Mayıs 31, 2024

PoderyGloria

Podery Gloria'da Türkiye'den ve dünyadan siyaset, iş dünyası

Beynin iç pusulası nasıl çalışır?

Beynin iç pusulası nasıl çalışır?

özet: Bulgular, beynin kendisini değişen bir ortamda nasıl yönlendirdiği ve Alzheimer hastalığının bir sonucu olarak normal navigasyon işlemlerinin nasıl azaltılabileceği konusunda yeni bir ışık tutuyor.

kaynak: McGill Üniversitesi

Bilim adamları, beyin görüntüleme teknolojilerindeki en son gelişmelerle nöral aktiviteyi izleyerek, beynin bize yön duygusu veren kısmı hakkında yeni bilgiler edindiler.

Bulgular, beynin kendisini değişen ortamlarda nasıl yönlendirdiğine ve hatta demans gibi dejeneratif hastalıklarda ters gidebilen ve insanları kaybolmuş ve şaşırmış hissetmelerine neden olan süreçlere ışık tutuyor.

McGill Üniversitesi’nde psikiyatri doçenti ve Douglas Research’te araştırmacı olan Mark Brandon, “Nörobilim araştırması, son on yılda teknolojik bir devrim geçirdi ve yalnızca birkaç yıl önce hayalini kurabileceğimiz soruları sormamıza ve yanıtlamamıza olanak sağladı” diyor. Merkez. Araştırmayı McGill Üniversitesi’nde eski bir öğrenci olan ve şimdi Harvard Üniversitesi’nde doktora sonrası araştırma görevlisi olan Zaki Ajabi ile birlikte yöneten Dr.

Beynin iç pusulasını okuyun

Görsel bilginin beynin iç pusulasını nasıl etkilediğini anlamak için araştırmacılar, beynin nöral aktivitesini kaydederken fareleri yıkıcı bir sanal dünyaya maruz bıraktılar.

Ekip, nöronal kayıt teknolojisindeki en son gelişmeleri kullanarak beynin dahili pusulasını benzeri görülmemiş bir doğrulukla kaydetti.

Hayvanın iç baş yönünü deşifre etme yeteneği, araştırmacıların beynin iç pusulasını oluşturan baş yönlendirme hücrelerinin beynin değişen çevrede kendini yeniden yönlendirme yeteneğini nasıl desteklediğini keşfetmesine olanak sağladı.

Spesifik olarak, araştırma ekibi, farelerin yönü bozulduktan sonra beynin iç pusulasının yeniden yön bulmasına izin veren “ağ edinimi” adını verdikleri bir fenomen belirledi.

Ajabi, “Sanki beyin, dahili pusulanın kafa karıştırıcı durumlarda hızla yeniden yönlendirilmesini sağlayan bir ‘sıfırlama düğmesi’ uygulamak için bir mekanizmaya sahipmiş gibi” diyor.

Bu çalışmadaki hayvanlar doğal olmayan görsel deneyimlere maruz kalmış olsalar da, yazarlar bu tür senaryoların gerçekten de modern insan deneyimiyle, özellikle de sanal gerçeklik teknolojisinin hızla yayılmasıyla ilişkili olduğunu savunuyorlar.

READ  'Dünyanın içindeki yerçekiminden daha güçlü bir kuvvet': Manyetizma kendisini gezegenimizin içine nasıl hapsetti?

Ajebi, “Bu sonuçlar, sonunda sanal gerçeklik sistemlerinin yönelim duygumuzu nasıl bu kadar kolay kontrol edebildiğini açıklayabilir” diye ekliyor.

Ekip, nöronal kayıt teknolojisindeki en son gelişmeleri kullanarak beynin dahili pusulasını benzeri görülmemiş bir doğrulukla kaydetti. Resim kamu malıdır

Bulgular, araştırma ekibine altta yatan mekanizmaları daha iyi anlamak için yeni modeller geliştirme konusunda ilham verdi.

Austin’deki Texas Üniversitesi’nde hesaplamalı bir sinirbilimci ve yardımcı doçent olan yardımcı yazar Xue-Xin Wei, “Bu çalışma, deneysel ve hesaplamalı yaklaşımların birlikte davranışı yönlendiren beyin aktivitesi anlayışımızı nasıl geliştirebileceğinin güzel bir örneğidir” diyor.

