Yeni Alzheimer Aşısı, Grip Aşısı Kadar Yaygınlaşabilir

Yeni Alzheimer Aşısı, Grip Aşısı Kadar Yaygınlaşabilir

Alzheimer hastalığı yıkıcı, tedavi edilemez ve Dünya genelinde on milyonlarca yetişkin ve yaşlı bireyi etkileyen bir hastalıktır denilebilir. Ancak yeni bir araştırma beş yıl gibi kısa bir süre içerisinde, bu hastalık için bir aşının gerçekleştirilebileceğini ve yaşlanmakta olan veya yaşlı popülasyonların içinde grip aşısı kadar yaygın şekilde kullanılabileceğini gösteriyor.

Avustralya Adelaide’deki Flinders University araştırmacılarının Amerika, Irvine’deki University of California bünyesinde bulunan Institute of Molecular Medicine’dan araştırma ekibi ile birlikte gerçekleştirdiği çalışmada, gerçek ve tam patolojisi bilinmeyen Alzheimer hastalığından sorumlu olan iki yaygın protein amiloid-beta ve tau üzerinde duruldu. Bu proteinler görevlerini bitirip işlevsiz hale geldiklerinde plaklar halinde hücre dışında birikerek sinir hücreleri arasındaki etkileşimi keser veya sekteye uğratırlar. Yapılan otopsiler bu plakların, her Alzheimer hastasının beyninde bulunduğunu gösteriyor. Hastalığa yol açan başka -görünür olmayan- sebeplerin olabileceğini ve daha bu konunun yeterince aydınlatılmış olmadığını kabul ederek; araştırmacılar bu protein plakları hedefleyecek bir aşı geliştirileceğini  duyurdu.

Flinders University’den tıp profesörü Nikolai Petrovsky; dizayn ettikleri aşının bağışıklık sistemini, sinir hücreleri arasında konuçlanan proteinleri tıpkı bir çekici gibi alıp yolu açacak olan antikorlar üretmek üzere uyararak işlev göreceğini açıkladı.

Hayvanlar üzerinde yürütülen deneylerde, antikorların henüz hayvanlar hastalığa yakalanmadan önce amiloid-beta proteinlerini bloke ederek verimli olabileceği gözlemlendi. Ne var ki, ilgi çekici bir nokta olarak araştırmacılar hastalık ilerledikten sonra oluşacak olan tau proteinlerinin de oluşmasını engellemekte antikorların etkili olduğunu belirtti. Bu olumlu gözlemlere karşın, aşı henüz insan deneylerine hazır değil. Petrovsky; böyle bir hastalıkta aşı için duyulacak gereksinim hesaba katıldığında; ilk denemelerden sonra hastalığın erken fazlarında işe yaradığı görülürse kısa bir süre içinde de herkes için kullanılabilir bir ürüne dönüşebileceğini belirtiyor.

Medical News Today’ün raporuna göre yalnıca Amerika Birleşik Devletleri’nde her 67 saniyede bir kişi Alzheimer oluyor. Yine her 3 yetişkinden biri Alzheimer veya demans (unutkanlık) hastalıklarından herhangi birine yakalanıyor. Dejeneratif bir hastalık olan Alzheimer’ın bu özelliği, sürekli olarak ilerlemesine ve gittikçe daha kötü bir hal almasına sebep oluyor. Hafıza kaybı durumları Alzheimer hastalığının en önemli erken dönem işaretlerinden olup, bununla birlikte problem çözme zorlukları, zaman algısının karışması, yazma ve konuşma bozuklukları, belirli görevleri tamamlama zorlukları gibi sorunlar da bu işaretlerden sayılmaktadır.

Hastalığı önlemek için çok belirli bir yol olmasa da son zamanlarda engelleyici veya geciktirici bir takım aktiviteler ve gıdalar ile ilgili araştırmalar da gerçekleştirilmeye devam ediyor. Örneğin; The University of Cincinnati’den bir araştırma ekibi, oksijen radikallerine karşı etkili olan antioksidanlardan aynı zamanda bir flavonoid  türü olan antosiyaninlerin (anthocyanins) insan hücrelerinde de, bitkilerdeki işlevine benzer şekilde yaşa bağlı hücresel bozunmaların ve hasarların önüne geçebildiğini gösterdi.

Alzheimer hastalığı tedavisi olduğu kadar erken teşhisi ve erken müdahalesi de çok önemli olan bir hastalık. Bu anlamda geliştirilen aşının; insanlarda da hayvan deneylerindekine benzer sonuçlar üretmesi hastalığın erken fazda hatta belki tespit edilmeden ortaya çıkışını veya gelişmesini engelleme potansiyeline sahip olması ayrıca önem taşıyor.

Şu an için, deneysel Alzheimer aşısının çalışıyor olduğunun kesinleşmemesi bir problem olarak varlığını sürdürüyor. Ancak süren deneylerle bundan emin olunduğu anda, mevcut hastaların veya başlangıç düzeyinde demansı olan bireylerin hayatlarında çok büyük değişiklikler yaratabilir. Önleyici terapi olarak da örneğin düşük dozlarda veya seyrek sıklıklarda kullanılabilecek olan ilaç, tahminlere göre beş yıl içinde yaklaşık 50 ve üzerindeki yaşlardaki insanların demans geliştirmesine ve sonunda Alzheimer’a yakalanmalarına engel olabilecek.


Kaynak :

  • Bilimfili,
  • Dana Dovey, Alzheimer’s Disease: Vaccine Prevents Tau Protein Buildup To Stop The Disorder In Its Tracks, 14 Temmuz 2016, www.medicaldaily.com/alzheimers-disease-tau-protein-vaccine-391883?rel=most_shared1 (19 Haziran 2016)

Makale Referans : Davtyan H, Zagorski K, Rajapaksha H, et al. Alzheimer’s Disease AdvaxCpG- Adjuvanted MultiTEP-Based Dual and Single Vaccines Induce High-Titer Antibodies Against Various Forms of Tau and Aβ Pathological Molecules. Nature’s Scientific Reports. 2016.

Hafıza, Hücrelerde Depolanıyor Olabilir Mi?

Hafıza bir kere yitirilirse geri kazanılabilir mi? Birçok araştırma ve araştırmacı bu soruya “evet” cevabını veriyor. eLife dergisinde yayınlanan bir araştırmaya göre bunun sırrı hücrenin çekirdeğinde saklı. Araştırmaya göre yeni anılar oluşturmak da mümkün.

Sinir bilimciler arasında kabul edilen teoriye göre hafıza iki sinir hücresi arasındaki sinapslarda (sinir hücreleri arasındaki boşluğun adı) tutuluyor. Eğer sinir hücrelerine veya sinapslara zarar gelirse de hafıza kaybediliyor.
Yeni haber ise California Üniversitesi’nde deniz salyangozları ile çalışan bir grup araştırmacıdan geldi. Ekip deniz salyangozlarından elde ettikleri sinir hücrelerine serotonin vererek, yeni sinapslar kurmalarını sağladı. Ayrıca bu yöntem, salyangozların uzun süreli hafızayı oluşturmasının doğal yoluydu. Ardından hafıza oluşumuna katkıda bulunduğu düşünülen enzimin işleyişini durduran bilim insanları sinir hücrelerini 48 saat sonra inceledi ve sinaps sayısının başlangıç ile aynı olduğu gördü. Şaşırtıcı olan ise, oluşan sinapslardan bazılarının baştakinden farklı olması, yani yeni oluşmuş olmalarıydı. Yani başlangıçtaki sinaps sayısını önceki sinapslar ve yeni oluşan sinapslar oluşturuyordu.
Şaşırtıcı çünkü, araştırma yeni bir hipotezi ortaya atıyor: Sinir hücreleri, kaç tane sinaps oluşturmaları gerektiğini biliyor! Ayrıca ekip, yaşayan bir deniz salyangozu üzerinde benzer bir deney yaparak, canlının uzun süreli hafızasını yok edip tekrar, çok ufak bir müdahale ile, oluşturmayı başardı. 
UCLA’dan nörolog David Glanzman sinapsları konser veren bir piyanistin parmaklarına benzetiyor. Eğer Chopin parmaklarını kaybetseydi bile, bestelerinin nasıl çalınacağını bilirdi. Glanzman fikrin radikal olduğunu ve asla reddedemeyeceğini söylüyor ve ekliyor, “Hafıza sinapslarda saklanmıyor!”
SUNY Downstate Tıp Merkezi’nden nörolog Todd Sactor da sonuçların ilginç olduğunu söylüyor, eski tahminlerin hafızanın sinapslarda saklandığını söylediğini hatırlatıyor. Diğer hafıza uzmanları araştırmaya ilgi duyuyor ancak sonuçlara şüpheyle yaklaşıyorlar. Hücreler kaç tane sinaps kurmaları gerektiğini biliyor olabilirler ancak hangi sinapsı nerede kuracaklarını ve hangisini daha sağlam kuracaklarını nasıl bilebildikleri pek net değil.
Kaynak:
  • Scientific American
  • Shanping Chen, Diancai Cai, Kaycey Pearce, Philip Y-W Sun, Adam C Roberts, and David L Glanzman Reinstatement of long-term memory following erasure of its behavioral and synaptic expression in Aplysia eLife. 2014; 3: e03896.Published online 2014 Nov 17.  doi:  10.7554/eLife.03896

Gerçek fonksiyonlu yapay nöron üretildi

Görünüşe göre, laboratuarda üretilen minyatür beyin modelleri sinirbilimciler için yeterli değildi çünkü şimdi bir araştırma grubu tarafından gerçek gibi çalışabilen ‘yapay nöron‘ üretildi. Asıl ilginç olan şey, bu yapay nöronların temel sinyal-iletim fonksiyonunu yerine getirmeleri ve gerçek insan hücreleri ile iletişime geçmeleri oldu, üstelik hiçbir canlı parça bulundurmadan..

