Beynimizin Korteksinde Nöronların Nasıl Dağıldığı Ortaya Çıkarıldı
İnsan Beyni Projesi’nde çalışan araştırmacılar, nöron yoğunluğunun memeli kortikal alanları ve farklı beyin bölgeleri arasında nasıl dağıldığını keşfettiler.
Kortikal sito-mimarinin temel bir düzenleyici ilkesini keşfettiler: nöronal yoğunluğun her yerde bulunan lognormal dağılımı. Bu sonuç, beynin modellenmesi ve özelliklerinin araştırılması için çok önemlidir.
Memeli serebral korteks nöronlarının yoğunluğu çok basit bir kurala uymaktadır. Şaşırtıcı bir şekilde, bu kural ancak şimdi belirlenebilmiştir.
Forschungszentrum Jülich ve Köln Üniversitesi’nden (Almanya) İnsan Beyni Projesi (HBP) araştırmacıları, nöron yoğunluğunun memeli kortikal alanları arasında ve farklı beyin bölgeleri içinde nasıl dağıldığını buldular. Kortikal sito-mimarinin temel bir düzenleyici ilkesini keşfettiler: nöronal yoğunluğun her yerde bulunan lognormal dağılımı.
Nöronların sayısı ve uzamsal düzenlemeleri, beyin yapısını ve işlevini şekillendirmede çok önemli bir rol oynamaktadır. Bununla birlikte, mevcut sitoarkitektonik verilerin bolluğuna rağmen, nöronal yoğunluğun istatistiksel dağılımları büyük ölçüde açıklanmamıştır.
Yeni bir HBP çalışması, memeli beyin organizasyonu anlayışımızı genişletiyor
Araştırma ekibi fare, maymun, makak, galago, baykuş maymunu, babun ve insan olmak üzere yedi türden kamuya açık dokuz veri setinden yararlandı. Her türün kortikal bölgelerini analiz ederek, bu bölgelerdeki nöron yoğunluğunun basit bir model – lognormal bir dağılım – izlediğini buldular. Bu, memeli beynindeki nöron yoğunluğunun dağılımının altında yatan temel bir düzenleyici ilke olduğunu göstermektedir.
Lognormal dağılım, kaymış çan şeklindeki bir eğri ile karakterize edilen istatistiksel bir dağılımdır. Örneğin, normal dağılımlı bir değişkenin üssünün alınmasıyla ortaya çıkar. Normal dağılımdan çeşitli şekillerde farklılık gösterir. En önemli fark, normal dağılımın eğrisinin simetrik olması, lognormal dağılımın eğrisinin ise uzun bir “kuyruk” ile asimetrik olmasıdır.
Eğimli “çan”
Bu sonuçların doğru beyin modellemesi için önemli çıkarımları var. Makalenin yazarlarından Sascha van Albada, “En önemlisi de nöron yoğunluğunun dağılımı ağın bağlanabilirliğini etkiliyor” diyor. “Örneğin, sinaps yoğunluğu sabitse, daha düşük nöronal yoğunluğa sahip bölgelerde nöron başına daha fazla sinaps olacaktır” diye açıklıyor. Bu gibi hususlar, nöral arayüzler gibi beyin temelli teknolojilerin geliştirilmesi açısından da önem taşıyor.
“Ayrıca, kortikal alanlar genellikle sito-mimariye dayalı olarak ayırt edildiğinden, nöronal yoğunluk dağılımının bilinmesi, alanlar arasındaki farklılıkları ve aralarındaki sınırların yerini istatistiksel olarak değerlendirmek için yararlı olabilir” diye ekliyor van Albada.
Bu sonuçlar gözlemlerle tutarlıdır ve en önemlisi birçok beyin özelliği lognormal bir dağılıma sahiptir. Çalışmanın eş yazarı Alexander van Meegen, “Doğada yaygın olmasının nedenlerinden biri, birçok bağımsız değişkenin çarpımının alınmasıyla ortaya çıkmasıdır” diyor. Başka bir deyişle, lognormal dağılım, tıpkı normal dağılımın birçok bağımsız değişkenin toplamından ortaya çıkması gibi, doğal olarak çarpımsal süreçlerden ortaya çıkmaktadır.
Çalışmaya göre, prensipte kortikal organizasyon yapıları, hiçbir hesaplama işlevi görmeyen bir gelişim veya evrim yan ürünü olabilir; ancak aynı organizasyon yapılarının çeşitli türlerde ve çoğu kortikal bölgede gözlemlenmesi, lognormal dağılımın bir amaca hizmet ettiğini göstermektedir.
Ortak yazar Aitor Morales-Gregorio, beyin bağlantısındaki heterojenliğin verimli bilgi aktarımını kolaylaştırabileceğini öne süren önceki çalışmalara atıfta bulunarak, “Nöronal yoğunluğun lognormal dağılımının beyin işlevini nasıl etkilediğini kesin olarak söyleyemeyiz, ancak hesaplama açısından yararlı olabilecek yüksek ağ heterojenliği ile ilişkili olması muhtemeldir” diyor. Buna ek olarak, heterojen ağlar sağlam öğrenmeyi teşvik eder ve sinir ağlarının hafıza kapasitesini artırır.
Derleyen: Feyza ÇETİNKOL
Kaynak: Beynimizin Korteksinde Nöronların Nasıl Dağıldığı Ortaya Çıkarıldı