerin kafa derisindeki ritmik elektriksel aktiviteyi gözlemliyor. Aktivitenin beyinden kaynaklandığına inanıyor ve “elektroensefalogram” terimini kullanıyor.

Berger’in elektroensefalografi veya kısaca EEG alanını doğuran çalışmasının bilimsel camia tarafından kabul edilmesi için 10 yıl geçmesi gerekiyor.

Bugün, EEG olarak da kısaltılan elektroensefalogram, nörolojik bozuklukları olan veya olduğundan şüphelenilen hastalarda kullanılan, beyin elektriksel aktivitesini ölçen tıbbi bir test olarak yaygın olarak bilinmektedir. EEG, kafamızın içinde olup bitenlerin sürekli elektriksel okunmasını sağlayan, canlı beyne açılan bir pencere sağlar. Prosedür kısa olabilir, genellikle sadece 30 dakikalık bir kayıttır. Ancak beyin hastalığının teşhisi veya tedavisi için izlenen hastalar için bu tedavi çok daha uzun bir süre (günler, hatta haftalar) devam ettirilebilir.

Epilepsi konusunda uzmanlaşmış bir nörolog olarak EEG’yi günlük olarak kullanıyorum. Florida Üniversitesi’ndeki ekibimiz nörolojik hastalarda yılda binlerce EEG’yi yorumluyor. Ayrıca amacımızın sağlık ve hastalıkta EEG’nin temel yapısını anlamak olduğu bir araştırma laboratuvarı işletiyorum.

Beklenmedik gelişmelerin öyküsü

EEG’nin hikayesi renkli ve masallarla doludur. Berger’in beyin elektriğine olan ilgisi, doktor olarak günlük işi olmasına rağmen hastalıklarla mücadele etmek değil, telepatiye olan inancının biyolojik bir temelini bulmaktı. EEG’nin beyin dalgalarının düşünceleri uzayda taşıyıp taşıyamayacağını ve insanların birbirlerinin zihinlerini okumasına olanak verip vermeyeceğini merak etti. Görevinde başarısız oldu ama kurduğu alan yine de yükselişe geçti.

1930’ların ortalarına gelindiğinde araştırmacılar uyanık ve uykudaki EEG arasındaki çarpıcı farklılıkları gözlemlediler. Beyin hastalığı olan hastaların EEG’leri, benzeri görülmemiş çeşitli gözlemleri ortaya çıkardı.

Ve sonra modern tıp için belirleyici bir an geldi. Aralık 1934’te bir grup Bostonlu doktor, “petit mal” epilepsisi olan hastalarda nöbetlerin ritmik EEG dikenli dalga görünümünü gözlemledi. Petit mal, nöbet sırasında hastanın düşünce, konuşma veya eylem akışının anlık olarak donduğu bir tür epilepsi için kullanılan anakronik bir terimdir. İlk defa, hastaların nöbetler sırasındaki semptomları ve davranışları, aynı anda meydana gelen bir beyin sinyaliyle ilişkilendirildi.

EEG hızla bilimsel bir meraktan ana akım bir klinik araca dönüştü. İlk klinik EEG laboratuvarı 1937’de Massachusetts Genel Hastanesi’nde kuruldu. Uygulama sonraki yıllarda bizimki gibi kurumların 1970’lerden bu yana sunduğu uzmanlaşmış hizmetlere dönüştü.

EEG açıkladı

Peki EEG tam olarak nedir?

İletken bir tel ile birbirine bağlanan iki küçük metal diski aldığınızı hayal edin. Disklerden birini kafa derisine yerleştirin ve diğerini kulak gibi nötr bir referansa bağlayın. İletken kontak tarafından algılanan elektriksel aktiviteyle orantılı olarak teldeki küçük alternatif akımı izleyin. Bu aktivite, beyin dokusunu yıkayan elektriksel ortam olan EEG’dir.

Buna karşılık EEG, sinir hücrelerinin veya nöronların uyarılabilir doğasından kaynaklanır. Nöronlar ateşlendiğinde, aksiyon potansiyelleri (hücre gövdelerinden dışarı doğru ilerleyen kısa, yüksek voltaj yükselmeleri), diğer nöronlarda yerel elektriksel aktiviteyi oluşturarak akımın onların içinde ve dışında akmasına neden olur.

Bu yerel akım akışları, hedeflenen nöronların sırayla ateşlenmesine ve daha fazla akım akışı oluşturmasına neden olabilir. Böylece sistem kendi kendini ayakta tutuyor. Ortalama genel aktivite, delta, teta, alfa, beta ve gama dalgaları olarak adlandırılan beş ana frekanstan oluşan birçok farklı frekansın bir karışımıdır.