Ekip araştırma dahilinde topladığı verilere dayanarak, gelecekte bu ‘yapay nöron – cihazların’ hastalıkların veya sakatlıkların tedavisinde, zarar görmüş nöronların yerine yerleştirerek kullanılabileceğini öne sürüyor. Bu cihazlar ayrıca protez endüstrisi içinde de kendisine bir yer bulabilir. Operatör doktorlar, hareket kontrolünü geliştirmek amacıyla; yapay nöronları bir insan dokusu ile yapay organı (protez) arasında köprü görevi görecek şekilde kullanabilir.

Nöronlar veya ‘sinir hücreleri’; bilgiyi işlemek ve/veya diğer hücrelere iletimini sağlamak üzere özelleşmiş hücre grubudur. Sinir hücreleri, iletişim kurabilmek için iki sinir arasında bulunan küçük hücrelerarası boşluklar olan “sinaps“lara kimyasal sinyaller yada diğer bir değişle nörotransmitter salınımı gerçekleştirirler. Bu kimyasallar daha sonra ardı sıra gelen sinir hücresi tarafından tutulup veya alınıp, elektrik sinyal üretimi gerçekleştirilir. Bu elektrik sinyal voltajına aksiyon potansiyeli denmektedir. Aksiyon potansiyeli, nöronun ince aksonu boyunca ilerlemeye devam eder ve hücrenin diğer ucuna ulaştığında yeniden bir kimyasal salınımını uyararak sıradaki sinapsa nörotransmitter salgılanmasını sağlar.

Bu devreyi taklit etmek üzere İsveç’teki Karolinska Institutet’ten bilim insanları, iletken moleküller (polimerler) kullanarak bir nöron inşa etti ve enzim-temelli biyosensörler, organik biyoelektroniklere bağlandı. Sensörler çevrelerinde oluşan ve araştırmacılar tarafından suni şekilde yaratılan kimyasal değişimi ayırt ederek, yüklü iyonların akışını kontrol eden ‘elektronik pompa‘lar sayesinde elektriksel sinyal üretimini sağlıyor. Benzer pompalar, nöronların zarlarının üzerinde de çokça bulunmaktadır. Sonuçta, elektrik sinyal tekrar kimyasal sinyale dönüşerek, nörotransmitter salınımı gerçekleşiyor ve bu sinyal ile insan hücreleri uyarılabiliyor.

Araştırmacılar, daha ileri gelişme ve minyatürizasyon ile bu yapay hücrelerin laboratuvar dışında da bir yere sahip olabileceğini hatta insan vücuduna yerleştirilebileceğini düşünüyorlar.

Baş araştırmacı Agneta Richter-Dahlfors konu ile ilgili; ” Gelecekte, kablosuz iletişim konsepti eklenerek biyosensörlerin vücudun bir parçasına yerleştirilebileceğini ve vücudun çok uzak noktalarında nörotransmitter salınımını uyarabileceğini görebiliyoruz. Kendi kendini düzenleyebilen bir algılama ve ulaştırma -belki uzaktan kontrol da edilebilecek – sistemini kullanmak, gelecek araştırmalar için, nörolojik hastalıkların yok edilmesi veya kontrol altına alınabilmesi için yeni ve heyecan verici fırsatlar yaratabilir” açıklamasını yaptı.

Kaynak:

Gözdeki Nöronlar Hareketi Algılamak İçin Matematikten Yararlanıyor

Gözlerimiz beynimize sürekli olarak çevremizde olup bitenler hakkında bilgi gönderir. Gelen bilgi beyinde tanıyabileceğimiz nesneler biçiminde düzenlenir. Bu süreçte gözde bulunan bir dizi nöron, bilgi taşınımı içinelektriksel ve kimyasal sinyaller kullanır. Ulusal Sağlık Enstitüleri’nde (İng. National Institutes of Health – NIH) fareler üzerinde yapılan bir çalışmada bir nöron türünün bu sayede nasıl hareket eden nesneleri ayırt edebildiği ortaya kondu. Buna göre, normalde öğrenme ve bellek ile ilişkilendirilen bir protein olan NMDA reseptörü, gözdeki ve beyindeki nöronlara bu bilgiyi taşımada yardımcı olabiliyor.

