Makine öğrenmesi ile beynin içsel durumunu tanımlamak

Makine öğrenme modeli, sinirsel aktivite ile doğal davranış arasındaki bağlantıları tanımlamak için yaygın olarak uygulanabilir.

Adam J. Calhoun, Jonathan W. Pillow ve Mala Murthy tarafından Princeton Üniversitesi’nde yapılan bir araştıma ile makine öğrenmesi ile beynin içsel durumunu tanımlanmak amaçlandı.

Bu ne anlama geliyor?

Size doğru yürüyen çekici bir insan hayal edin. Ne yapıyorsunuz? Bakıp gülümsüyor yoksa başka bir yere mi bakıyorsunuz? Kurulum aynı, ancak sonuçlar tamamen iç durumunuza – ruh haliniz, geçmiş deneyimleriniz ve dışarıdan seyreden bir insanın göremeyeceği etkenler- bağlı.

“Bir gözlemci dışsal davranışları izleyerek iç durumları nasıl çözebilir?” sorusunun cevabını arayan ekip meyve sineği olarak bildiğimiz Drosophila melanogaster‘lar üzerinde bir araştırma yaptılar. Mala Murthy “Daha önceki çalışmalarımız, şarkı söyleme davranışlarının bir kısmını öngörebiliyordu, ancak sineklerin içsel durumunu tahmin ederek, bir dişiye hitap ederken erkeklerin zaman içinde ne söyleyeceğini doğru bir şekilde tahmin edebiliyoruz. ” dedi.

Bunu nasıl yaptılar?

Modelleri, erkeğin hızı veya dişiye olan mesafesi gibi gözlemlenebilir değişkenleri kullanıyor. Araştırmacılar, kanat titreşimiyle oluşturulan üç ayrı şarkı türünü ve şarkı söylememeyi seçtiklerini belirlediler. Daha sonra şarkı kararlarını gözlemlenebilir değişkenlerle ilişkilendirdiler.

Kilit nokta, yeni bir beklenti ile bir makine öğrenme modeli oluşturmaktı. Hayvanlar davranışlarını rastgele değiştirmiyorlar, ancak dişi ve sinir sisteminden aldıkları geri bildirimlerin kombinasyonuna dayanıyorlar. Araştırmacılar yeni yöntemlerini kullanarak, erkeklerin şarkılarını, her biri yüzlerce milisaniye süren üç farklı yolda biçimlendirdiklerini keşfettiler.

Bu yollar neler?

1. Yakın : erkek dişiye ortalama mesafeden yakınken yavaşça ilerlemesi

2. Kovalama: Hızlıca yaklaşması

3. Her neyse: Başka bir yöne bakıp, yavaş hareket etmesi

Sonuçlar nasıl yorumlandı?

Murthy “Bu önemli bir buluş. Bu modelleme çerçevesinin, sinirsel aktiviteyi doğal davranışla ilişkilendirmek için yaygın olarak kullanılacağını öngörüyoruz.” dedi.

Neuroscience News, Neuroscientists develop models to identify internal states of the brain,son güncelleme 25 Kasım, 2019, https://neurosciencenews.com/brain-state-models-15259/

Çocuklar nasıl daha kolay okumayı öğrenir?

Okuduğunuz ilk kelime neydi? Nerede okudunuz?

Hermundur Sigmundsson, Greta Storm Ofteland, Trygve Solstad ve Monika Haga tarafından yapılan çocukların okumayı öğrenme süreçlerine odaklanan bir araştırma yaptı. Çalışma New Ideas in Psychology‘de yayınlandı. Norveç Bilim ve Teknoloji Üniversitesi‘nden olan Sigmundsson, araştırma ekibinin harfleri öğrenme ve harflerin sesleri ve okuma kodunu kırma arasındaki bağlantıyı açıkça gösteren ilk kişiler arasında olduğunu belirtti.

Araştırmanın amacı neydi?

Araştırma harfle sesinin bağlantısını kullanmanın çocuklar üzerinde nasıl bir etkisi olduğuna odaklandı. Bu araştırmadan önce bu alanda tezler sunulsa da harfleri öğrenmenin yeterli olmadığı belirtildi. Harfleri bilseniz bile onları okuyamayabilirsiniz. Tek harfleri okumak veya yazmak, bu harfleri bir araya getirmekten tamamen farklı bir şey. Bireysel harf değişimleri çok büyük olabilir.

Araştırma nasıl yapıldı? Sonuçları ne oldu?

Araştırma ekibi, bir yıl boyunca 5-6 yaşları arasındaki 356 çocuğu inceledi. Çocukların yüzde 11’i okula başladıklarında zaten okuyabiliyordu. İlk okul yılının sonunda, yüzde 27’si henüz okumayı öğrenmedi. Bu grubun çoğu, okula başladıklarında daha az harf bilen çocuklardı.

Sigmundsson, “Disleksi olan yüzde 5-10’unu alırsanız, rakamlar beş çocuktan birinin çok az pratik yaptığını veya ilk okul yılında motivasyonunun olmadığını gösterir” dedi.

Başka bir sonuç da kız çocuklarının erkeklerden daha iyi okuduklarıydı.

Araştırma sonuçları ne anlama geliyor?

