DOLAR 5,7076
EURO 6,3212
ALTIN 270,6
BIST 107.529
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul 20°C
Sisli

Beynimizdeki sinir hücreleri bilgileri nasıl filtreliyor?

Beynimizdeki sinir hücreleri bilgileri nasıl filtreliyor?

Beyin ve sinir sistemi halen gizemli haliyle bilim insanlarının uğrak konusu. Beyinde depolanan bilgiler, istendiğinde nasıl çağırılıyor hiç merak ettiniz mi? Bu yazımızda Beynimizdeki sinir hücreleri bilgileri nasıl filtreliyor? beynin çalışma sistemi nasıl ilerliyor? beyin nasıl çalışır? bilimsel olarak öğreneceğiz.


Beynimizdeki sinir hücreleri bilgileri nasıl filtreliyor?

Etrafımıza baktığımız zaman bazı nesneleri daha belirgin olarak görürüz. Örneğin ormanlık bir tepeyi uzaktan gördüğümüz zaman, orman yeşil bir halı gibi görünür gözümüze. Oysa yaklaştığımızda ağaçlar dikkatimizi daha fazla çeker ve orman arka planda kaybolur.

Peki bu esnada beyinde neler yaşanmaktadır?

On yıllardır görsel sistemi araştıran bilim insanları, nöron olarak isimlendirilen beyin hücrelerinin filtreleme görevini ayrı ayrı yerine getirdiklerini düşünüyorlardı. Yani buna göre her nöron kendi filtrelemesini yapıyordu.

Fakat Salk Enstitüsü’nde gerçekleştirilen araştırma bu görüşü değiştirdi. Çünkü çalışma, kaba ayrıntıları tercih eden nöronların, farklı koşullarda daha ince ayrıntıları tercih edecek şekilde değişebileceklerini gösterdi.

Neuron dergisinde yayımlanan araştırma, dünyayı algılama şeklimizi biçimlendiren sinir mekanizmasını daha iyi anlamamıza yardımcı olabilecek. Örtünün altına bakarak bu filtrelerin nasıl çalıştığını öğrenmek istiyorduk diyor Salk Nörobiyoloji Merkezi’nden Thomas Albright.

Nöronların değişmez tercihleri olduğu düşünülüyordu, oysa son çalışma nöronların filtreleme özelliklerinin sanılandan çok daha esnek olduğunu göstermiştir diyor araştırmacı Ambarish Pawar.

Ekip bir hayvan modelinde, görsel korteksteki nöronlara odaklanmış. Hayvanlar, araştırmacıların karanlık ve aydınlık alanlar arasında değişen motifleri ve ölçülen nöronların kaba ve ince ayrıntılar arasında seçim yaptıklarını ortaya koymuş.

Amaç, nöronların bu motifleri, özellikle de beynin görsel korteks içindeki orta şakak bölgesinde ne şekilde işlediğini görmekti. Araştırmacılar nöronların kaba veya ince ayrıntıları algılamak üzere “ayarlanmış” olduklarını düşünüyorlardı. Oysa bunun yerine her nöronun, modelin kontrastına bağlı olarak hem ince hem de kaba ayrıntıyı filtreleyebildiğini görmüşler.

Anlaşıldığı üzere nöronların seçimi, sinir ağında iletişim kurdukları pozitif (uyarıcı) ve negatif (önleyici) sinyallerin dengesi içinde değişebilmektedir. Araştırmacılar, ekip oluşturmanın kendi tercihlerine göre yüksek oranda esnekliğe sahip olan nöron ağlarının, beyni değişen koşullara kolayca adapte edebileceğini ve ayarlayabildiğini göstermiş oldular.

Beyin kabuğundaki ağların uyum yeteneğiyle ilgili yeni bir boyutu ortaya çıkardık. Sonuçlarımız beyindeki uyum yeteneğini anladıktan sonra, beynin işlem birimlerinin ne olduğunu yeniden düşünmemize yol açtı diyor araştırmacılar.

Daha iyi uyum sağlayabilen sinir ağı, ayrı ayrı nöronlardan ziyade ekip halinde çalışan nöronlar tarafından sağlanıyor.
Pawar, bu beklenmedik bulgunun, beynin sürekli değişen çevreye uyum sağlamasını sağlayan sinirsel mekanizmaların anlaşılmasında yardımcı olacağını söylerken, Albright da benzer esnek sinir ağlarının beynin diğer bölümlerinde de bulunabileceğini düşünüyor.

Bilim insanları bundan sonraki çalışmalarla, bu ağlardaki değişikliklerin, hareketleri ne şekilde etkilediğini öğrenmeye çalışacaklar.



Ayrıca bakınız

YORUMLAR

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu yukarıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.