Araştırmadan elde edilen bulgular Neuron dergisinde yayımlanan ve baş yazarlığını Jeffrey S. Diamond’ın yaptığı bir makale ile açıklandı. “Göz hem dış dünyaya, hem de beynin içsel işleyişine açılan bir penceredir. Yaptığımız çalışma, gözdeki ve beyindeki nöronların karmaşık bir görsel dünyada hareketi algılamalarına yardımcı olması için NMDA almaçlarını nasıl kullanabileceklerini gösterdi,” diyor Dr. Diamond.

Işık göze girip, göz küresinin arkasındaki retinaya ulaştığında görme başlar. Retinada bulunan nöronlar, ışığı sinirsel sinyallere dönüştürerek beyne iletir. Dr.Diamond’un laboratuvar ekibinden Dr. Alon Poleg-Polsky, fare retinası üzerinde yaptığı çalışmalar sırasında yönelimsel seçici retina ganglion hücrelerini (İng. directionally selective retinal ganglion cells – DSGC) incelemiş. DSGC hücrelerinin göze göre belli yönlerde hareket eden nesneler olduğunda ateşlenerek, beyne sinyal gönderdiği biliniyor.

Elektriksel olarak kaydedilen verilere göre bu hücrelerin bir bölümü retinaya ışık hüzmesi soldan sağa doğrudüştüğünde ateşlenirken, hücrelerin diğer bir bölümü ise ışık hüzmesi retinaya ters yönde düştüğünde ateşleniyor. Daha önce yapılan çalışmalarda, bu benzersiz tepkilerin komşu hücrelerin kimyasal iletişim noktaları olan sinapslardan gönderilen sinyallerin alımı ile kontrol edildiği öne sürülmüştü. Bu çalışmada Dr. Poleg-Polsky bir sinaps kümesindeki NMDA reseptörlerinin aktivitesinin, DSGC hücrelerinin beyne yöne duyarlı bilgi gönderip göndermeyeceğini düzenleyebileceğini keşfetti.

NMDA almaçları, glutamat ve glisin nörokimyasallarına tepki olarak elektriksel sinyaller üreten proteinlerdir. Etkinleştiklerinde, elektriksel yük taşıyan iyonların tıpkı kapağı açılmış bir kanala akan su gibi hücrelerden içeri ve dışarı akışına izin verirler.

1980’lerin başlarında Fransa’da ve NIH Enstitüleri’nde yapılan çalışmalarda, nöron kuvvetle aktifleştirilmediği ve elektriksel durumu belli bir gerilimin üstüne çıkmadığı sürece magnezyumun akışı engellediği görülmüştür. Bu düzenlemenin belli öğrenme ve bellek türleri için ve ayrıca nöronlardaki sinyallerin yükseltilmesi (İng. amplify) için kritik olduğu düşünülmüştür.

Dr.Poleg-Polsky tarafından yapılan başka deneylerde de magnezyumun NMDA almaçları üzerindeki kontrolünün DSGC hücrelerinin ateşlenmesini nasıl düzenleyebildiği incelendi. Gerçek koşulları taklit etmek için Dr.Poleg-Polsky farklı arka plan ışıklarına maruz bıraktığı retinaların üzerinden ışık hüzmeleri geçirdi. Araştırma sonuçları, arka plandaki ışıkların ürettiği sinyal akışının karışmasına rağmen, geçen ışık hüzmelerine yanıt olarak hücrelerin beyne sürekli bilgi iletiminin değişken magnezyum engeli ile güvencelendiğini ortaya koydu.

NMDA almaçları hücrelerin hüzmelere verdiği tepkileri çarpımsal ölçekleme (İng. multiplicative scaling) adı verilen bir işlemle yükselterek bunu gerçekleştiriyor. “Gözdeki hücreler çarpma işlemi yapabiliyor. Bu da hücrelerin bir kaplanın aheste bir biçimde geziniyor mu yoksa hızlı hareketlerle yemek peşinde mi olduğunu belirlemesine yardımcı oluyor,” diyor Dr.Poleg-Polsky. Bu çalışmanın sonuçları, NMDA almaçlarının nöronların bilgi iletiminde nasıl kritik bir rol oynadığını öneren ve giderek artan kanıtlar yığınını destekliyor. “Elde ettiğimiz sonuçlara bakılırsa, NMDA almaçları nöronların kendilerini ilgilendiren bilgiyi gereksiz arka plan gürültüsünden ayırmalarına yardımcı oluyor,” diyor Dr.Diamond.

 


Kaynak:

  • Bilimfili
  • MedicalXpress, “Eye cells may use math to detect motion”
    < http://medicalxpress.com/news/2016-03-eye-cells-math-motion.html >

İlgili Makale: Alon Poleg-Polsky et al. “NMDA Receptors Multiplicatively Scale Visual Signals and Enhance Directional Motion Discrimination in Retinal Ganglion Cells”, Neuron (2016). DOI: 10.1016/j.neuron.2016.02.013  

İnsan Gibi Öğrenen Makineler

Nesne tanıma sistemleri oldukça ilerledi; hele Facebook’un yüz tanıma algoritmaları korkutucu derecede iyi. Bu sistemler, insanların nesneleri tanımayı öğrenişinden farklı biçimde, tipik olarak milyonlarca görsel örnekkullanılarak geliştirilir. Bir insan ise bir nesnenin iki-üç resmini gördüğünde, genellikle o nesnenin yeni örneklerini tanıyabilir duruma gelir.

Dört yıl önce, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü Beyin Araştırma Bölümü’nden Tomaso Poggio’nun ekibi, görsel temsil için yeni bir bilgisayar modeli üzerinde çalışmaya başladı. Amaçları, beynin tam olarak ne yaptığınıanlayabilmekti. Ekip, Theoretical Computer Science dergisinde yayımlanması için geçtiğimiz günlerde hazırladıkları makalelerinde, geliştirdikleri modeli temel alan bir makine öğrenimi sisteminin, sadece birkaç örneğe dayanarak son derece başarılı nesne tanımlamaları yapabildiğini gösteriyor.

Araştırmacılar ayrıca hem bu son makalelerinde, hem de geçtiğimiz Ekim ayında PLOS Computational Biologydergisinde yayımladıkları makalelerinde, beynin işleyişine ilişkin eldeki kanıtların modelleri ile gayet uyumlu olduğunu da belirtiyorlar.

“Eğer bana yüzünüzün belli bir uzaklıktan çekilmiş bir resmini gösterseler ve daha sonra ben sizi farklı bir uzaklıktan görsem, görüntü resimdekinden farklı olur ve basit karşılaştırma yöntemleri işe yaramaz. Bu durumda ya çok fazla sayıda örnek resme gerek vardır; yani yüzünüzü tüm olası pozisyonlarda görmüş olmalıyımdır ya da nesnenin değişmez bir temsilini bulmak gerekir,” diyor Prof. Poggio.

Bir nesnenin değişmez temsilinin boyut değişimine, konum değişimine ve dönmeye karşı bağışıklı olması, bu değişimlerden etkilenmemesi gerekir. Bilgisayar görüş araştırmacıları değişmez nesne temsili için çeşitli teknikler önermişti, fakat Poggio’nun grubunun çalışması beynin işleyiş mekanizması ile uyumlu bir değişmez temsil bulması bakımından ayrıca önem taşıyor.

Sinirler Neyi Hesaplıyor?

Sinir hücreleri, yani nöronlar uçları dallanan uzun ve ince yapılı hücrelerdir. Görsel işlemenin yapıldığı beyin kabuğunda (İng. cerebral cortex), herbir nöronun her ucunda yaklaşık 10.000 dallanma bulunur.

Böylece iki kabuk nöronu (İng. cortical neuron) birbirleri ile sinir kavşağı (sinaps [İng. synapse]) adı verilen 10.000 ayrı kimyasal eklem üzerinden iletişim kurar. Her sinir kavşağının kendi “ağırlığı” (gelen sinyalin gücünü katlayan bir çarpan) vardır. 10.000 sinir kavşağının hepsinden geçen sinyaller, nöronun bedeninde biraraya getirilir. Uyarım desenleri ve elektriksel etkinlik, zaman içinde sinir kavşaklarının ağırlıklarını değiştirir; bu kökleşmiş alışkanlıkları ve anıları oluşturan mekanizmadır.

Öte yandan, matematiğin lineer cebir dalındaki anahtar işlemlerden biri nokta (skaler) çarpımdır. Bu işleme girdi olarak iki sayı dizisi (veya iki vektör) verilir, bunların elemanları belli bir düzende çarpılır ve ortaya tek bir sayıbiçiminde bir sonuç çıkar. Dolayısıyla, beyin kabuğunda bulunan tek bir nöral devrenin çıktısını, 10.000 değişkenli iki vektörün nokta çarpımı olarak düşünebiliriz. Bu büyük çaplı işlemi, beyindeki her bir nöron her an yapar.

Poggio’nun grubu, nokta çarpımlara dayanan değişmez nesne temsilleri geliştirmiş bulunuyor. Bir düzlemde 360 derecelik dönme yapan bir nesnenin minik bir dijital filmini çektiğinizi varsayın. Örneğin 24 karelik olsun ve herbir kare bir öncekinden birazcık daha dönmüş durumu göstersin. Filmi 24 tane fotoğraf biçiminde depolamış oluyorsunuz.