Çocukların daha önce okumayı öğrenmelerine yardımcı olmak için, bir şey çok önemli: Harflerle ilişkili harfleri ve sesleri mümkün olduğunca erken öğrenmek. Bununla beraber, ailelere de büyük bir rol düşüyor. Çocukların bu ilişkiyi kurabilmelerini sağlamak için okula başlamadan onlara kitap okuyabilir ve ileri yaşlarda da kitap okumalarını destekleyebilirler. Araştırmanın sonucunda kızların daha iyi okumaları genel bir sonuç ama ailelerin çocuklarıyla bu anlamda nasıl iletişim kurdukları bu sonucu değiştirebilir. Çocukların kendi başlarına kitap okumaları ve daha çok kitap okumaları süreci hızlandıracaktır.

Neuroscience News, Here’s how you help kids crack the reading code, son güncelleme 14 Kasım, 2019, https://neurosciencenews.com/reading-learning-15207/

Yapay Zekaya Göre Müziğin Bizi Duygulandırma Sebepleri

Hiç bir şarkı dinlediğinizde birden içinizde bir heyecan olduğunu ve tüylerinizin diken diken olduğunu deneyimlediniz mi? Bunları nasıl bir şarkıda deneyimlediniz?

Yapay zeka yapılan bir araştırmaya göre, insanların beyinlerinin, bedenlerinin ve duygularının müzik dinlemeye nasıl tepki verdiğine ışık tutmaya yardımcı oluyor. Müzik, özellikle nabız netliğine tepki veren Heschl girusu ve superior temporal girusu gibi işitsel korteksin bölümlerini etkiliyor. Dinamikteki değişiklikler, ritim, tını ve yeni enstrümanların varlığı yanıtta büyük bir artışa neden oluyor. Araştırmanın sonuçlarına baktığımızda, aynı zamanda mükemmel egzersiz, uyku ve çalışma için en iyi şarkı türlerini tanımladığını görüyoruz.

Araştırmanın amacı nedir?

“Müzik gibi soyut bir şey neden bu kadar tutarlı bir tepki uyandırıyor?“ sorusu bilim insanlarını düşündüren önemli sorulardan birisi. Ekip bu sorunun cevabını bulmak için bir araştırma yapmaya karar veriyor.

Nasıl yapıldı?

Bu deney için, takım söz içermeyen ve çok bilinmeyen üç duygusal müzik parçası seçti, bu nedenle dinleyicilerin duygusal tepkisine hiçbir hafıza unsuru eklenmedi. (Örneğin, diş çekimi sırasında arka planda çalınan bir şarkıyı duymak, algınızı çarpıtabilir.)

Nöro görüntüleme deneyinde, 40 gönüllü bir dizi hüzünlü ya da mutlu müzikal alıntı dinlerken beyinleri MRI ile tarandı. Fiziksel reaksiyonu ölçmek için, 60 kişi kulaklıkla müzik dinlerken, kalp aktiviteleri ve cilt iletkenlikleri ölçülmüştü. Aynı grup, müzik dinlerken de 1 ila 10 arasında duygu yoğunluğunu (mutlu ya da üzgün) derecelendirmişti. Ardından, bilgisayar bilimcileri, insanların hangi işitsel özelliklere tutarlı bir şekilde yanıt verdiğini belirlemek için yapay zeka algoritmaları kullanarak verileri kullandı.

Araştırmanın bundan önceki araştırmalardan farkı nedir?

Geçmişte müziğin beden, beyin ve duygular üzerindeki etkisini daha iyi anlamaya çalışan sinirbilimciler, MRG beyin taramalarını çok kısa bir zaman diliminde, örneğin iki saniyelik müziğe tepki veren beyne bakarak analiz ettiler.

Buna karşılık, bu çalışmada, laboratuvarda toplanan verileri analiz etmek için algoritmalar kullanan bilim adamları, insanların sadece beyin taramalarından değil, aynı zamanda diğer modlardan gelen verileri birleştirerek uzun süredir müzik dinlerken neler hissettiğini de görebildiler. Profesör Shrikanth (Shri) Narayanan “Yeni çoklu biçimli bilgi işlem yaklaşımları, yalnızca insanın duygusal deneyimlerini müziğe beyin ve beden düzeyinde aydınlatmakla kalmıyor, aynı zamanda bireylerin deneyimlerini nasıl hissettiğini ve ifade ettiğini de belirtiyor. ”diyor.

Sonuçları neler?

• Araştırmacılar bulgular arasında, müziğin Heschls girusu ve superior temporal girusu olarak adlandırılan işitsel kompleks içindeki beynin bölümlerini güçlü bir şekilde etkilediğini belirtti. Daha detaylı bakıldığında, beyin nabız netliğine veya ritmin gücüne cevap verdi (basitçe söylemek gerekirse: girunuz Lady Gaga’nın Bad Romance’ını dinlerken canlı görünüyor). Ayrıca değişen dinamikleri, ritmi ve tınıyı ya da yeni enstrumanların varlığıyla tepkiyi artırdığını da buldular. Başka bir deyişle, kontrast çok önemli. Örneğin, giru, dinamiklerde bir değişiklik olduğunda veya “sesli” olduğunda etkinleşiyor. Greer, “Bir şarkı boyunca yüksek ses varsa, çok fazla dinamik değişkenlik yoktur ve deneyim, bestecinin ses seviyesindeki bir değişikliği kullanıyormuş gibi güçlü olmayacaktır” diyor.

• Ekip bununla beraber, galvanik deri tepkisi – temel olarak ter ölçüsü – yeni bir enstrumanın girmesinden veya bir müzikal artışın başlamasından sonra arttığını keşfetti.

• Şarkıdaki enstrümanlar ne kadar fazlaysa, o kadar çok insan yanıt verdi.

• Çalışmada G # ‘nin G minor anahtarında bir şarkıdaki F # notu ile yüksek mutsuzluk dereceleriyle pozitif korelasyon gösterildi.

Bunlarla beraber;

Habibi, “Terapi açısından bakıldığında, müzik duygu uyandırmak ve daha iyi bir ruh halini yakalamak için gerçekten iyi bir araç. Bu araştırmayı kullanarak, depresyon ve diğer duygudurum bozukluklarında terapi için müzikal uyarıcılar tasarlayabiliriz. Ayrıca, beyindeki duyguların nasıl işlendiğini anlamamıza yardımcı oluyor.” dedi.

Araştırmacılara göre, gelecekteki çalışmalar, farklı müzik türlerinin duygusal tepkilerimizi nasıl olumlu yönde etkileyebileceğini ve bestecinin amacının dinleyicinin bir müzik parçası algısına uyup uymadığına bakabilir.

Neuroscience News, Why music makes us feel, according to AI, son güncelleme 31 Ekim, 2019, https://neurosciencenews.com/ai-music-emotion-15151/

Johns Hopkins Üniversitesi’nde yapılan araştırmaya göre, bebekler saymayı düşünüldüğünden erken tanıyor.

Daha okuma-yazma ve sayı saymaya başlamadan önce bizlere içlerinde sayıların bulunduğu kitaplar ve oyuncaklar alınıyor. Bununla beraber, büyüklerimiz sayı sayarak bizimle iletişim kuruyor.

Bu iletişim şekli küçük çocuklar tarafından nasıl anlaşılıyor?

Johns Hopkins Üniversitesi’nde yapılan araştırmaya göre, bebeklerin saymayı düşünüldüğünden erken tanıdığı bulundu. Jinjing (Jenny) Wang ve Lisa Feigenson’ın yaptıkları araştırma, Development Science dergisinde yayınlandı.

Araştırma nasıl yapıldı?

Araştırma sırasında 14 ile 18 ay arasındaki küçük çocuklarla çalışıldı. Küçük çocuklar oyuncaklar- küçük köpek veya araba– içinde göremedikleri ama ulaşabildikleri bir kutuya koyuldukça izledi. Bazen araştırmacılar her bir oyuncuyu kutuya koyarken, “Bak! Bir, iki, üç, dört – dört köpek!” şeklinde saydı. Diğer zamanlarda her bir oyuncağı kutuya koyarak, “ Bu, bu, bu ve bu – bu köpekler ”dedi. Köpekler sayılmadığında, küçük çocuklar kutunun içinde dört şey olduğunu hatırlamakta zorlandılar. Araştırmacılar yalnızca birini çıkardıktan sonra sanki görecek başka bir şey yokmuş gibi dikkatleri dağılma eğilimindeydi. Ancak oyuncaklar sayıldığında, küçük çocuklar birden fazla kutudan çıkarılmasını açıkça bekledi. Tam olarak hatırlamadılar ama yaklaşık sayıyı hatırladılar.

Lisa Feigenson “Bebekler için sayma kitapları alıyor ve küçük çocuklarla yüksek sesle sayıyoruz. Tüm bunlar şu soruyu gündeme getiriyor: Çocuklar okul öncesi yıllarda olana kadar saymanın ne demek olduğu konusunda gerçekten ipucu sahip değiller mi? ” sorusunu takip ederek araştırmanın sonunda “Sayı kelimelerinin tam anlamını anlamaktan yıllarca uzakta olmalarına rağmen, bebekler sayı saymayı tanıyorlar. ” şeklinde sonucu açıklıyor.

Ekip şu anda birkaç takip çalışması yürütmekte ve erken sayma pratiğinin, İngilizce konuşan bebeklerin yabancı bir dilde saymaya tepki vermesi durumunda daha sonraki sayı becerilerine neden olup olmayacağını belirlemeye çalışıyor.

Neuroscience News, Babies understand counting years earlier than believed, son güncelleme 25 Ekim, 2019, https://neurosciencenews.com/baby-counting-15123/

7. Koçluk Konferansı – Öz’le Geleceğe

Geçen hafta inanılmaz ilham veren bir konferansa katıldım. Konferans, 16 Ekim 2019 tarihinde gerçekleşti. Bu etkinliğin amacı, koçluğun farklı alan ve disiplinlerle nasıl birleştiğini anlatmaktı.

Konuşmacılar kimlerdi?

Konferansa konuşmacı olarak, Ahmet Akın, Alla Kazajeva, Ann Ridone, Atilla Kıyak, Emre Başkan, Nasuh Mahruki, Nurdoğan Arkış, Ömer Şengüler ve H. Ulaş Özcan katıldı.

Hangi konular konuşuldu?

Konferansta;

Ahmet Akın iş ortamında yaratıcılık,

Alla Kazajeva koçluk kültürü,

Ann Ridone sosyal etki için koçluk,

Atilla Kıyak liderlik ve stratejik düşünme,

Emre Başkan iş dünyasında konfor alanı ve gelecek,

Nasuh Mahruki potansiyellerimize ulaşmak,

Nurdoğan Arkış hayatta yaptığımız seçimler,

Ömer Şengüler iş dünyasında nasıl başarılı olabiliriz,

H. Ulaş Özcan 2050 yılının bize ne getireceği, değerler ve kurumlar hakkında konuştu. ICF Türkiye Başkanları bir panelle konferansı noktaladı.

Neler ön plandaydı? Beni en çok neler etkiledi?

Konferasında temasına bakıldığında öz ve öz ile geleceğe gitmek en çok ön planda olan konulardı. Konuşmacılar bunlara farklı açılardan yaklaşıp, katılımcılara ilham oldular. Elbette bütün konuşmacılar ve yaklaşımları çok değerliydi fakat bana kattıkları yeni bakış açılarıyla en çok etkileyen birkaç konuşma vardı.

Ahmet Akın’ın konuşmasında kullandığı yaratıcılık tanımları ve örnekler beni çok etkiledi. Duchamp benim en sevdiğim sanatçılardan biri. Kavramsal ve çağdaş sanat, sanat anlayışımı değiştiren alanlar oldu. Ahmet Bey’in Duchamp’ın bir eserini kullanması, konuşmasını bende farklı bir boyuta taşıdı. Ek olarak klişelere yaklaşımı da bende yeni bir farkındalık oluşturdu.

Emre Başkan ve H. Ulaş Özcan ise analitik yaklaşımları ile çok değerli bilgiler verdiler. Sundukları veriler ile iş dünyasında baskın düşünceleri ve geleceğin bize neler getirebileceklerini anlattılar. İnsanların ne düşündüklerini somut olarak görmek, geleceği anlamayı kolaylaştırdı.

Son olarak, Nurdoğan Arkış kendimize ve diğerlerine nasıl yaklaşmamız gerektiğini çok güzel bir şekilde anlattı. Dinleyicilerini ben ve sen konumunu dışında, o – iletişimde olmayacağımız ama bizden etkilenebilecek diğer kişiler– konumunu da anlatarak çevremiz hakkında farklı bir bakış açısı kattı.

Yazıyı genel olarak toplamak gerekirse;

7. Koçluk Konferansı beni çok etkiledi. Birçok önemli kişiyle tanışma ve onların konuşmalarını dinleme fırsatı elde ettim. Hepsi bende ayrı izler bıraktı. Dinlediğim her konuşmadan beynime aldığım notlar ile çok güzel bir gün geçirdim.

*İlk ve son görsel ICF Türkiye’den alınmıştır.

Deep3DFly

Semih Günel, Helge Rhodin, Daniel Morales, João H. Campagnolo, Pavan Ramdya ve Pascal Fua’nın EPFL’de – École Polytechnique Fédérale de Lausanne– aktif öğrenme alanında değerli bir araştırma gerçekleşti. Araştırmanın amacı sineklerin hareketelerini gözlemleyerek aktif öğrenme alanında ilerleme sağlamaktı.

Araştırma nasıl tasarlandı?

Ramdya’nın deneysel düzeninde bir sinek, minik bir koşu bandı gibi küçük bir yüzen topun üstüne yürürken, yedi kamera her hareketini kaydetti. Sineğin üst kısmı taşınmaz bir stada yapıştırıldı, böylece top üzerinde yürürken daima yerinde kaldı. Bununla birlikte, sinek serbestçe hareket ettiğine “inanıyordu”.Toplanan kamera görüntüleri daha sonra hem Ramdya’nın hem de Fua’nın laboratuvarlarıyla çalışan bir doktora öğrencisi olan Semih Günel’in geliştirdiği derin öğrenme yazılımı DeepFly3D tarafından işlendi. Ramdya, “Bu, disiplinlerarası işbirliğinin gerekli ve dönüştürücü olduğunun iyi bir örneği. Bilgisayar bilimi ve sinirbiliminden yararlanarak uzun zamandır devam eden bir zorluğun üstesinden geldik.” dedi.

Neden araştırmada sinekler kullanıldı?

Ramdya sineklerin kullanılma sebebini “Omurgalıların çoğunun aksine, sinekler neredeyse her araziye tırmanabilirler. Bacaklarının uçlarında yapışkan pedler ve pençeler olduğundan, sinekler duvar ve tavanlara yapışabilirler. Bunlar haraketlerini sağlar. Bu da ilginç çünkü herhangi bir yüzeyde dinlenebilirseniz, doğru zamanda hareket etmesini bekleyerek enerji harcamalarınızı yönetebilirsiniz. ” şeklinde anlattı.

Bu, biyoloji boyunca neredeyse her yerde kullanılan bir model organizma olan sinek Drosophila melanogaster için bir hareket yakalama sistemi olan DeepFly3D’nin gelişimini sürdüren robotların tasarımını bilgilendirmek için uçma davranışını yöneten ilkeleri çıkarma vizyonuydu.

Deep3DFly’ı önemli kılan şey nedir?

DeepFly3D ile ilgili özel olan şey, sineklerin 3B pozunu – veya hatta diğer hayvanları – ortaya çıkarabilmesi. Yani, çeşitli biyolojik uygulamalar için benzeri görülmemiş bir çözünürlükte otomatik olarak tahmin yapıp davranış ölçümleri yapabilir. Yazılımın manuel olarak kalibre edilmesi gerekmiyor ve sinek pozunun hesaplanmasında yaptığı hataları otomatik olarak algılamak ve düzeltmek için kamera görüntülerini kullanıyor. Son olarak, kendi performansını geliştirmek için aktif öğrenmeyi kullanıyor.

DeepFly3D, bir meyve sineğinin hareketlerini, pozlarını ve eklem açılarını üç boyutlu olarak etkin ve doğru bir şekilde modellemek için bir fırsat sağlıyor. Bu, diğer organizmalardaki 3D pozları otomatik olarak modellemek için standart bir yol olabilir.

Yazıyı toplamak gerekirse;

Ramdya’nın da dediği gibi sinek, “Bir model organizma olarak izlenebilirliği ve karmaşıklığı çok iyi dengeliyor.” Buna ek olarak, “Nasıl yaptığını öğrenirsek, robotik ve tıp üzerinde önemli bir etkiye sahip olabiliriz ve belki de en önemlisi, bu öngörüleri nispeten kısa bir sürede elde edebiliriz.”sözlerini de ekliyor. Araştırma genel olarak baktığımızda araştırmanın robotik ve tıp alanlarında etkiye sahip olabilmeleri, getirecekleri yeniliklerle merakı arttırıyor.

Neuroscience News, Deep3DFly: the deep-learning way to design fly-like robots,son güncelleme 9 Ekim, 2019, https://neurosciencenews.com/deep3dfly-ai-15052/

Beyindeki uzun süreli hafıza ve öğrenme mekanizmaları

Virginia Tech ‘de David Xie ve diğer bilim insanlarının yaptığı bir araştırmaya göre, Erg1 ve TET1 uzun süreli hafıza ve öğrenmede önemli rollere sahip.

Bu ne anlama geliyor? Nasıl daha farklı anlatılabilinir?

Bir akıllı telefon aldığınızı düşünün. Satın aldığınız an, ayarlar ve uygulamarın hepsi aynı. Fakat zaman geçtikçe telefonu nasıl kullanırsanız, ayarlar ve uygulamalar da değişicektir. Aynı şekilde, hafızamız da bu şekilde çalışıyor. Deneyimlerimiz ile bir diğer insandan farklı oluyoruz. En basit deneyimlerimiz bile beyinlerimizi hücresel seviyede değiştiriyor.

Xie ve diğer bilim insanları DNA’nın mettilenme sürecinde beyindeki kontrol eden kayıt etkenleri ve enzimleri buldu. Bu çalışma ile, Alzheimer ve diğer hafıza kaybı yaşanan hastalıkların anlaşılması için çok değerli bilgiler sağlanıyor. Xie “Her deneyim ve öğrenme süreciyle farklı insanlar olmaya programlandın. Öğrenme sürecinin beyinde nasıl gerçekleştiğini ve öğrenilen her yeni bilginin yarın sizi nasıl farklılaştıracağını anlamaya başlamak büyüleyici. ”diyor.

Deney nasıl yapılmış? Egr1 ve TET1 nedir?

Egr1 ve TET1 enzimi telefonunuza kayıt yapmanızı sağlayan program gibiler. Deney fareler üzerinde yapıldı. Deney sırasında farelerin beyinlerinin ön korteksine – öğrenmenin kayıtlı olduğu, beynin olgunlaşması en yavaş olduğu birincil beyin bölgesi– bakıldı.

Egr1, DNA’nın RNA’ya transkripsiyonuna yardımcı olan bir protein olan bir transkripsiyon faktörü. Egr1, uzun süreli hafıza oluşumunda hayati bir rol oynuyor ve önceki araştırmalar, transkripsiyon faktörü bir fareden çıkarıldığında hafıza kaybı sonuçlarının ortaya çıktığını gösteriyor.

TET1 ise aktif DNA demetilasyonunda rol oynayan bir enzim. DNA metilasyonu, bir DNA molekülüne bir metil grubu eklendiğinde oluşuyor, bu daha sonra bir genin promotor bölgesini engelliyor. Başka bir deyişle, DNA metillendiğinde genler aktive edilemiyor.

Egr1 ve TET1, bu metil grubunun çıkarılması ile görevlendirilir, böylece gen ifadesi aktive edilebilir ve anılar saklanabilir.

Başka bir benzetme ile anlatmak gerekilirse, temel olarak gen ifademizi kontrol eden veya ifade seviyelerimizi artıran veya azaltan bir “ açık” veya ” kapalı” düğmesi var. EGR1 bu anahtarlama sistemini kullanmamıza yardımcı oluyor, böylece harici bir uyarıcı aldığınızda genler ifade edilecek ve daha hızlı bir şekilde ifade ediliyor.

Araştırmacılar, bu Egr1-TET1 ekip çalışmasının beynin ötesine geçen öğrenme mekanizması olabileceğini görüyorlar. Örneğin, kanda Egr1 ve TET1’e benzer “aile üyeleri” var.

Bağışıklık sisteminde, hafıza B hücreleri ve hafıza T hücreleri immünolojik hafızayı oluşturmak ve korumak için anahtar. Geçmiş istilacıların antijenlerini hatırlama yeteneklerine sahipler, böylece bir sonraki saldırıya uğradıklarında hızlı bir immünolojik tepki başlatabilirler.

Bu çalışma ne anlama geliyor?

Bu süreç teorik olarak diğer organların hatıralar oluşturabileceği ihtimaline işaret ediyor. Bu bulgunun ciddiyeti öğrenme açısından önemli. Burada iki güzel soru akla geliyor;

1.Öğrenmenin daha iyiye gitmek için değiştirebilme olasılığı var mı?

2. Öğrenmeyi geliştirmek için eğitim sistemini değiştirebilir miyiz?

