All for Joomla The Word of Web Design

Beyinlerimiz inanılandan 100 kat daha güçlü olabilirmi?

Beyinlerimiz inanılandan 100 kat daha güçlü olabilirmi?

California Los Angeles Üniversitesi’nden (UCLA) yapılan yeni bir araştırma, beynimizdeki nöronların bir bölümünün önceden ortaya çıkarılamayacak kadar aktif olduğunu keşfetti. Bulgu, beyinlerin hem analog hem de dijital bilgisayarlar olduğunu ve nörolojik rahatsızlıkların tedavisinde daha iyi yollara yol açabileceğini ima eder.

Çalışmanın odağı, nöronları oluşturmak için soma olarak adlandırılan yuvarlak bir cisime bağlanan dendritler, uzun dal benzeri yapılardır. Daha önce, dendritlerin, soma içinde üretilen elektriksel aktivitelerin diğer nöronlara sivri uçlar gönderdiği kanallardan başka bir şey olmadığı düşünülüyordu. Ancak çalışma, dendritlerin kendilerinin son derece aktif olduğunu ve önceden inandıklarının 10 katına kadar kendi hızlarına ulaştığını gösterdi.

Bulgu, uzun zamandır devam eden, somatik sivri uçların, anıları ve algıları öğrenip biçimlendirmenin başlıca yolu olduğuna olan inancımızla karşı karşıyayız.

Çalışmanın kıdemli yazarı UCLA nörofizikçi Mayank Mehta, “Dendritler sinir dokusunun yüzde 90’ından fazlasını oluşturuyor” dedi. “Bu anlayış önünü açabilir. Onlar çok daha aktif soma temelden beyin bilgisini hesaplar nasıl anlayışımız doğasını değiştirir daha vardır bilmek ve nörolojik hastalıkların tedavisinde ve beyin benzeri bilgisayarlar geliştirmek için.”

Araştırmacılar ayrıca, somalar tarafından üretilen elektriksel aktivitenin artışından farklı olarak, dendritler, toplamda gerçekten somatik yükselmelere göre daha güçlü olan daha uzun süreli gerilimler çıkardığını buldular. Dendritik akışlar analog bilgisayarlarla benzerken, sivri uçların sayısal işlemciye benzediğini, hepsinin ya da hiçbir şeyin gerçekleşmediğini söylüyorlar.

“Biz dendritler analog ve bu nedenle tamamen dijital bilgisayarlardan temelde farklı ama analog olan kuantum bilgisayarlara benzeyen bir dijital hesaplamalar, her ikisini de melezler olduklarını bulduk” Mehta söyledi. “Nörobilimdeki temel bir inanç nöronlar dijital cihazlar olduklarını olmuştur. Ya da ani bir artış meydana ya da değil. Bu sonuçlar dendritler dijital cihaz gibi tamamen davranmazlar göstermektedir. Dentritler dijital, hep ya da hiç sivri oluşturmak, ama yok Aynı zamanda hepsi ya da hiçbirini içermeyen büyük analog dalgalanmalar da gösteriyor Bu, nöralistlerin yaklaşık 60 yıldır inandığından önemli bir ayrım “dedi.

Mehta, dendritlerin hacmın hacminde somalardan yaklaşık 100 kat daha fazla olduğu gerçeğini ekliyor; beyinlerin bilgi hesaplama kapasitesinin önceden inandıklarından 100 kat daha fazla olması olası.

Dendritleri yeşil olan bir nöron (Kredi: Shelly Halpain / UC San Diego )

Keşiflerini gerçekleştirirken, UCLA ekibi dendritlerin yanına çıkan sıçanların beyinlerine elektrot yerleştirmeyi başardı. Bu, önceki çalışmaların, sensörlerin doğrudan dendritlere girip, onları öldürdükleri ve hareketlerinin ölçülmesini imkansız hale getirdiği bir hareketti. Dendritlerin, sıçanlar uyurken somalardan beş kat daha aktif olduğunu ve uyanıkken ve hareket ederken 10 kat daha aktif olduğunu bulmuşlardır.

Keşif, öğrenmenin muhtemelen daha önce inandıklarından daha fazla esneklikle gerçekleştiğini gösteriyor.

UCLA doktora sonrası araştırmacı ve çalışmanın ilk yazarı olan Jason Moore, “Önceki modellerin çoğunda, iki nöronun hücre gövdeleri aynı anda aktif olduğunda öğrenmenin gerçekleştiğini varsaymaktadır” dedi. “Bulgularımız, girdi nöronunun bir dendritin aktif olduğu zaman aktif olduğu zaman öğrenmenin gerçekleşebileceğini gösteriyor ve farklı zamanlarda dendritlerin farklı bölümlerinin aktifleşebileceği, bunun da çok daha fazla esneklik sağlayabileceğini gösteriyor. Öğrenme tek bir nöron içerisinde gerçekleşebilir. “

Mehta, “Teknolojik zorluklar nedeniyle, beyin fonksiyonlarının araştırılması büyük oranda hücre vücudu üzerinde yoğunlaştı” dedi. “Ancak nöronların gizli hayatlarını, özellikle geniş nöronal dallarda keşfettik. Sonuçlarımız, nöronların nasıl hesaplandığına dair anlayışımızı büyük ölçüde değiştirdi.”

Araştırma, Science dergisinde yayınlandı .

Kaynak: UCLA

Leave your vote

0 points
Upvote Downvote

Total votes: 0

Upvotes: 0

Upvotes percentage: 0.000000%

Downvotes: 0

Downvotes percentage: 0.000000%

0 Comments

Leave a Comment

Login

Welcome! Login in to your account

Remember me Lost your password?

Lost Password

Hey there!

Sign in

Forgot password?
Close
of

Processing files…