Bir maymunun görsel korteksindeki görmeyi algılayan beyin hücreleri için bu cevap, rakamların yan yana mı yoksa kısmen üst üste mi geldiğine bağlıdır.
Duke Üniversitesi’nden yapılan yeni bir çalışma, görünürdeki iki ayrı nesne hakkında görsel bilgi ileten tek nöronların, biri veya diğeri hakkında değişen sinyaller ile bunu yaptığını buluyor. Ancak iki nesne örtüştüğünde, beyin hücreleri onları tek bir varlık olarak algılar.
Yeni rapor 29 Kasım’da dergide çıktı eYaşam.
Bulgular, beynin karmaşık ve meşgul dünyasını nasıl anlamlandırdığına dair bilinenleri genişletmeye yardımcı oluyor. İster sesler ister görüntüler olsun, duyusal işleme üzerine yapılan araştırmaların çoğu, beyin hücrelerinin tek bir tona veya görüntüye nasıl tepki verdiğini test ederek çıtayı çok düşürür.
Duke Beyin Bilimleri Enstitüsü öğretim üyesi ve yeni raporun kıdemli yazarı Ph.D. Jennifer Groh, “Laboratuvarda işleri basit tutmak için pek çok neden var” dedi. “Fakat bu, beynin aynı anda birden fazla şeyi nasıl kodladığını anlamakta çok da ilerlemediğimiz anlamına geliyor.”
Karmaşık duyusal bilgileri anlamlandırmak, Groh’un uzmanlık alanıdır. 2018’de laboratuvarı, tek işitsel beyin hücrelerinin çoğullama adı verilen bir şey kullanarak iki farklı ses hakkında verimli bir şekilde bilgi ilettiğini gösteren ilk kişi oldu.
Groh, “Çoğullama, mühendislikten gelen bir fikirdir” dedi. “Bir kablonuz ve çok sayıda sinyaliniz olduğunda, bir tür ortak telefon hattı gibi sinyalleri değiştirebilirsiniz.”
Telekomünikasyon teknolojisi, yalnızca bir kablo kullanarak bir telefon görüşmesinden diğerine bilgi aktarımı arasında hızla ileri geri geçiş yaparak çalışır. Groh, beyinde geçişin muhtemelen çok daha yavaş gerçekleştiğini, ancak genel fikrin benzer olduğunu söyledi.
Duke’ta nörobiyoloji alanında yüksek lisans öğrencisi ve makalenin baş yazarı olan Na Young Jun, işitsel nöronların bu telefon kablolama numarasını nasıl yaptığını ilk olarak Groh’un sinirbilim temel eğitim kursunun bir parçası olarak verdiği bir ders sırasında öğrendi.
Jun, “Çoklama kavramının büyüleyici olduğunu düşündüm” dedi. “Dr. Groh ile bu konuda daha fazla konuşmak istedim, bu yüzden ofisine gittim ve sonunda laboratuvarında çalışmaya başladım.”
Jun’a Groh laboratuvarında geçirdiği süre boyunca, Groh’un iş arkadaşı, Chicago Üniversitesi’nde nörobiyoloji profesörü ve makalenin ortak yazarı Ph.D. Marlene Cohen’den değerli bir veri seti verildi. Cohen’in grubu, dikkati incelemek amacıyla ekranda resimler izlerken makaklardan beyin aktivitesi verileri toplamıştı.
Jun, “Maymunlardan veri toplamak çok zor,” dedi. “Yalnızca birkaç gigabaytlık veriyi toplamak, bir yüksek lisans öğrencisinin yaşamının yedi yılını alabilir.”
Paylaşılan veri kümesi, Jun’un daha sonra analiz ettiği beyin hücreleri kadar verimli olduğunu kanıtladı.
Jun, Groh’un çalışma arkadaşı, Duke’ta istatistiksel bilimler profesörü ve makalenin ortak yazarı olan Ph.D. görsel işleme yolu, denemeler boyunca iki farklı görüntü üzerinde raporlama arasında geçiş yapın.
Jun, “Görsel bir korteks nöronunuz olduğunu varsayalım,” dedi. “Yalnızca bir sırt çantası gördüğünde saniyede 20 kez ateş ediyor. Sadece bir kahve fincanı gördüğünde saniyede beş kez ateş ediyor. Ama aynı nöron sırt çantasıyla kahve fincanını yan yana gördüğünde sırayla ateş ediyor.” Saniyede 20 kez ve saniyede beş kez.”
Ancak, bir sırt çantasının önüne bir kahve fincanı koymak gibi iki nesne üst üste binerse, gölgede kalan nesneler her sunulduğunda beyin hücreleri aynı şekilde ateşlenir. Bu, nöronların üst üste binen görüntüleri ayrı ayrı değil, tek bir nesne olarak ele aldığını gösteriyor.
Gerçek dünya yan yana duran iki nesneden çok daha yoğun olsa da, bu çalışma duyusal araştırmaları beyin için günlük algıyı daha iyi yansıtacak şekilde hareket ettirmeye başlar.
Jun ve ortak yazarları raporlarında, “Beynin sunulan iki görsel uyaran hakkındaki bilgileri nasıl koruduğu düşünüldüğünde, doğal bir sahnede bulunan sayısız detayın nasıl kodlandığını anlamaktan hala çok uzaktır.” “Beynimizin laboratuvarın nadir bulunan ortamı dışında nasıl çalıştığına ışık tutmak için hala daha fazla çalışmaya ihtiyaç var.”
Araştırmaya ABD Ulusal Sağlık Enstitüleri (R00EY020844; R01EY022930; Core Grant P30 EY008098s; R01DC013906; R01DC016363), McKnight Vakfı, Whitehall Vakfı, Sloan Vakfı ve Simons Vakfı’ndan destek geldi.
Kaynak ve İleri Okuma: https://www.sciencedaily.com/releases/2022/11/221129112646.htm