Fraktal Beyin: Sadece Bir Nörona Bakarak Tamamı Anlaşılabilir mi?

Beyin sinyallerine ulaşmak ve analiz etmek düşündüğümüzden daha kolay olabilir.

Washington Üniversitesi fizikçileri, tek bir nöronun sinyallerinin ölçülmesinin, büyük ve pahalı elektrotlar kullanan birçok nörondan sinyal alarak çok farklı olmayacağını gösteren bir çalışma imzaladılar.

Bu araştırma, beynin iki aktivite aşaması arasındaki kırılma noktasında “kritik” bir pozisyonda nasıl çalıştığı, bilginin iletilmesini ve işlenmesini kolaylaştıran tartışmaların devamıdır.

Genel nöral devre aktivitesine ilişkin hangi bilgilerin her bir nörona ulaştığı sorusu hala sinirbilimcileri rahatsız etmektedir. Washington Üniversitesi araştırmacıları profesörü. Ralf Wessel ve ekibi ayrıca ileri teknolojik araçlar ve analizler kullanarak beyindeki duyusal bilgilerin nasıl işlendiğini inceleyen laboratuvarlardan biridir. Ekipten James K. Johnson, “Kritik sistemlere ne kadar büyük veya dar bakarsanız bakın, aynı istatistiksel kalıplarla karşılaşırsınız.” Dedi. Bu özellik “ölçeksiz” veya “fraktalite” olarak tanımlanır. “Beyinde sık görülen fraktal aktivitenin kaynağını açıklamak mümkün olabilir” dedi.

Bu çalışma için araştırmacılar en ince ayrıntısına inmek zorunda kaldılar çünkü kritikliğin kanıtı tüm büyük ölçeklerde zaten gözlemlenmişti.

Johnson, “Son hedefimiz tek bir hücrenin ölçeğiydi… Bunun için de biraz aldatmak zorunda kaldık: Beyindeki kritikliği kanıtlamak için kullanılan istatistiksel kalıplara nöron çığ denir. Temel olarak, bunlar art arda atımlardır (ani ani yükselmeler), yani nöronlar arasındaki mesajlaşmadır. İki rastgele nöronun doğrudan bağlı olup olmadığını bilmiyoruz. Biliyor olsak bile, aralarındaki ritimler o kadar nadir görülür ki, bir ritmi tespit etmek için her ikisini de saatlerce gözlemlemek ve kaydetmek zorunda kaldık. Bunun yerine, atımları görmezden gelerek ve nöron perspektifine bakarak nöron çığlarının neye benzediğini görmek istedik. ”

Tek hücrelerin kaydı en az 70 yıl öncesine dayanmaktadır, ancak bu yöntem pek kullanılmamıştır, çoklu kayıtlar mümkündür. Washington Üniversitesi araştırmacıları ise, tek bir nörondan elektrokimyasal girdi dalgalanmalarını kaydetmek için kullanılan bir yöntem geliştirdiler ve uyguladılar.

Bunun için; Hücreye elektrotlu küçük bir cam tüp yerleştirildi (aslında, tüp hücreye girecek kadar yerleştirildi ve hücrenin kendi zarının bir parçası olduğunu düşünmesi gerekiyordu). Bu şekilde, araştırmacılar iyon değişimi sırasında meydana gelen voltaj değişikliklerini kaydetme fırsatı buldular. Bu yöntem yeni değil, ancak yaptıkları iyileştirmeler sayesinde, ekip verileri canlı bir kaplumbağa beynine normalden daha uzun süre (30 dakika) kaydetmeyi başardı.

“Hücre girdi aldığında kayıtlarımızda küçük sinyaller veya sinyal yığınları olarak görülür. Sinirbilim topluluğu genellikle ortalama bir değere veya toplam ölçüme odaklanır ve dalgalanmalar saf gürültü olarak modellenir, ”diyor Johnson:“ Ama yeni bir şey denedik: Kritiklik testleri sırasında, normalin geometrisine dayanan nöronal çığ için istatistiksel analiz yaptık bu sinyaller ”.

Oldukça kapsamlı testlerden sonra, araştırmacılar tarafından toplanan bireysel hücre verilerinin, daha büyük serilerle yapılan testlerde alınan verilere kıyasla kritik noktadaki sistemlerle eşit derecede tutarlı olduğu gözlenmiştir.

Johnson’a göre, kritik bir noktada olmanın, bilgi aktarımı ve işleme kısmında beyin fonksiyonlarının esnekliği, değişkenliği ve uyarlanabilirliği açısından birçok avantajı vardır: “Birincil görsel korteksinizdeki nöronlar aynı sırada iki kez ateşlenmez; aynı şeyi iki kez görebilirsiniz. Kritik bir sistemde bu şaşırtıcı değildir; son derece normaldir ve açıklamak için karmaşık bir modele gerek yoktur ”.

Journal of Neuroscience’da yayınlanan yeni çalışma, nöronlar arasındaki fizik koordinasyon teorilerine de ışık tutuyor. Johnson, “Araştırma sonuçlarımız doğruysa, beynimiz doğada kendi kendini düzenleyen kendi kendini organize etmek için keşfedilen ilk doğal sistem olarak kaydedilecek” diyor.