Xie “Bilmediğimiz birçok temel şey var. Örneğin, işaretçiler ve gen anahtarları: Onları nasıl tanımlayabiliriz ve bu anahtarları kullanabilir miyiz? Bu bazı hastalıkları izlemek için kullanılabilir mi? Belirli olayları izlemek için kullanılabilir mi? Bence bize gelen çok şey var ve şu anda neler yapabileceğimizi düşünmemiz gerekiyor, ”diyor. Gelecekteki araştırmalar için, Xie farklı tür nöronların dış uyaranlara cevap vermek için farklı mekanizmaları nasıl kullandıkları hakkında daha fazla bilgi edinmekle ilgileniyor.

Neuroscience News, The mechanisms behind learning and long-term memory in the brain, son güncelleme 2 Ekim, 2019, https://neurosciencenews.com/learning-memory-mechanisms-15020/

Beyindeki motivasyon ile hareket etmeyi bağlayan bir merkez

19 Eylül 2019 tarihinde yayınlanan araştırmaya göre, lateral septum (LS) bir hayvan dolaşırken ve bir ortamda nasıl bir ödül alınacağını öğrenirken hayvanın hızı ve ivmesiyle ilgili bilgileri doğrudan kodlar.

Bu ne demek?

MIT sinirbilimcileri yaptıkları araştırmada, lateral septumun hedefe yönelik hareketi yönlendiren ve motive olunmuş davranışları bağladığını buldu. Örnek vermek gerekirse, akşam yemeği için yiyecek elde etmek beynin tahmin edemeyeceğimiz kadar fazla bölgesinin koordinasyonu ve beraber çalışması ile oluyor. Bunlarla beraber, buz dolabından mı yoksa dışarıdan mı yiyecek alınma gibi etkenleri tartıyor. Hannah Witshafter “ LS’nin yer, hareket ve motivasyonel bilgileri temsil etmesi, LS’nin yer, hız ve diğer çevresel sinyaller dikkate alınarak performansı entegre etmenize veya optimize etmenize yardımcı olabilir.“ diyor.

Bundan önce yapılan araştırmada neler bulundu?

Önceki araştırmalar lateral septuma kaygı, saldırganlık ve etkiyi düzenleme gibi önemli davranışsal işlevleri atfetmişti. Ayrıca bağımlılık, psikoz, depresyon ve kaygı ile ilgili olduğuna inanılıyor.

Sinir bilimciler, lateral septumun mekansal anıları kodlamak ve onları bağlamla ilişkilendirmek için çok önemli bir merkez olan hipokampus ile bağlantılarını ve nörotransmiter dopamin yoluyla hedefe yönelik davranışlara aracılık eden bir bölge olan ventral tegmental alana (VTA) bağlantılarını takip ettiler. Fakat, şimdiye kadar hiç kimse lateral septum’un hareketi ve mekansal ödül bağlamı gibi belirli sinirsel ritimler ile senkronize ederek hareketi doğrudan takip ettiğini ya da hipokampus ile iletişim kurduğunu göstermedi.

Wirtshafter bu konu hakkında “Hipokampus beynin en çok araştırılan bölümlerinden biri. Karşılaştırma yapıldığında motivasyon ve hareketle alakalı bölgeler ile bağlantılı olsa ve hipokampusten fazla sayıda bilgi alsa bile lateral septum hakkında çok daha az şey biliniyor.” diyor.

Ekipden başka bir sinir bilimci olan Wilson,“Lateral septumdaki aktivitenin hareketle kontrol edildiği keşfi, lateral septum aracılığıyla hareket ve dopaminerjik kontrol arasındaki bellek, biliş ve hastalık ile ilgili olabilecek bir bağlantıya işaret ediyor.” dedi.

Nasıl bir deney yapıldı?

T şeklinde bir labirente konulan fareler gözlemlenerek yapıldı. Fareler, ışık ve ses işaretleri kullanarak ödüllendirildiklerine koşullandırıldı.

Yazıyı toparlamak gerekirse;

Wilson ve Wirtshafter “ Genel olarak, bulgular lateral septumdaki harekete bağlı sinyalin, hipokampustan aldığı girdiyle birleştiğinde -hayvan hareketinden kaynaklanan bağlamda ilgili değişiklikler ile beraber – lateral septumun bir hayvanın bulunduğu yerde kendi konumu hakkındaki farkındalığına ve görevi değerlendirme yeteneğine katkıda bulunmasına izin verebileceğini öne sürmektedir.” dedi.

Bu aynı zamanda, lateral septumun rapor edilen etki ve davranışları düzeltme kabiliyetinin iç durumların hareket sırasında nasıl değiştiğini ve bu değişikliklerin sonuçlarını ve sonuçlarını değerlendirme kabiliyetinden kaynaklanabileceğini gösteriyor. Örneğin, lateral septum hareketi pozitif veya negatif bir uyaranın bulunduğu yere doğru veya uzağa yönlendirmeye katkıda bulunabilir.

Bu nedenle, yeni çalışma lateral septumun yönlendirilmiş davranıştaki rolü hakkında yeni bakış açıları sunuyor ve lateral septumun bazı bozukluklarla bilinen ilişkileri göz önüne alındığında, ruh hali, motivasyon ve hareket ve zihinsel hastalıkların nöropsikiyatrik temeli ile ilgili mekanizmaların daha geniş bir şekilde anlaşılması için yeni çıkarımlar sunabilir.

Wirtshafter “ Lateral septumun hareket ve motivasyonda nasıl çalıştığını anlamak, beynin nasıl temel kararlar verdiğini ve bu süreçlerde yaşanan bozulmanın nasıl farklı bozukluklara yol açabileceğini anlamamıza yardımcı olur ”diyor.

