Sinek Beyninin İlk Haritası İnsan Zihnini Daha İyi Anlamaya Yardımcı Olacak

semaver

New member
Meyve sineği.


Meyve sineği. / Arşiv



Bilim | Biyoloji

Bu dönüm noktasına ulaşan araştırma ekibine İspanyol Albert Cardona önderlik ediyor.




Elena Martin Lopez



3.016 nöron ve aralarında 548.000 sinaptik bağlantı vardır. İlk kez laboratuvarda tam olarak haritası çıkarılan Drosophila larvasının veya meyve sineğinin beynidir. Science dergisinde yayınlanan ve İspanyol biyolog Albert Cardona liderliğindeki bir makalede yayınlanan bu dönüm noktası, nöral devreler ve insan zihninin işlevi üzerine gelecekteki çalışmalar için değerli bir kaynak teşkil ediyor.

Beyin, sinapslar aracılığıyla iletişim kuran birbirine bağlı nöronların karmaşık ağlarından oluşur. Beyin ağının mimarisini anlamak, bu organın nasıl çalıştığını anlamak için esastır. Yeni yayınlanan harita, daha büyük ve daha karmaşık bir beynin bağlantı noktasının veya sinaptik bağlantı şemasının ilk haritasıdır.

Beynin haritasını çıkarmaya yönelik ilk girişim 1970’lerde başladı ve kısmi bir harita ve bir Nobel Ödülü ile sonuçlandı. O zamandan beri, vücutlarında birkaç bin nöron bulunan yalnızca üç küçük tür, beyinlerinden eksiksiz konektomlar üretebilmişti: bir yuvarlak solucan, bir larva deniz fışkırtması ve bir larva deniz halkalı solucanı. Aynı şekilde sinek, fare ve hatta insan sistemleri de haritalanmıştır, ancak bu rekonstrüksiyonlar beynin sadece küçük bir bölümünü temsil etmektedir.


Hedef: insan beyni



Daha ayrıntılı modellerin olmaması, temel olarak, elektron mikroskobu (EM) ile tüm beyinleri görüntülemeyi ve hücre bazında nöral mimariyi yeniden yapılandırmayı zorlaştıran teknolojik sınırlamalardan kaynaklanmaktadır. Tam bir resim elde etmek, beyni yüzlerce veya binlerce ayrı doku örneğine ayırmayı gerektirir; tüm bu parçalar, nöron nöron, tam ve doğru bir beyin portresine dönüştürülmeden önce, hepsinin elektron mikroskoplarıyla fotoğraflanması gerekir.

Yavru meyve sineğinin beyniyle bunu yapmak 12 yıl sürdü. Bir farenin beyninin bu böceğinkinden bir milyon kat daha büyük olduğu tahmin ediliyor, bu da insan beynine yakın herhangi bir şeyi haritalama olasılığının yakın gelecekte, belki de hiçbir zaman olası olmadığı anlamına geliyor.

Bu yeni araştırmadaki ekip, meyve sineği larvasını kasıtlı olarak seçti çünkü tür, karşılaştırılabilir bir genetik temel de dahil olmak üzere, temel biyolojisinin çoğunu insanlarla paylaşıyor. Aynı zamanda zengin öğrenme ve karar verme davranışlarına sahiptir, bu da onu nörobilimde yararlı bir model organizma haline getirir. Ayrıca, nispeten kompakt beyni fotoğraflanabilir ve devreleri makul bir zaman diliminde yeniden yapılandırılabilir. Bütün bunlar, yazarların farklı tipte nöronları, bağlantıları ve yapısal özellikleri karakterize etmelerine izin verdi.




Bir böceğin beyninin konektomunun görüntüsü. /

Michael Winding ve Benjamin Pedigo


Son adımda, tüm ekip her nöronun ve her bağlantının haritasını çıkardı ve her nöronu beyinde oynadığı role göre sınıflandırdı. Beyindeki en meşgul devrelerin, öğrenme merkezindeki nöronlara giden ve nöronlardan uzaklaşan devreler olduğunu keşfettiler. Vurguladıkları gibi, tanımlanan özelliklerden bazıları mevcut yapay zeka makine öğrenimi ağlarının öne çıkan özelliklerine benziyor.

Bu dönüm noktası, insan zihninin incelenmesine yeni bir kapı açıyor ve Parkinson veya Alzheimer gibi hastalıkların yanı sıra diğer bozuklukların (otizm, epilepsi, şizofreni…) anlaşılmasına ve daha iyi tedaviler geliştirilmesine yardımcı olabilir. Aynı şekilde, nihai hedef olan insan beyninin eksiksiz bir haritasını elde etme yolunda atılmış bir adımdır.

Bu çalışmada geliştirilen yöntemler, herhangi bir beyin kablolama projesine uygulanabilir ve kodu, daha da büyük bir hayvan beyninin haritasını çıkarmaya çalışan herkes tarafından kullanılabilir. Şimdilik yetişkin Drosophilade sineğinin beyni haritalanıyor ve sonuçların önümüzdeki yıl çıkması bekleniyor. Johns Hopkins Üniversitesi’nde biyomedikal mühendisi olan baş yazar Joshua T. Vogelstein, “Kim olduğumuzu ve nasıl düşündüğümüzü bilmek istiyorsak, düşünce mekanizmasını anlamamız gerekir” dedi. “Bunun anahtarı, nöronların birbirine nasıl bağlandığını bilmektir.”