Yenilikler

Komşuların gücü: Komşu sinapslar öğrenmeyi ve hafızayı şekillendirir

Basel Üniversitesi’nden bir araştırmacı, Avusturya’daki bir meslektaşıyla işbirliği içinde, beynimizin nasıl hızlı öğrenmeyi başardığına ve istikrarlı, uzun süreli anılar oluşturduğuna dair bütünsel bir bakış açısı sağlayan yeni bir model geliştirdi. Çalışmaları, sinir hücrelerinin komşu temas bölgeleri arasındaki etkileşimlerin beyin plastisitesinde (beynin yeni deneyimlere uyum sağlama yeteneği) önemli rolüne ışık tutuyor.

1949 yılında Kanadalı psikolog Donald O. Hebb, nöronlar aynı anda aktif olduğunda nöronlar arasındaki bağlantıların güçlendiğini ve güçlenen bağlantıların sinyal iletimini kolaylaştırdığını açıkladı. Beynimizin nöronlar arasındaki bağlantıları değiştirme yeteneği, öğrenme ve hafıza için temeldir.

Basel Üniversitesi Biozentrum’dan Dr. Everton Agnes şöyle açıklıyor: “Uzun süredir bu adaptasyonların çoğunlukla belirli sinapslarda, yani iki nöron arasındaki temas bölgelerinde bire bir gerçekleştiği varsayılıyor.” “İlginç bir şekilde, değişime uğrayan sinapslar aynı zamanda birden fazla komşu sinapsı da etkiliyor.” Bu karmaşık sinaptik etkileşimlerin deneysel olarak araştırılması zor olduğundan, Avusturya Bilim ve Teknoloji Enstitüsü’nden Agnes ve meslektaşı Prof. Tim Vogels, karşılıklı bağımlılık olarak da bilinen bu olguyu çözmek için teorik bir model geliştirdiler. Çalışmaları yakın zamanda yayınlandı “Doğa Sinirbilimi.”

Sinaptik esneklik: Beynin öğrenme yöntemi

Hepimiz bunu okul zamanlarımızdan biliyoruz: Tekrar tekrar yeni kelimeler öğrenirken, onları daha iyi hatırlayabilirsiniz. Bunun nedeni, bu bilginin işlenmesinde görev alan nöronların zamanla birbirleriyle daha güçlü bağlantılar kurmasıdır. Sinaptik bağlantılardaki bu değişiklikler (güçlenen veya zayıflayan) sinaptik esneklik olarak bilinir. Bu şekilde beyin, öğrenme ve hafızanın temeli olan yeni bilgileri depolamak veya ilgisiz bilgileri kaldırmak için nöron ağını sürekli olarak günceller.

Nöronlar çoğunlukla uyarıcı ve engelleyici sinapslarla bağlanır. Uyarıcı sinapslar bir sinyal iletirken, inhibitör sinapslar sinyal iletimini azaltır. Agnes, “Farklı sinaps türleri yalnızca bağımsız olarak çalışmıyor, bunun yerine komşu sinapslar birbirini etkileyerek nöronal bağlantıların gücünü ve stabilitesini şekillendiriyor” diyor. “Modelimizle, örneğin komşu uyarıcı sinapslar arasındaki etkileşimlerin, anıların nasıl kodlandığıyla bağlantılı olarak bağlantıların gücünü belirlediğini ortaya koyabiliriz.”

Tamamlayıcı, engelleyici sinapslar, uyarıcı sinaptik değişikliklerin uzun süreli stabilitesini sağlar ve anılar tek bir maruziyetten sonra öğrenildiğinde, tek seferlik öğrenme için gerekli mekanizmayı sağlar.

Nöron ağ dinamiklerine bütünsel bakış

Komşu sinapslar arasındaki ince ayarlı etkileşim, hızlı öğrenmenin yanı sıra uzun süreli anıların oluşması için de çok önemlidir. Agnes, “Sinaptik karşılıklı bağımlılığa ilişkin geniş bir dizi kuralı ağ modelimize entegre ederek, beyin plastisitesinin altında yatan mekanizmalar hakkında daha bütünsel bir bakış açısı sağlıyoruz” diye vurguluyor. Çalışma, komşuluk etkileşimlerinin önemini vurguluyor ve mikro ölçekte beyindeki sinir ağlarının dinamikleri ve optimizasyonuna ilişkin yeni bilgiler sağlıyor.

Kaynak ve İleri Okuma: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/03/240321155425.htm

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu