Beynin bilgi işleme yeteneğinin, farklı nöron popülasyonları arasındaki karmaşık bağlantılarla desteklendiği bilinmektedir. Sinirbilim araştırmalarının temel amacı, bu bağlantıların bilgi işlemeyi etkilediği süreçleri tanımlamak olmuştur.
Padova Üniversitesi, Max Planck Karmaşık Sistemler Fiziği Enstitüsü ve École Polytechnique Fédérale de Lausanne, son zamanlarda uyarıcı ve inhibitör nöron popülasyonlarının beynin bilgi kodlamasına katkısını daha iyi anlamayı amaçlayan bir çalışma gerçekleştirdiler. Bulguları, yayınlanan Fiziksel İnceleme Mektuplarıuyarıcı ve inhibitör nöronların aktivitesi dengeli olduğunda bilgi işlemenin en üst düzeye çıkarıldığını gösterin.
“Araştırmamız sinirbilimdeki temel bir sorudan ilham aldı: Beynin yapısı bilgi işleme yeteneğini nasıl şekillendiriyor?” Makalenin ortak yazarı Giacomo Barzon, Medical Xpress’e verdiği demeçte. “Beyin sürekli olarak duyusal girdileri alır ve entegre eder ve nöronlar tek başına hareket etmez – karmaşık, tekrarlayan ağların bir parçasıdır. Bu ağların özellikle ilgi çekici bir özelliği, farklı beyin bölgelerinde gözlenen uyarıcı ve inhibitör nöronların aktivitesi arasındaki dengedir.”
Barzon ve meslektaşları tarafından yapılan bu son çalışmanın temel amacı, uyarıcı ve inhibitör nöronlar arasındaki dengenin nöral aktiviteyi stabilize etmekten daha fazlasını yapıp yapmadığını belirlemekti. Özellikle, ekip bu bakiyenin bilgi işlemeyi de optimize etme olasılığını araştırdı.
“Uyarıcı ve inhibitör nöronlar arasındaki dengenin önemini vurgulayan çeşitli deneysel ve teorik bulgulardan esinlenerek, bu iki popülasyon arasındaki etkileşimleri yakalayan ve hem analitik hem de sayısal olarak-dış sinyallere yanıt verdik.” “Özellikle, bilgi teorisinin araçlarını kullanarak temel bir değiş tokuş ortaya çıkardık: Uzun zaman çizelgeleri üzerinde doğru kodlama için optimize edilmiş sinir ağları, girdideki hızlı değişikliklere daha az duyarlı olabilir.”
Bilgi işlemesini incelemek için matematiksel ve teorik yaklaşımlar kullanan araştırmacılar, bilgi işlemenin en çok stabilitenin kenarında etkili olduğunu göstermiştir, bu da uyarıcı ve inhibitör nöronların aktivitesinin dengeli olduğu kritik bir durum. Sonuçları, bu uyarma inhibisyon dengesinin ince ayarlanmasının sadece beynin aktivitesini stabilize edemeyeceğini, aynı zamanda bilgiyi en iyi şekilde kodlama yeteneğinde de önemli bir rol oynayabileceğini düşündürmektedir.
“Çalışmamızda, bilgi teorik bir bakış açısıyla, uyarma ve inhibisyon arasındaki etkileşimlerin, nöral popülasyonların zamanla değişen dış sinyaller hakkında bilgileri kodlamasına izin vermek için çok önemli olduğunu gösterebildik.” Dedi. “Bu özellikle ilginçtir çünkü uyarma inhibisyon dengesinin nöral aktiviteyi düzenlemede önemli bir bileşen olduğu bilinmektedir. Yaklaşımımız, böyle bir etkiyi fiziksel miktar olarak ölçmemize izin verir.”
Barzon, Busiello ve Nicoletti’nin bu son çalışmaları, bilgi işleme ve bunun altında yatan nöral mekanizmaların incelenmesi için yeni yollar açabilir. Araştırmacılar, bir sonraki çalışmalarında, daha karmaşık beyin bağlantı yapılarını incelemek için aynı yaklaşımı kullanarak sonuçlarını geliştirmeyi planlıyorlar.
Barzon, “Dahası, gerçek sinir ağlarında, bağlantı statik değil – hem dış uyaranlardan hem de iç ağ faaliyetlerinden etkilenen zamanla gelişiyor.” Diyerek şöyle devam etti: “Bağlantının bu dinamik doğası, nöral popülasyonların nasıl işlediğini ve bilgiyi nasıl kodladığını şekillendirmede önemli bir rol oynayabilir, bu da öğrenme ve uyarlanabilir özelliklerin nöral sistemlerde bilgi kodlamasını nasıl etkilediğine dair bilgiler sunar.”