Neuroscience News, Study finds hub linking movement and motivation in the brain, son güncelleme 19 Eylül, 2019, https://neurosciencenews.com/movement-motivation-hub-14950/

SuperAgerların Beyin ve Hafıza Yapısı

Cerebral Cortex’de yayınlanan bir araştırmaya göre, SuperAgers’ların diğer yaşıtlarına göre beyninde daha fazla nöron bağı ve buna bağlı olarak gençlerin hafıza yapılarına benzer hafızaya sahip oldukları bulundu.

SuperAgers kimlerdir? Özellikleri neler?

SuperAgers, diğer yaşça ilerideki bireylerden farklı olarak hafızaları daha ileri olan insan grubu. Bilim dünyasında nasıl böyle kaldıkları önemli bir konu. Onların alışkanlıkları ve nasıl yaşadıklarına bakılarak hafızayı kuvvetli tutmak gibi konularda araştırma yapılıyor. Jiahe Zhang, Joseph M Andreano, Bradford C Dickerson, Alexandra Touroutoglou ve Lisa Feldman Barrett bu araştırmalardan birini yapan bir takım.

Nasıl bir araştırma yapıldı? Sonuçlar neler?

Bu 3 araştırma yapılan bir serinin 2. aşaması. Takım yaptıkları araştırmada, 60 ile 80 ve 18 ile 35 yaşları arasındaki bireyleri incelediler. Araştırmada fMRI, salience network (SN) ve default mode network (DMN) kullanıldı. Takımın tahmini, tipik yaşlı yetişkinlerin bu beyin dalgalarında daha az senkronizasyona sahip olacağı – daha az verimli ağlar – ve superagerlarında genç yetişkinler kadar verimli ağlara sahip olacağıydı. Takım tahminlerinin doğru olduğunu belirtti.

İlk çalışmada, tipik yaşlı yetişkinlerle karşılaştırıldığında, superagerların beyinlerinin, öğrenme, saklama ve bilgi alma da dahil olmak üzere belleğe katkıda bulunan süreçler için önemli olan bazı alanlarda daha büyük olduğu görüldü. Ancak, beyin bölgeleri izole adalar değil; karmaşık davranışlara izin vermek için birbirleriyle “konuşan” ağlar oluşturuyorlar. Dr. Alexandra Touroutoglou “ Beyin bölgeleri arasındaki bu iletişim normal yaşlanma sırasında bozuluyor, Superagers sadece genç beyin yapısını değil, aynı zamanda genç bağları gösteriyor. ” diyor.

Ekip gelecekte ne planlıyor?

Takım, bir sonraki çalışmasında hafıza ve diğer bilişsel görevleri yapan beyinlerden gelen fMRI verilerini analiz edecek. Dr. Touroutoglou, birlikte ele alındığında, çalışmaların gelecekteki araştırmacılar için başarılı yaşlanmanın biyolojik belirteçlerini geliştirmeleri için temeller sağlamasının umut edildiğini paylaştı.

SuperAgerların daha büyük ve iyi beyin ile doğup doğmadıkları bilim insanlarının çözmek istediği bir sır. Sonraki araştırmalar genetik, egzersiz, sosyal bağ ve diğer yaşam etkenlerinin etkisini ölçebilir. Dickerson “Onlara superagers gibi olmaları için vereceğimiz reçeteyi belirlemeyi umuyoruz. İnsanlar superager olmak isterlerse onlara yardımcı olmak amacımız.” diyor.

Neuroscience News, ‘Superagers’ over 80 have the memory and brain connectivity of twenty-somethings, son güncelleme 9 Eylül, 2019, https://neurosciencenews.com/superager-brain-connections-14885/

Kan damarlarından geçecek şekilde tasarlanan robotik iplik

MIT mühendisleri üzerinde çalıştıkları yeni robotik iplik ile, inme ve diğer beyinle alakalı hastalıklara pıhtı azaltan alternatif bir tedavi üzerinde çalışıyor.

İplik beynin labirent damar sistemi, labrynthine vasculature, gibi dar ve dolambaçlı yollardan aktif olarak kayabiliyor ve manyetik olarak yönlendirilebiliniyor. Gelecekte iplik mevcut endovasküler teknolojilerle eşleştirilerek, doktorların robotu ,hastanın anevrizmaları ve felçlerinde meydana gelen gibi, tıkanıklıkları ve lezyonları hızlı bir şekilde tedavi etmek için hastanın beyin damarlarında uzaktan yönlendirmelerine olanak sağlayabilir.

Doç. Xuanhe Zhao, MIT Üniversitesi, “İnme, Amerika Birleşik Devletleri’nde beş numaralı ölüm ve önde gelen bir sakatlık nedeni. Hastalar akut inme ilk 90 dakika içinde tedavi edilebilirse, hayatta kalma oranları önemli ölçüde artabilir. Bu ‘altın saat’ içinde kan damarı tıkanıklığını tersine çevirecek bir cihaz tasarlayabilirsek, kalıcı beyin hasarını önleyebiliriz. Bu bizim umudumuz.” diyor.

Bu tedavi neden önemli?

