Brown Üniversitesi’nde araştırma yürüten bilim insanları; beynin dokunma duyusuna ilişkin bölgesinde bulunan tekil nöronların elektriksel uçlarında ölçüm yaptı ve bir metronom gibi çalışan yeni bir hücre tipi keşfettiler.
Brown Üniversitesi’nde profesör olarak çalışma yürüten ve Carney Sinirbilim Enstitüsü’nde yönetici olan Chris Moore, “Bu tip nöronlar; dış etkilerden bağımsız olarak, ritmik ve birbirleriyle uyumlu bir şekilde hareket ederler” açıklamalarında bulundu. Gamma ritimleri olarak da bilinen ve saniyede 40 devir yapan beyin dalgaları üzerinden insanlar ve kemirgenler ile yapılan çalışmalar, 1930’ların ortasında başlamıştı. Moore’un laboratuarında yapılan önceki çalışmalarda da, kemirgenlerin doğal gamma ritimlerinin laboratuvar ortamında artırılması, canlıların daha zayıf bir algıya sahip olmalarına neden olmuştu.
Yeni çalışmaya ilişkin açıklama yapan Moore, “Gamma ritimleri, büyük bir tartışma konusu oldu” dedi ve ekledi: Bazı sinir bilimciler, gama ritimlerini bir sihir olarak görüyorlar. Onlara göre; gama ritimleri, beyindeki bölgeler ile sıralı sinyalleri bütünleştiren bir noktada” diyor. Moore; gama ritimlerinin, metronom benzeri bir işleve sahip olduğunun daha önce de fark edildiğini ancak o dönem, çalışmanın duyurulmasını ertelediklerini ifade etti. Çünkü gama ritimleri, duyumlara verilen yanıtlara göre değişiklik gösterebiliyorlardı.
Yeni çalışmaya ilişkin bulgular 18 Temmuz günü “Neuron” dergisinde yayımlandı. Moore ve Brown Üniversitesi’nde doktora öğrenimini sürdüren Hyeyoung Shin, metronom hareketine benzer bir ritmik harekete sahip olan nöronları bulmak için yola çıkmadı. Bu durumun aksine başlangıçta, hislere odaklanan gamma ritimlerini incelemek istediler.
Shin, kemirgenlerin bıyıklarının hafifçe hareket etmesi için oldukça hassas bir makine kullandı. Böylelikle sadece bir kemirgenin hareketi tespit etme yeteneğinin yanı sıra; bıyıklar üzerindeki hareketin beyin tarafından nasıl algılandığı, bu bölgede bulunan nöronların aktivitesi üzerinden araştırılmış oldu. Araştırmayla Shin; kemirgenin bıyıklarına hafifçe vurulduğu an ile vurulmadığı anı karşılaştırarak beyinde ne gibi değişimlerin yaşandığını görmek istedi.
Shin, konuya ilişkin olarak, “Özellikle de kısıtlayıcı internöronlara ait bir alt tip ile ilgilendik. Bu hücreler yerel ölçekte iletişim kurarlar ve hücrelerin ana fonksiyonları, diğer hücrelerin neden olduğu ani voltaj yükselmelerini engellemektir” dedi ve ekledi: “Bu internöronların üçte birinin çok düzenli bir şekilde çalıştığını gözlemledik. Buradaki çalışmanın düzeninin artması, kemirgenin daha ince hisleri algılayabildiğini gösteriyor.”
Shin’in çalışmasını özgün kılan şey ise; ortalama nöron aktivitesi yerine, tekil nöron aktivitesi üzerinde çalışmalar yapmasıydı. Shin; tekil nöronlara bakarak birbirinden farklı olan üç tür nöron keşfetti. Bu nöronlardan bazıları, bıyık hareketi sonrası oluşan histen bağımsız bir şekilde enerji yükleniyordu. Bu nedenle, genellikle bilim insanları tarafından göz ardı ediliyorlardı. Bu grup düzenli olarak voltajlanan metronom nöronlarının alt grubuna ait bir nöron grubuydu. Diğer iki tip ise rastgele enerji yüklenen nöronlardı. Bu gruptaki nöronlardan bazıları bıyıktaki hareketlerin ardından değişikliğe uğradı, bazılarında ise değişiklik gözlenmedi. Çalışma sırasında Shin, dokunmanın algılandığı beyin bölgesinde bulunan metronom nöronlarının birbirleriyle uyumlu bir şekilde çalıştıklarını ortaya çıkardı.
Moore, konuya ilişkin olarak yaptığı açıklamada, “Bilim insanları ilk kez dış dünyadaki uyaranlara cevap veren bir nöron bulduklarını ifade ediyorlar. Nöronlar, dış dünyaya cevap vermezse; bilim insanları o nöronlarla neler yapacaklarını bilemezler ve bu tip nöronları görmezden geliriz. Aslında çok basit, ya o nöronları yorumlayın ya da temel önemdeki şeyleri kaçırın. Çünkü, henüz onları görmek için hazır değilsiniz” dedi ve ekledi: “Ancak Shin, yaptığı çalışmada; düzenli bir voltaj artışına sahip metronom nöronlarını görmek için hazırdı. Shin, çalışmaya başlamadan önce kapsamlı bir literatür taraması yaptı ve nöronların ani voltaj yüklenmelerinin mantığını anlamaya çalıştı. Bu çalışma için ise, bilgisayar modellemeleri kullandı.”
Kaynak: https://www.sciencedaily.com/releases/2019/07/190718112415.htm