Ardından tanımadığınız bir nesnenin dijital resmini size gösterdiklerini farz edin. Söz konusu resim piksellerin renk değerlerine karşılık gelen bir dizi sayı (bir vektör) olarak yorumlanabileceğinden, filminizin karelerinin herbiri ile nokta çarpımlarını alabilir ve sonuçta 24 sayılık bir dizi elde edebilirsiniz.

Değişmezlik

Şimdi de aynı nesnenin bir öncekine göre 90 derecelik dönme yapmış halinin resmini alın. Elinizdeki 24 kare ile bunun nokta çarpımını hesaplayın. Yine aynı 24 sayıyı elde edersiniz, fakat sıralamaları farklı olur. Örneğin ilk kare ile yapılan çarpımdan elde edilen sonuç, bu kez altıncı kare ile yapılan çarpımın sonucu olarak çıkabilir. Ama sonuçta elde aynı 24 sayı olur.

O halde bu sayı listesi, yeni nesnenin dönme altından değişmezliği olan bir temsilidir. Bir nesneyi dönerken değil de boyutu değişirken veya konumu değişirken filme alarak elde edeceğiniz film kareleri de, sırasıyla boyut ve konum değişmezliği olan nokta çarpım listeleri verecektir.

Poggio ve meslektaşları son makalelerinde dönme, boyut ve konum değişmezliği olan bir nesne temsili üretmek amaçlandığında, en uygun kalıbın Gabor filtreleri olarak bilinen görüntüler kümesi olduğunu gösterdi. Beyin kabuğundaki görsel işleme hücreleri tarafından yapılan görüntü işleme operasyonları için de Gabor filtreleri iyi bir tanım sunuyor.

Üç Boyut

Bu teknik bir düzlem üzerindeki görsel değişimlerde iyi çalışsa da, üç boyutlu dönme olduğunda pek iyi iş görmüyor. Yani bir arabanın karşıdan çekilmiş fotoğrafı ile yandan çekilmiş fotoğraflarının ortaya çıkaracağı sonuçlar çok farklı oluyor.

Bununla birlikte araştırmacılar, eğer yeni nesne olarak filmdeki ile aynı tip nesne kullanılırsa , nokta çarpımların yeterince değişmez tanımları hala verebildiğini de gösterdiler. Bu gözlem, Nancy Kanwisher ve başka araştırmacılar tarafından yapılmış olan ve görsel işleyen beyin kabuğu bölümlerinin , belli nesne sınıfları için uzmanlaşan bölümleri olduğuna işaret eden araştırmaları ile örtüşüyor.

Ekip, PLOS Computational Biology dergisinde yayımlanan makalelerinde, nokta çarpım algoritmasını kullanarak binlerce rastgele nesneyi sınıflandırmayı öğrenen bir bilgisayar sistemi tasarladıklarını anlatıyor. Öğrendiği her nesne sınıfı için sistem bir şablonlar kümesi üretiyor. Bu şablonlar, insan beyninin görsel işleyen bölümünde karşılık gelen sınıflara ayrılan bölgelerin boyutunu ve çeşitliliğine ilişkin öngörü yapıyor. Bu da, araştırmacalara göre, beyin ile kendi yapılandırdıkları sistemin benzer birşeyler yaptığına işaret ediyor.

Ekibin değişmezlik hipotezi, Caltech profesörlerinden Christof Koch’a göre geleneksel makine öğrenimi ile primat görsel sistemi arasındaki büyük boşluğa kurulan güçlü bir köprü. “Eğer varolan doğal zeki sistemleri anlayacaksak, güçlü yapay zeka sistemlerinin yapılandırılmasına giden yolda bu gibi zarif matematiksel çerçeveler gerekecek,” diye ekliyor.

 


Kaynak:

  • Bilimfili,
  • Massachusetts Teknoloji Enstitüsü, “Machines that learn like people”
    < http://news.mit.edu/2015/algorithms-recognize-objects-few-examples-1223 >

Referans Makaleler:

  • Fabio Anselmi et al. Unsupervised learning of invariant representations, Theoretical Computer Science (2015). DOI: 10.1016/j.tcs.2015.06.048
  • Joel Z. Leibo et al. The Invariance Hypothesis Implies Domain-Specific Regions in Visual Cortex, PLOS Computational Biology (2015). DOI: 10.1371/journal.pcbi.1004390

Beynimiz Zannettiğimizden Daha Fazla Hafıza Depoluyor Olabilir!

Bilgisayarlar gibi, beyinlerimizin de hafıza depolama kapasitesi çok yüksek. Bilim insanları anıların nöronlar arasında iletilerek depolandığını tahmin ediyor. Ancak ne kadar bilgi depo edildiğinden hiç emin değiller. Salk Enstitüsü’nden bir grup bilim insanı ise ne kadar bilgi depolandığını tahmin edebileceklerini iddia ediyorlar. Ayrıca iddialarına göre beynimizin 1 petabyte (yaklaşık olarak 1 milyon GB) hafızası var ve bu sayı önceden tahmin ettiğimizin tam 10 katı!