Doktorlar genellikle, beyindeki kan pıhtılarını temizlemek için bir cerrahın hastanın ana arterinden genellikle bacak veya kasıktan ince bir tel geçirdiği minimal yayılan bir ameliyat olan endovasküler bir prosedür uygular. X ışınlarını kullanarak kan damarlarını aynı anda görüntüleyen bir fluoroskop tarafından yönlendirilen cerrah, daha sonra teli elle hasarlı beyin damarına doğru döndürür. Etkilenen bölgeye ilaç veya pıhtı alma cihazları iletmek için bir sonda tel boyunca geçirilebilir.

Ekibin bir başka üyesi olan Yoonho Kim, prosedürün fiziksel olarak yoran ve görevde özel olarak eğitilmiş cerrahların fluoroskopiden tekrarlanan radyasyona maruz kalmaya dayanmasını gerektirdiğini söylüyor.

Bu tür prosedürlerde kullanılan teller pasif, yani manuel olarak manipüle edilmeleri gerekir ve hastaya zarar verebilir.

Ekip, laboratuvarlarındaki gelişmelerin hem telin tasarımında hem de endovasküler prosedürleri iyileştirmeye yardımcı olabileceğini fark etti.

Ekibin çalışmaları neler?

Geçtiğimiz yıllar boyunca, ekip bir mıknatısın yönünü takip ederek her iki hidrojelde – çoğunlukla sudan üretilen biyouyumlu malzemeler – ve 3 boyutlu basılmış manyetik olarak çalıştırılan, yalnızca sürünerek, zıplayarak ve hatta bir topu yakalamak için tasarlanabilen malzemeler geliştirdi.

Robotik ipliğin çekirdeği nikel-titanyum alaşımından veya hem nitril hem de yaylı bir malzemeden, “nitinol” den, yapıldı. Büküldüğü zaman şeklini koruyan elbise askısının aksine, bir nitinol tel orijinal şekline dönerek, sıkı, kıvrımlı kapların içinden sarımda daha fazla esneklik sağlar. Ekip telin çekirdeğini, kauçuk parçacıklarından ya da manyetik parçacıklarla gömdüğü mürekkeple kapladı.

Son olarak, manyetik kaplamanın hidrojel ile kaplanması ve bağlanması için daha önce geliştirdikleri temel manyetik parçacıkların yanıt vermesini etkilemeyen ve aynı zamanda telin pürüzsüz, sürtünmesiz, biyouyumlu bir yüzeyle donatılmasını sağlayan kimyasal bir işlem kullandı.

Robotik ipliğin hassasiyetini ve aktivasyonunu, bir kukla ipleri gibi büyük bir mıknatıs kullanarak, ipliği iğne halkasının içinden geçiren bir ipliği hatırlatan küçük halkalardan oluşan bir engel boyunca yönlendirmek için gösterdiler.

Araştırmacılar aynı zamanda ipliği, gerçek bir hastanın beyninin BT taramasından sonra modellenmiş pıhtı ve anevrizmalar dahil olmak üzere beynin ana kan damarlarının yaşam boyu silikon bir kopyasında test ettiler. Ekip, silikon kaplarını, kanın viskozitesini simüle eden bir sıvı ile doldurdu. Ardından, robotu kapların dolambaçlı dar yollarına yönlendirmek için model etrafında büyük bir mıknatısı elle manipüle etti.

Kim, robotik ipliğin işlevsel hale getirilebileceğini, yani özelliklerin eklenebileceğini – örneğin pıhtı düşürücü ilaçlar sağlamak veya lazer ışığıyla tıkanıklıkları gidermek için – söylüyor. Sonraki adımı göstermek için ekip, dişlinin nitinol çekirdeğini bir optik fiber ile değiştirdi ve robotu manyetik olarak yönlendirebileceklerini ve robot bir hedef bölgeye ulaştığında lazeri aktif hale getirebileceklerini buldu.

Bu tedavinin avantajları neler?

Araştırmacılar, hidrojel ile kaplanmış ve hidrojene kaplanmamış robot iplik arasında karşılaştırma yaptı. Hidrojelin dişlinin çok ihtiyaç duyulan, kaygan bir avantaj sağladığını ve sıkışıp kalmadan daha dar alanlarda kaymasını sağladığını buldular. Endovasküler cerrahide, bu özellik, iplik ilerledikçe damar astarlarının sürtünmesini ve yaralanmasını önlemenin anahtarı olacaktır.

Peki bu yeni robot ipliği cerrahları radyasyondan nasıl uzak tutabilir? Kim, manyetik yönden yönlendirilebilen bir telin, cerrahların hastanın tellerini fiziksel olarak hastanın kan damarlarından geçirme zorunluluğunu ortadan kaldırdığını söylüyor. Bu, doktorların bir hastaya ve daha da önemlisi radyasyon üreten fluoroskopa yakın olmaları gerekmeyeceği anlamına geliyor.

Yazıyı toplamak gerekirse;

Tasarlanan iplik bir çok alanda kolaylık sağlayacak. Hastalıklar daha kolay tedavi edilirken, doktorlarında yöntemleri ilerleyecek.

Kim’in dediğine göre, mevcut platformlar manyetik alan uygulayabilir ve fluoroskopi prosedürünü hastaya aynı anda yapabilir. Doktor, manyetik alanı bir joystick ile kontrol eden diğer odada veya hatta farklı bir şehirde olabilir. Umutları bir sonraki adımda robot ipliğimizi yaşayan organizmada test etmek için mevcut teknolojilerden yararlanmak.

Neuroscience News, Robotic thread is designed to slip through the brain’s blood vessels, son güncelleme 28 Ağustos, 2019, https://neurosciencenews.com/robotic-thread-bbb-14822/