Dejeneratif hastalıklar;

Bulguların Alzheimer hastalığı için de önemli etkileri var. Brandon, “Alzheimer hastalığının ilk özbilişsel semptomlarından biri, insanların tanıdık ortamlarda bile yönünü şaşırması ve kaybolmasıdır” diyor.

Araştırmacılar, beynin dahili pusulasının ve navigasyon sisteminin nasıl çalıştığının daha iyi anlaşılmasının, Alzheimer hastalığı için tedavilerin daha erken saptanmasına ve daha iyi değerlendirilmesine yol açacağını umuyor.

ders çalışmak hakkında

Finansman: Araştırma, Kanada Doğa Bilimleri ve Mühendislik Araştırma Konseyi ve Kanada Sağlık Araştırma Enstitüleri tarafından desteklenmiştir.

Bu Nörobilim Araştırma Haberleri Hakkında

yazar: Shirley Cardenas
kaynak: McGill Üniversitesi
iletişim: Shirley Cardenas – McGill Üniversitesi
resim: Resim kamu malıdır

Orijinal arama: açık Erişim.
Sürüklenme ve yeniden yönlendirme sırasında baş yönlendirme nöronlarının popülasyon dinamikleriMark Brandon ve diğerleri tarafından. doğa


Özet

Sürüklenme ve yeniden yönlendirme sırasında baş yönlendirme nöronlarının popülasyon dinamikleri

Baş yönlendirme (HD) sistemi, klasik olarak tek boyutlu bir döngü çekim ağı olarak formüle edilmiş olan beynin dahili pusulası olarak hizmet eder. Küresel olarak tutarlı bir manyetik pusulanın aksine, HD sisteminin küresel bir referans çerçevesi yoktur. Bunun yerine, referansların yokluğunda sinyaller dönerken ve sürüklenirken sabit bir denge sağlayarak yerel sinyallere dayanır.

Bununla birlikte, demirleme ve sürüklenmenin altında yatan mekanizmalara ilişkin sorular henüz çözülmemiştir ve en iyi şekilde nüfus düzeyinde ele alınmaktadır. Örneğin, yeniden yönlendirme ve sürüklenme koşulları altında popülasyon aktivitesinin tek boyutlu bir tanımının ne ölçüde devam ettiği açık değildir.

READ  Köpek sahipleri, Güney Florida'ya yayılan son derece bulaşıcı virüsler konusunda uyardı - CBS Miami

Burada görsel bir dönüm noktasının kontrollü dönüşü sırasında kalsiyum görüntüleme kullanarak talamik HD hücrelerinin popülasyon kayıtlarını gerçekleştirdik.

Deneyler arasında, popülasyon etkinliği, özellikle tutarsızlık ve belirsizlik koşulları altında, ağ kazancı olarak adlandırdığımız ikinci boyutta değişiklik gösterdi. Bu boyuttaki etkinlik, ağın yeniden örgütlenme hızı da dahil olmak üzere, yeniden örgütlenme ve sürüklenme dinamiklerini öngördü.

Karanlıkta, ağ kazancı, daha önce görüntülenen yer işaretinin bir “bellek izini” sürdürdü. Diğer deneyler, HD ızgarasının, yuvarlatılmış bir sinyalin kısa, ancak daha uzun olmayan pozlamalarından sonra birincil yönüne geri döndüğünü gösterdi. Deneyime olan bu bağımlılık, HD nöronları ve tahsis sinyalleri arasındaki geçmiş ilişkilerin hafızasının korunduğunu ve dahili HD temsilini etkilediğini gösterir.

Bu sonuçlara dayanarak, görsel bir dönüm noktasının sürekli dönüşünün, karanlıkta devam eden HD temsilinin dönüşünü tetiklediğini ve HD sisteminin deneye bağlı bir yeniden kalibrasyonunu gösterdiğini gösteriyoruz.

Son olarak, HD’nin güvenilir bir temsilini sürdürmek için nöral pusulanın değişen çevresel ipuçlarına nasıl esnek bir şekilde uyum sağladığını resmileştirmek için bir hesaplama modeli öneriyoruz.

Bu bulgular, HD sisteminin klasik tek boyutlu yorumlarına meydan okuyor ve bu sistem ile onun altında yatan sinyaller arasındaki etkileşimler hakkında fikir veriyor.