Ekip bir farenin beyninden yararlanarak, hipokampus dokusunun dijital olarak yapılandırdı. Beynin bu bölgesi hafıza depolama görevini üstlenen bölgelerden. Bu yapılandırma sayesinde bazı sinir hücrelerinin, diğer sinir hücreleri ile çift bağ kurduğu görüldü. Onların sayısı yüzde 10 iken tek bağ kuranların sayısı yüzde 90. Ayrıca bu bölgedeki bazı sinir hücresi bağlantılarının (sinapsların) boyutları da farklılık gösteriyor. Ekip tam olarak 26 farklı boyutta sinaps keşfetti. Bu sinapsların boyutu depoladıkları bilgi miktarını da etkiliyor. Ekip yaptığı hesaplamalara göre bir sinaps 4.7 bit bilgi depolayabiliyor. Bu sayı kipokampusdeki tüm sinapslara oranlandığında 1 milyon gigabyte ediyor!

Ancak bu rakamlar hakkında şüpheci olmamızı gerektirecek bazı durumlar var. Fare beyni insan beynine benzese de aynısı değil ve sinaps sayıları türler arasında, hatta beynin bölgeleri arasında farklılık göstermekte. Bu yüzden bu sayılar tahminden öte gitmeyebilir. Bu yüzden ekibin cevaplaması gereken daha birçok soru var.

Bardağın dolu tarafı ise bu araştırma için daha fazla. Çünkü fare beyinleri üzerinde yapılan bu araştırma insan beyni için bir örnek teşkil ediyor. Yani benzer bir çalışma yapılması için ön ayak oluyor. Ayrıca sinaps sayısındaki farklılıklar artık olaya daha farklı bir açıdan bakmamızı sağlıyor

Click here to display content from YouTube.
Learn more in YouTube’s privacy policy.

Kaynak:

  1. Popularscience
  2. Thomas M Bartol Jr, Cailey Bromer, Justin Kinney, Michael A Chirillo, Jennifer N Bourne, Kristen M Harris, Terrence J Sejnowski – Nanoconnectomic upper bound on the variability of synaptic plasticity – DOI: http://dx.doi.org/10.7554/eLife.10778Published November 30, 2015 Cite as eLife 2015;4:e10778 –

Yarı-İnsan Beyinli Zeki Fare

Beyinlerinin yarısı insan beyni olan fareler üretildi ve tamamı fare beyni olan kardeşlerinden çok daha zeki oldukları kaydedildi. Fikir bir kurgunun taklidi değil, tamamen insan beyin hastalıklarını daha iyi anlamak ve bunu laboratuvar kaplarında değil bütün halinde yerinde araştırmak için bir gelişme niteliğinde.

Değiştirilmiş fareler hala fare nöronlarına sahipti – “düşünmeyi” sağlayan ve beynin yarısını oluşturan hücreler, ancak gliyal hücreleri, -beyni destekleyen ve besleyen- tamamen insan hücreleriydi. Bu demek oluyor ki beyin hala bir fare beyniydi, ama nöron harici hücreler insana aitti.

Hızlı Devir

yari-insan-beyinli-zeki-fare-1-bilimfilicom
Bu fotoğrafta görülen insan astrosit hücresinin yeşil renkli uzantıları sinaps bağlantılarını kuvvetlendiren tendrillerdir.

Araştırma ekibi olgunlaşmamış gliya hücrelerini, bağışlanmış insan fetüslerinden çıkardılar. Fare paplarına (yavrularına) enjekte ettiler ve burada bu hücreler astrositlere dönüşerek , doğal olarak yıldıza benzer bir şekil aldılar ve olgunlaştılar.

Bir yıl içinde, tüm fare gliya hücreleri insandan alınanlar tarafından tamamen gasp edildi ve kullanılmaz hale geldi. Alınan 300.000 insan hücresi bölünerek 12.000.000 tane olana kadar yerli hücrelerle yer değiştirerek bölündü.

Bilinçli düşünce için astrositler olmazsa olmaz, çünkü nöronlar arası bağlantıları (sinaps) kuvvetlendiriyorlar. Tendrilleri (bkz. figür:1) bu işlevi, sinapslarda elektrik sinyallerini ileterek yerine getiriyorlar.

İnsan astrositleri farelerinkinden 10 ila 20 kat daha büyük ve 100 kat daha fazla tendril taşıyor. Bu da farelerinkinden çok daha fazla bağlantıyı koordine edebildiği ve adapte edebildiği anlamına gelir.

