Elektriksel Sinyaller Beyinde Nasıl İşlenir?

Elektriksel Sinyaller Beyinde Nasıl İşlenir?

İnsanoğlunun kendi kendine sorduğu en karmaşık sorulardan biri beynimiz vücuttan aldığı hisleri ve duyusal uyarımları nasıl anlamlı bilgiye dönüştürdüğüdür. Bunun yanıtı en kısa biçimde şöyle verebiliriz. Uyarımın gerçekleştiği bölgedeki reseptörler harekete geçer ve beyne elektriksel sinyaller göndererek beyni bu uyaranın varlığından haberdar eder. Ancak elektriksel sinyallerden oluşan aksiyon potansiyeller hücrenin hücre zarındaki elektriksel potansiyelini +40 mV’a kadar depolarize eder ve bu büyüklük sabittir. Bu durumda aynı büyüklük kullanılarak çeşitli derecelerde ve farklı uyaranlara bağlı elektriksel sinyallerin değişik anlamlı bilgilere dönüştürülmesi ve hafızada saklanması beynin büyüklükten farklı değişkenler kullandığına işaret etmektedir. Örneğin, elektrik sinyallerinin zamanlaması ve frekansı çok uygun değişkenler olabilir.

Milyarlarca Nöron Elektriksel Sinyaller Üretiyor

İnsan beyninde Aralık 2014’te yapılan ölçümlere göre yaklaşık 86 milyar nöron bulunur. Aynı zamanda bu nöronlar 10 – 50 katı kadar da işlerini yapmalarına yardım eden glia hücresi bulunmaktadır. Nöronlar arasındaki bağlantı sayısı o kadar fazladır ki bazen bu sayı 10.000’e kadar çıkabilmektir. Dahası binlerce sinaps kurabilen bu nöronların dendritleri de tıpkı bir nöron gibi işlem yapabilme özelliğine sahiptir. Bu kadar karmaşık bir yapıya sahip olan beyin her saniye milyarlarca elektrik sinyalini alıyor Çoğu zaman bu elektriksel sinyaller milisaniyeler ölçeğinde işlenip vücudun tepki vermesini sağlayabiliyor. Bu elektrik sinyallerin okunması, işlenmesi ve sonrasında bellekte ilgili bilgilerin depolanması beynin kendi içinde var olan elektrik sinyallerinden oluşan alfabesi sayesinde oluyor. Bu alfabede ise beyin elektrik sinyallerini zamanlama ve birim zamanda gönderim sıklığı olarak işliyor.

Bilgisayarların çalışma prensibini göz önüne alalım, 1 ve 0 rakamlarından oluşan bu sistemde 1 ve 0’ların tekrar sayıları bilgisayar tarafından anlamlı bilgiye dönüştürülerek karşımıza geliyor. Beyin için de bu durum böyledir. Örneğin, 1’i elektriksel sinyalin gönderildiği durum, 0’ı ise gönderilmediği durum olarak düşünelim. Elimize iğne battığımızda acı reseptörleri uyarılıyor ve beyne 110000111 şeklinde sinyal gönderiyor, kalem ucu battığında ise iğneyle olan kalınlık ve sertlik farkından dolayı 1111001100 şeklinde bir sinyal gönderiliyor ve beyin bu sinyalleri çok daha öncesinde (muhtemelen bebeklikte) kaydettiği için ilk sinyali iğne, ikinci sinyali kalem olarak algılıyor.

Beyindeki Elektriksel Sinyaller

Çalışmanın nasıl yapıldığından kısaca bahsedecek olursak, araştırmacılar belirli bir kumaş üstüne fareler yerleştirdiler. Fareler bıyıklarıyla kumaşın yüzeyinde gezinip, keşfederken araştırmacılar da farelerin beyin korteksinde (beynin en dış yüzeyi) oluşan nöral faaliyeti kaydediyor ve inceliyordu. Çalışmanın sonunda yapılan incelemeler aksiyon potansiyellerin zamanlamasının frekansından daha önemli olduğunu ancak bu iki parametrenin birlikte değerlendirilmesinin tek başlarına değerlendirilmesinden çok daha etkili sonuçlar doğuracağını keşfettiler.

Elektrik sinyallerin gönderilişi arasındaki zaman ve frekans farklılıkları çok küçük zaman aralıklarında gerçekleşmektedir. Reseptörlerden ve nöronların kendi aralarındaki bu elektrik sinyallerin iletimi arasındaki fark sadece 10 – 20 milisaniye gibi kısa süreler içinde gerçekleştiriliyor. Aslında sinyaller arasındaki bu frekans farkı yıllardır biliniyordu fakat zamanlamanın milisaniye ölçeğinde nasıl gerçekleştiği büyük merak konusuydu. Bunun yanında sinyallerin ayrıştırılmasında zamanlamanın frekanstan daha önemli olduğu da elde edilen diğer bulgular arasındaydı. Ancak bu iki değişken birbirini tamamlar özelliktedirler.

Beynin elektriksel alfabesinin daha iyi çözümlenmesiyle beynin kendi içinde elektriksel sinyalleri nasıl kimyasal bilgiye ve sonrasında bilincin fark edebileceği anlamlı bilgiye dönüştürdüğü daha iyi anlaşılabilir. Bilgisayarların kullandığı ikili koda benzer bir sistem kullanan beynin bu yapısının kesin olarak açığa çıkarılması bizim çok işimize yarayabilir. Örneğin, robotik protezler başta olmak üzere çok sayıda biyomekanik keşfe öncülük edebilir.

Hazırlayan: Çağlayan Taybaş

Kaynaklar
  1. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25619766
  2. Dale Purves ve ark. 2003. Neuroscience. Sinauer Associates Yayınları. 3. Baskı.
Yazıyı beğendiyseniz 5 yıldız verebilir misiniz?

Çağlayan Taybaş

İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Moleküler Biyoloji ve Genetik mezunuyum. Şu an Johnson & Johnson'a bağlı olarak Erenköy Ruh ve Sinir Hastalıkları hastanesinde klinik araştırma koordinatörü olarak çalışıyorum. Ayrıca İstanbul Üniversitesi'nde ekonomi (açık öğretim) okuyorum. Lisans hayatım boyunca laboratuvarın yanında bilim yazarlığı, programlama, ney ve satranç ile uğraştım. Mezun olduktan sonra askere gitmeden önce sinirbilim.org'u kurdum. Şu an iş hayatım çok yoğun olduğu için eskisi gibi yazamıyorum. Yine iyi idare ettiğimizi düşünüyorum. Bana herhangi bir soru sormak isteyen varsa c.taybas@gmail.com'a mail atabilirler.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.