EEG sadece rastgele yukarı ve aşağı sürüklenme olsaydı – 20. yüzyılın başlarındaki şüpheci bir nörologun yorumuna göre “aksiyon potansiyellerinin kansız dansı” – çok daha az ilginç olurdu. Dikkate değer olan gerçek şu ki, EEG zaman ve mekan içinde kendiliğinden kalıplar halinde organize olma eğilimindedir.

Daha önce değinilen petit mal’ın sivri uçlu dalga modeli klasik bir örnektir, ancak artık çok sayıda başka örnek bilinmektedir. Klinik EEG uygulaması sadece karakteristik EEG modellerini tanımak ve bunları belirli hastalık durumlarıyla ilişkilendirmektir.

Dalgalanan nöronlar

Kliniğin ötesinde rahatsız edici bir bilimsel soru ortaya çıkıyor. Basitçe söylemek gerekirse, beyindeki elektriksel desenler nasıl ortaya çıkıyor? Milyarlarca nöron ve trilyonlarca yerel akım akışı, küresel olarak düzenli bir yapı oluşturmak için nasıl doğru yönde dalgalanıyor?

Araştırma grubumuz EEG’de örüntü oluşumuna ilişkin temel soruyla ilgilenmektedir. Beyindeki aktivitenin doğal olarak tekrarlı, yani salınımlı olduğu ortaya çıktı. Bunun nedeni nöronların bağlanma şekli ve itme-çekme etkileri üretmek için uyarılma ve engelleme yoluyla etkileşime girmeleridir.

Yerel salınımları temel yapı taşları olarak ele alarak, beynin tamamındaki EEG’nin bu tür temel bloklardan oluşturulabileceğini gösterdik. Daha da ilginci, farklı frekansların ortak bir ritimde birleştirilmesi veya senkronize edilmesi sağlanabilir. Hastalarda gözlenen bazı nöbet benzeri modellerin altında bu tip senkronizasyonun yattığını fark ettik.

EEG, yapay zeka ve zihin

Doğadaki desen oluşumu son derece büyüleyicidir. Bir leopar lekelerini nasıl alır? Bir konserde seyirci nasıl kendiliğinden ritmik bir alkışa alışır? Bu tür soruların çoğunun kökeni, 1952’de yayınlanan biyolojik desen üzerine klasik bir makaleye kadar uzanıyor. Yazarı, daha çok bilgisayar biliminin babası ve yapay zekanın veya yapay zekanın ilk savunucusu olarak bilinen Alan Turing’di.

Günümüzün yapay zeka sistemlerinin çoğunun altında yatan donanım sinir ağlarıdır. Sinir ağları, 1943 yılında doktor ve elektroensefalograf olan Warren McCulloch tarafından tanıtıldı. Berger gibi McCulloch’un da EEG’ye olan ilgisi beyin hastalığının ötesine uzanıyordu. Beyindeki nöronların ve EEG’nin düşünme kapasitesinin nerede bulunduğunu merak etti. Yapay nöron benzeri bilgi işlem birimlerini, beyindeki gerçek nöronların birbirine nasıl bağlandığına benzer şekilde ağlar halinde gruplandırma fikrini tasarladı.

Walter Pitts ile birlikte bu tür sinir ağlarının genel amaçlı bir bilgisayar olarak çalışabileceğini kanıtladı. Yeni ufuklar açan McCulloch-Pitts fikirleri, sonraki yıllarda geliştirildi ve günümüz yapay zekasının “derin öğrenme” sinir ağlarında yer aldı.

Derin öğrenme yapay zekası, nöroloji de dahil olmak üzere biyotıbbın tüm alanlarına sızdı. Örneğin yapay zeka sistemleri beyin taramalarını başarıyla yorumlayabiliyor. EEG’yi analiz etmek için yapay zeka yöntemleri de kullanıldı.

Yapay zeka sistemleri EEG’den düşünceleri çıkaracak şekilde eğitilebilir mi? Yapay zeka, Berger’in telepati arayışına yaklaşabilir mi? İnanılmaz bir şekilde, son zamanlarda yapılan derin öğrenme yapay zeka araştırmaları, zihinsel aktivitenin bazı yönlerinin EEG’den çözülebileceğini gösterdi.

2024 yılında EEG 100 yaşına girecek. Gelecekte beyne ve zihne nasıl pencereler açacak? Şüphesiz klinik uygulamalar artacaktır. Elbette beyin modeli üretimi daha iyi anlaşılacaktır. Belki EEG zihnin içeriğine bir göz atabilir. Ve benim gibi yapay zeka devrimini araştıran nörologlar için, EEG’nin aslında her şeyin başlangıcında olmasından duyulan sessiz bir gurur var.

Bu makale The Conversation’dan Creative Commons lisansı altında yeniden yayınlanmıştır. Orijinal makaleyi okuyun.



Kaynak ve İleri Okuma: https://medicalxpress.com/news/2024-04-century-eeg-crucial-tool-brain.html

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu