Katalog

Evrendeki En Yüksek Karmaşıklık Düzeyi: Beyin Dinamiklerinin Anla lmas (I) B CBT 1136 / 12 26 Aralık 2008 eynimiz doğrusal olmayan evrenimizin gösterdiği tüm özellikleri üzerinde yansıtır. Nobel ödülü sahibi ünlü biolojist Gerald Edelmen beyin karmaşıklığını, farklı nitelikleri içeren ve birbirine az ya da çok bağlı parçalardan oluşan bir bütünlük olarak tanımlamaktadır[1] . Fakat bu parçalar daha büyük oranlarda toplanarak bir araya geldikçe, işlevleri daha bütünleşik olmaktadır ve daha yüksek tümleşim derecesine göre yeni yeni işlevler oluşturmaktadır demektedir. Ayrıca bu parçaların (süreçlerin) karşılıklı etkileşiminden doğan yeni bütünleşik işlev, bu alt parçaların işlevlerini de değiştirmektedir. Algı, bellek, dil, öğrenme, zekâ ve bilinç ile ilgili bu parçalar birbirine dolaşıktır. Edelman, sadece insan korteksinin (dış beyin zarı) 30 milyar nöron hücresinden meydana geldiğini ve bunun da 1 milyar sinaptik bağlantı yapabilme gücüne sahip olduğunu söylemektedir. Eğer biz oluşturulabilecek olan nöron devrelerinin sayısını kombinasyonal (katışımsal) olarak hesaplarsak, bu sayıyı hiper astronomik bir sayı olan 10’un arkasında bir milyon sıfır olarak görecektik. Halbuki evrendeki parçacıkların toplam sayısı olan 10’un arkasındaki 79 sıfır bu sayıdan çok küçük kalmaktadır [1]. Beynimiz bu karmaşıklığa bağlı olarak, aniden ortaya çıkan dinamikler ve bakışıklığın kırılması ve buna bağlı faz geçişleri ile, hiyerarşik yapılanma ve farklı hiyerarşik ölçekler arasında girdap akışlarına benzer geçiş mekanizmaları ve kaos özellikleri ile evrenimizdeki en karmaşık makinedir. Bu özellikler, beynimizin yüksek karmaşıklık düzeyi hakkında bilgi vermektedir. Beynimizin birbirine uzakta olan iki parça arasındaki koordinasyon dinamiği nasıldır [2] ve buna bağlı kavramsal işlevler nelerdir sorularına yanıt alınmaya çalışılmaktadır. Nörodinamik bilim dalı, salınım ve sendelenimsizlikler, çatallanma ve faz geçişleri, farklı ölçeklerde benzeşimler (fraktallar), garip çekerler ve buna bağlı kaos ve çoklu kararlılık seviyelerini analiz eder ya da nöronlarda dinamik olarak genprotein yapısının nasıl düzenlendiğini ve beynin kendisini nasıl tamir ettiğini hatta akıl kapasitesini nasıl arttırdığını (neurogenesis) anlamaya çalışır. Embriyon gelişiminde sinir sistemi oluşumu, nöronların çoğalması, konum değiştirmesi, farklılaşma ve hayatta kalma süreçleri incelenmektedir. Beynin karmaşık mimari yapısı farklı hücre tiplerinin bir diğerine göre farklı konumlarda olmasını gerektirmektedir. Beynimizin gelişme çağında, kök hücreleri kütlesel olarak bakışık bölünmelere uğrar. Bölünmeleri izleyen dönemlerde öncü hücreler, diğer hücrelerin farklılaşmasına yol açar [3]. Beynimizin en genç olan kök hücreleri hayatımıza bağlı olarak, ya nöron ya da “glial” hücresi denen nöronlara destek veren hücre tipi olarak farklılaşırlar. Salk laboratuvarlarında çalışan ünlü bilim adamı Frederick Rust Gage, beynimizin “hippocampus” bölgesinde bulunan kök hücrelerinin öncelikle birbirlerine çok benzediklerini sonra farklılaştıklarını bulmuştur. Öğrencisi Gerd Kemprermann, bir deneyde fareleri , içinden geçeceği tüpler, üstünde koşabileceği tekerleklerin bulunduğu zengin bir kafeste büyüttüğünde, hippocampus bölgesi hacminin 45 günde %15 arttığını göstermiştir [4] . Kültürel aktivitelerin de beynimizi değiştirdiği gözlemlenmiştir. Franz List’ in 6. “Paganini Etude”ünün 11. varyasyonunu çalan bir piyanist beyni yar dımıyla dakikada 1800 nota çalmaktadır. Ünlü bilim adamı Taub, müzisyenlerin dokunmayla beyinlerinin nasıl geliştiğini incelemek istediğinde, yaylı çalgılar çalan müzisyenlerin sol ellerini kullandıklarında daha büyük bir beyin alanına sahip olduklarını gözlemlemiştir. Müzisyenlerin birleştirilmiş magnetik beyin ölçümleri ve MRI beyin görüntülerine bakıldığında, motor korteks ve beyinciklerinin müzisyen olmayanlardan çok daha farklı olduğu görülmüştür [5]. 12 yaşından sonra müzisyenlerin plastik yapısının azaldığını da gözlemlemiştir. Beynimizdeki organizasyonun her seviyesinde, konum ve zamana (spatiotemporal) bağlı olayları gözlemleyen deneysel yöntemler geliştirilmektedir. Mikroelektrod yöntemleri ile tek hücre aktivitesi gözlemlenirken, çok sayıda elektrod kullanarak da nöral topluluklar ölçülmektedir. Beyin görüntüleme yöntemlerine (MRI, PET) başvurarak da tüm beyin aktivitesi gözlemlenmeye çalışılmaktadır. Bilim adamları artık, kırmızı renk ya da bir eğrinin algılanmasına karşılık gelen özel bir zihinsel duruma ait aktivite ile ilgili nöron ya da nöronların oluşturduğu bir topluluğu ölçebilmektedirler. Beyin görüntüleme yöntemleri sayesinde, normal yaşayan bir kimsenin bir nesneye ait kelime ya da bir yüzü öğrenmeye yönelik zihinsel görevleri farklı beyin bölgelerinde gerçekleştirdiği anlaşılmıştır. Araştırmacılar, ayrıca mikroskobik nöron devreleri içinde de moleküllerin nasıl görev aldığını belirleyebilmektedir. Ayrıca bu molekülleri üreten ve konumlarını belirleyen genleri bulabilmektedirler. Bu alanda gelişmeler çok hızlı olmaktadır. Harvard Üniversitesi’nden David H.Hubel ve Torsten Wiesel, beyin devrelerinin verilen bir nesnenin şeklini nasıl temsil ettiğini buldular. Bir nesnenin, her farklı açıdaki görüntüsüne farklı nöron yanıt vermektedir. Yine Harvard Üniversitesi nörobioloji bölümünden, Hubel ve Margaret S. Livingstone daha sonra görsel kortekste bulunan diğer nöronların da sadece şeklin geometrisine değil, değişik renklere de ayrı ayrı yanıt verdiklerini göstermişlerdir [6][7]. Beynimizi, kararlılık ile kararsızlığı birleştiren, dinamik, yüksek boyutlu ve nöral dizemlerden oluşan bir makine olarak görmek mümkündür. Biz hala nöronların, işlevsel ayrıntılarını ve devrelerini moleküler seviyede çözemedik. Yerel nöron topluluklarının davranışını tam kavrayamadık. En alt ölçekte olan gen, biokimyasal bileşenler, reseptör (algılayıcı) ve nöron ölçeklerinden, büyük ölçeklerdeki nöron toplulukları ve hatta daha üst seviyede sağ veya sol beyin yarımkürelerdeki organizasyonlara geçişler tam anlamıyla anlaşılamamıştır (Şekil 1). Ayrıca, çok sayıda beyin bölgesinden meydana gelmiş büyük ölçekte yapılanmış sistemlerde anlayamadığımız eksik kalmış noktalar vardır. Birbirine komşu olmayan uzak bölgelerin aralarında etkileşerek son derece karmaşık seviyedeki biolojik durumları oluşturması ve bu parçaların toplam aktivitesinin, bütününden çok daha fazlasını neden verdiğini bilmiyoruz. Proteinlerden, en büyük ölçekte bulunan EEG işaretine kadar, 50’ den fazla çeşit nöroiletici, binlerce hücre tipi, karmaşık elektromagnetik olaylar tanımlana bilmektedir. Tüm seviyelerde özerk aktiviteye bağlı sürekli bir kararsızlık vardır. Beynimiz, böylelikle her seviyede ani ortaya çıkan yapısallıklar gösterir ve bu yapılar arasındaki doğrusal olmayan etkileşimler bir üst seviyedeki dinamiklere taban oluşturmaktadır. Her ölçekte pozitif geri bildirimlere bağlı kapalı döngüler, dinamiklerde üstel büyümeye neden olur ancak en sonunda doğrusal olmayan etkilerle kararlılık sağlanmaktadır. Goldberger şöyle diyor: Farklı ölçeklerde tanımlanan birbirine benzer süreçler, 1 Hz nin altından birkaç yüz Hertz e kadar geniş bir spektrum aralığı gösterirler yani içeriği bilgi açısından zengindir. Halbuki dönemli durumlar, darband bir frekans aralığını yansıtırlar, bilgi içeriğinden yoksundurlar. Bir psikolog açısından bakıldığında, ne kadar fraktallığı arttırırsak bunun sonucu olarak dönemli olmayan olmayan birçok işaretin bulunduğu o kadar geniş bir spektral aralık elde etmiş olmaktayız [8]. Bu yöntem de akıl hastalıklarının tedavisinde kullanılmaktadır. Günümüzde beyin dinamiklerini oluşturan en küçük birimler, bağlantılar ve ağ topolojisindeki değişikliklerin matematiksel olarak formülleştirilmesi ve benzeşimi yapılmaya çalışılmaktadır. Engelleyici ve uyarıcı nöron hücrelerini en küçük birim olarak kabul edip, bağlantıların “sinaps” ve “uyarımların” zamanla değiştiğini göz önüne alarak yapılan matematiksel modellerde mümkün olduğu kadar gerçeğe yaklaşılmaya çalışılmaktadır. Sinapslar, psikolojik, kültürel ve diğer etkenlerle belirlenen kişiliğimizin edindiği bilgi birikimini saklama, alma ve tekrar kullanmamıza yardım ederler [9]. Kaynakçalar 1.Norman Doidge, The brain that changes itself pg.294295, 2007 Penguin Books 2.J.A.Scott Kelso and Emmanuelle Tognoli, “Toward a complementary Neuroscience: Metastable coordination Dynamics of the Brain” book Neurodynamics of Cognition and Consciousness, 2007 3.Gotz M, Huttner WB. (2005) The cell biology of neurogenesis. Nat Rev Mol Cell Biol. 2005 Oct;6(10):77788 4.Norman Doidge, The brain that changes itself pg.250, 2007 5.Richard Taub, http://www.columbia.edu/cu/21stC/issue1.4/mbmmusic.html 6.Conway, B.R. and Livingstone, M.S. (2003) SpaceTime Maps and TwoBar Interactions of Different Classes of DirectionSelective Cells in Macaque V1. J. Neurophysiol. 89: 27262742. 7.Conway, B.R. (2001) Spatial structure of cone inputs to color cells in alert macaque primary visual cortex (V1). J. Neurosci. 21: 27682783. 8.Peng CK, Hausdorff JM, Goldberger AL. Fractal mechanisms in neural control: Human heartbeat and gait dynamics in health and disease. In: Walleczek J, ed. SelfOrganized Biological Dynamics and Nonlinear Control. Cambridge: Cambridge University Press, 2000. 9.J.LeDoux 2002, The synaptic self: How our brains become who are. New York: Viking 2002 Yrd. Doç. Dr. R. Murat Demirel (İstanbul Kültür Üniversitesi)