Zekada Sıçrayış

Fare hafızası ve bilişsellik ile ilgili standart testler uygulandığında, insan astrositlerine sahip olan farelerin, normal fare astrositlerine sahiip olan kardeş ve arkadaşlarına nazaran çok daha zeki oldukları tespit edildi.
Ani bir elektrik şoka bağlı olarak çıkan ses dalgalarını hatırlamayı ölçen bir testte, insanlaştırılmış olan fareler normal olanlara nazaran 4 kat daha uzun süre bekleme haline geçti, buradaki önerme hafızalarının yaklaşık 4 kat daha iyi çalıştığıdır. Hem istatiksel hem de önemsel olarak çok ciddi bir fark görünüyor.
Geçen sene ki çalışma da araştırmanın yöneticisi olan Prof. Goldman ve ekibi farelere zaten olgunlaşmış olan gliya hücrelerini eklemişler ve statik bir gözlem yapmışlardı. Yine de benzer sonuçlar gözlenmişti. Ancak bu sefer, bu hücrelere dönüşecek olan hücreler koyuldu -gliyal öncül hücreler – (bölünebilen ve çoğalan olgun hücrelere dönüşebilen gliya hücreleri) . Bu şekilde farenin beyni ele geçirilmiş oldu, ve ancak fiziksel alan yani farenin beyni durduğunda bu ele geçirme süreci durdu ve fare beyni içine insan astrositleri yayılmış oldu.

Türlerin Çaprazlanması

İnsan astrositlerinin farelerde de aynı yolla fonksiyon gösterip göstermediğini anlayabilmek çok ilginç olurdu; çünkü bu aynı zamanda alıcı canlının eklenen hücrelerin kaderini değiştirip değiştirmediği ve bu hücrelerin aynı özellikleri insanda olduğu haliyle koruyup korumadığını göstermiş olurdu.

Bir türe ait hücrelerin başka bir türe ait bir organizmada fonksiyonunu yerine getirebiliyor olması son derece ilgi çekici ve hangi özelliklerin hücrenin kendisi tarafından taşındığı ve hangilerinin çevresel koşullarla şekilllendiği sorusunu ise içinde barındırmakta.

Yapılan bir çalışmada, insanlarda dil gelişimi ile ilişkilendirilen Foxp2 geninin farelerde öğrenmeyi kolaylaştırdığını gösterdi. Paralel başka bir deneyde ise, olgunlaşmamış insan gliyal hücreleri -sinir hücrelerine yalıtım yapan- miyelin proteinini oluşturmakta sıkıntı yaşayan fare yavrularına enjekte edildiğinde, bu hücrelerin fare beyni içerisinde yalıtım maddesi oluşturan oligodendrositleri oluşturmak üzere olgunlaştığı gözlemlendi. Bu da, hatalı hücrelerin bir şekilde tespit edildiği ve kusurların telafi edildiğini göstermekte. Bu yöntem, multipl skleroz (MS) gibi miyelin kılıfın hasarlı olduğu hastalıkların tedavisinde kullanılabilir. MS hastalığının tedavisinde gliyal öncül hücrelerin kullanım izni için ilk başvuru çoktan yapıldı bile, araştırmaların 1 ila 1,5 yıl içerisinde başlaması bekleniyor.

Hâlâ Bir Fare

İnsan astrositlerinin zeka, hafıza ve öğrenmeyi nasıl etkilediğini daha detaylı anlayabilmek amacıyla farelerden daha akıllı olan sıçanlara hücre aşılanıyor. Bu her ne kadar bilim-kurgu gibi gözükse de, yeni eklenen bu hücrelerin farelere onları daha “insan” haline dönüştürecek ek yetenekler sağlamaması bu kanıyı yıkıyor. Aksine, eklenen bu insan hücreleri farelerin kendi sinir ağlarının etkinliğini artırıyor, ancak fare “fare” olarak kalıyor.Bununla birlikte, insan hücrelerinin maymunlara eklenmesi potansiyel etik sorunlardan dolayı gerçekleştirilemiyor. İnsan beyni hücrelerinin hangi hayvana ekleneceği ise zor bir karar. Çünkü hayvanların insan özellikleri verilerek insanlaştırılması işlemi için nerede duracağımız sorusu akılları kurcalıyor.

Bu çalışma Journal of Neuroscience dergisinde orijinal olarak yayımlanmıştır.<


Referans : Bilimfili, A Competitive Advantage by Neonatally Engrafted Human Glial Progenitors Yields Mice Whose Brains Are Chimeric for Human Glia Martha S. Windrem1, Steven J. Schanz1, Carolyn Morrow1, Jared Munir1, Devin Chandler-Militello1, Su Wang1, and Steven A. Goldman1,2 —26 November 2014–Journal of Neuroscience, DOI: 10.1523/JNEUROSCI.1510-14.2014