Onlarca yıldır bilim insanları, nöronların beynin düşünce ve hafızadaki tek mimarları olduğuna inanıyordu. Ancak yeni bir araştırma, beynin genellikle göz ardı edilen başka bir hücre türünün hafızada daha merkezi bir rol oynayabileceğini öne sürüyor.
Mayıs ayında PNAS dergisinde yayımlanan çalışma, astrosit adı verilen bu yıldız şeklindeki beyin hücrelerinin, yeni keşfedilen bir ağ mimarisi aracılığıyla beynin etkileyici hafıza depolama kapasitesinden sorumlu olabileceğini iddia ediyor.
Astrositler, hücresel atıkları temizlemek, nöronlara besin sağlamak ve kan akışını düzenlemek gibi beyinde birçok bakım görevi üstlenen yıldız şeklinde hücrelerdir. Ayrıca nöronların mesaj alışverişi yaptığı noktalara dolanan ince dallanmış yapılara sahiptirler. Bu dolanma, iki bağlantılı nöronu ve astrositi içeren 'üçlü sinaps' adı verilen bir tür üç yönlü el sıkışma oluşturur.
Astrositler, nöronlar gibi elektriksel dürtüler göndermezler. Bunun yerine, kalsiyum sinyallemesi yoluyla iletişim kurarlar, hücre içinde ve arasında yüklü kalsiyum parçacıklarının dalgalarını gönderirler. Araştırmalar, astrositlerin sinaptik aktiviteye dahili kalsiyum seviyelerini değiştirerek yanıt verdiğini göstermiştir. Bu değişiklikler daha sonra astrositten sinapsa kimyasal haberci salınımını tetikleyebilir.
Araştırmacılara göre, bu süreçler küçük 'kalsiyum bilgisayarları' gibi davranarak, sinapstan bilgi gönderildiğinde bunu algılıyor, bu bilgiyi diğer süreçlere iletiyor ve karşılığında geri bildirim alıyor. Bu iletişim zinciri en nihayetinde nöronlara geri dönüyor ve nöronlar da aktivitelerini buna göre ayarlıyor. Ancak, araştırmacılar astrositlerin nöronlardan aldıkları bilgilerle tam olarak hangi hesaplama fonksiyonlarını yerine getirdiğini henüz tam olarak anlamış değil.
Bu fonksiyonu daha iyi anlamak için araştırmacılar, birim çiftleri arasındaki basit bağlantıları değil, birçok aktör arasındaki karmaşık etkileşimleri temsil edebilen makine öğrenimi mimarilerine başvurdu.
Sadece nöron çiftlerini bağlayan geleneksel makine öğrenimi ağlarının sınırlı bilgi kodlayabileceğini belirten araştırmacılar, tek bir astrositin binlerce sinapsla bağlantı kurabileceği göz önüne alındığında, astrositlerin bu bağlantılar boyunca iletişime aracılık edebileceği hipotezini öne sürdüler. Bunun, beynin devasa depolama yeteneklerine nasıl ulaştığını açıklayabileceğini düşündüler.
Araştırmacılar ayrıca astrositlerin hafızaları dahili kalsiyum desenlerindeki kademeli değişiklikler yoluyla depoladığını ve bu desenlerin daha sonra kimyasal haberciler şeklinde nöronlara gönderilen sinyallere dönüştürüldüğünü varsaydılar. Bu modelde, tüm hücre yerine her bir astrosit sürecinin ayrı bir hesaplama birimi olarak işlev gördüğünü öne sürdüler.
Araştırmacılar, modellerinin 'çok sayıda hafıza depolamak için çok sayıda nörona ihtiyaç duymadığını' belirttiler. Nöronların metabolik olarak 'pahalı' olduğu düşünüldüğünde, bunun enerji verimliliği açısından önemli bir avantaj olduğunu vurguladılar.
Çalışmada yer almayan ancak alanı yakından takip eden uzmanlar, modelin beyinde bu hafıza depolama sistemlerinin nasıl çalışabileceğine dair 'biyolojik olarak temellendirilmiş bir açıklama' sunduğunu ifade ediyor. Yüksek çözünürlüklü mikroskoplarla yapılan geçmiş çalışmaların, astrosit süreçlerinin beyin boyunca iç içe geçtiğini ve birden fazla sinapsla temas kurduğunu göstererek bu görüşü desteklediğini belirtiyorlar.
Ancak, uzmanlar modellerin güçlü araçlar olmakla birlikte, gerçek dünyanın sadece yaklaşımları olduğunu ve mevcut teknolojilerin insan beynindeki dinamikleri gerçek zamanlı olarak tam olarak yakalayamadığını, bu düzeyde bir detayın hipotezi doğrulamak için gerekli olacağını da hatırlatıyorlar.
Bilim insanlarının astrositlerin hafıza oluşumundaki rolünü anlamaya başladığını belirten uzmanlar, yine de bu hücreler ve beyin arasındaki spesifik, kalsiyum tabanlı etkileşimlerin hafızaları gerçekten oluşturduğuna, depoladığına veya hatırladığına dair henüz net bir kanıt olmadığını söylüyor. Ancak araştırmacıların modeli doğru çıkarsa, bunun beyin depolaması hakkında düşünmek için yeni bir yol sunabileceği ve hafıza kapasitesinin beyindeki astrosit-sinaps etkileşimlerinin sayısıyla ölçeklenebileceğini düşündürebileceği belirtiliyor.
Çalışma yazarları, modelin aynı zamanda nörodejeneratif hastalıklar için potansiyel terapötik hedefler sunabileceğini de ekliyor.
Araştırmacılar, 'Astrositlerin Alzheimer ve diğer hafıza bozukluklarında rol oynadığı biliniyor: modelimiz, neyin yanlış gidebileceğine dair hesaplamalı bir bakış açısı sunuyor' diyor. 'Potansiyel olarak, matematiksel modelimiz yeni terapötik hedefler arayışına ilham verebilir: astrosit süreçlerinin bağlantılılığının veya sinyalizasyonunun hassas modülasyonu, kaybedilen hafıza fonksiyonunu restore edebilir veya telafi edebilir.'
Ancak, bu çalışmanın klinik tedavilere dönüştürülmesi için çok daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulacağı vurgulanıyor.
Nörobilimin ötesinde, model yapay zeka alanında da uygulamalara işaret edebilir. Uzmanlara göre, model, araştırmacıların beyin benzeri donanım sistemleri oluşturmasına yardımcı olabilir. Bu tür sistemler, beynimizin yaptığı gibi, çok az enerji kullanarak devasa miktarda bilgiyi depolamalarını ve verimli bir şekilde geri çağırmalarını sağlayan yoğun bellek mimarilerini kullanabilir. Bu, ses tanıma; robotik ve otonom sistemler; yapay zeka asistanları; veya beyin-makine arayüzleri ve 'nöroprotezler' gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanılabilir.
