We are searching data for your request:
Upon completion, a link will appear to access the found materials.
Bu web sayfasında şunu buldum:
Çalışma, maymunların beyinlerindeki "küreciklerin" renkli uyaranlara farklı tepki verdiğini ve renge göre tepki verdiğini buldu. Beyin en çok belirli renkler (kırmızı, sonra yeşil, sonra mavi) ve en fazla doygunluğa sahip renkler tarafından tetiklendi. Bunun bize söylediği, bu renklerin bir kullanıcıyı hemen etkilediği ve dikkat çektiğidir.
Soru: İnsanlar bazı renklere benzer artan sinirsel aktivite gösteriyor mu?
Sonra bu web sayfasında bir algı eğrisi buldum
Bu eğri sarı ve yeşilin diğer tonlardan önce göründüğünü, kırmızı ve menekşe renginin ise zor algılandığını söylerken; Sarı ve yeşilin beyinde daha fazla sinirsel aktiviteye yol açıp açmadığından emin değilim.
Bu konuda söylenecek bir şey var mı?
Bağlantılı Design Shack web sayfasının atıfta bulunduğu Stoughton & Conways'in (2008) makalesi, beyin sapındaki (LGN) görsel çekirdeğin yanı sıra birincil görsel kortekste, renk seçici nöronların çoğunun seçici olarak duyarlı olduğunu açıklar. kırmızı-camgöbeği eksenindeki renklere (Şekil 1).
Şekil 1. RGB renk uzayı. kaynak: Commodore 128 forumu
Bu gerçekten şu anlama geliyor bu renkler daha fazla beyin aktivitesi uyandırır beynin bu bölgelerinde.
Bir algı eğrisi bağlantılı D'Source web sayfasında bahsedilen saçma sapan terminolojidir
Beyninizin %100'ünü Kullanamazsınız ve Bu İyi Bir Şey
- İnsanların beyinlerinin yalnızca yüzde 10'unu kullandıklarına dair popüler bir iddia doğru olmaktan çok uzaktır - ancak bu, bizim de beyinlerinin yüzde 100'ünü kullandığımız anlamına gelmez.
- Hayvan çalışmaları, incelenen nöronların yüzde 20'sinden fazlasının tanımlanabilir bir amaca hizmet etmediğini bulmuştur.
- Bazı araştırmacılar, beynin yüzde 60'ından fazlasının "nöral karanlık maddeden" veya görünür bir amacı olmayan ve ortak uyaranlara tepkisiz görünen nöronlardan oluştuğunu tahmin ediyor.
Yeryüzündeki hayvan yaşamı milyonlarca yıl geriye gider, ancak çoğu tür beyin kapasitelerinin yalnızca yüzde üç ila beşini kullanır.
—Profesör Norman (Morgan Freeman) 2014 filminde Lucy
Film Lucy Biz insanların beyin dokumuzun sadece küçük bir kısmını kullandığımız fikrini geliştirmesiyle ünlü - ya da belki de rezil -. Scarlett Johansson'ın canlandırdığı filmin adaşı ana karakteri, çeşitli bilimkurgu icatlarıyla, beyin kullanımını, yüzde 10'un altında tipik bir değer olduğunu iddia ettiğinden, nihayetinde yüzde 100'e kadar radikal bir şekilde artırabiliyor.
“Beyin efsanesinin yüzde 10'u” denen şeyin uzun bir geçmişi var. Ve Lucy Yönetmen Luc Besson, filminin neredeyse hiç bilime dayalı olmayan bir fantezi olduğunu özgürce ilan ediyor.
Film, bırakın yüzde 100 beyni deneyimlemek şöyle dursun, aktiviteyi doğal seviyelerin ötesine genişletmenin, Johansson'un karakterinin giderek artan acımasız davranışı olarak tasvir ettiği şeyler de dahil olmak üzere, ciddi olumsuz yanlarıyla birlikte geldiğini kesinlikle kendi iddia ediyor. Göreceğimiz gibi, doğal faaliyet payımıza bağlı kalmak ve muhtemelen daha azını hedeflemek için iyi sinirbilimsel nedenler var.
Yine de birçok ciddi yazar, yüzde 10 efsanesini çürütmek için filmi bir folyo olarak kullandı. Hayır, aslında beynin neredeyse tamamını kullandığımızı ve bunu her zaman yaptığımızı açıklıyorlar. Johns Hopkins Tıp Okulu'ndan seçkin bir nörolog alıntılandı Bilimsel amerikalı dediği gibi:
“Beynin neredeyse her bölümünü kullanıyoruz… [Çoğu] beyin neredeyse her zaman aktif.”
Gerçek şu ki, bu iddia da yanlış: Ben buna yüzde 100 efsane diyeceğim. Aslında yüzde 10 rakamı, beyninizin nasıl çalıştığını anlamak ve kafanızda gerçekleşen gerçek aktivite modellerini kavramsallaştırmak için faydalı bir referans noktasıdır.
Şimdi, muhtemelen zamanla, kafamızdaki nöronların sadece yüzde 10'undan fazlasını kullandığımız doğrudur. Ancak, toplam muhtemelen yüzde 100'ün çok altında. Buradaki "olasılıklar", uyanık bir hayvanda çok sayıda nöronda yüksek çözünürlüklü aktivite ölçümleri yapmanın çok zor olduğu gerçeğiyle ilgilidir. Fare gibi insan olmayan hayvanlardan bile kayıt yapmak zordur ve insanlarda kesin kayıt yapmak neredeyse imkansızdır.
Yakın zamana kadar, sadece bir avuç, birkaç düzine veya daha nadiren birkaç yüz veya bin nöron bir kerede hassasiyetle ölçülebilirdi. Bununla birlikte, sinirbilimciler önemli ilerleme kaydediyorlar.
2020'de, Allen Beyin Bilimi Enstitüsü'nden Saskia de Vries liderliğindeki büyük bir ekip, fare beynindeki büyük ölçekli nöral aktivite modellerinin kesin tahminlerini yapan gişe rekorları kıran bir makale yayınladı. Görme ile ilgili serebral korteksin çeşitli alanlarındaki aktiviteyi ölçtüler ve şaşırtıcı bir 60.000 nöronda ayrıntılı aktivite kaydetmeyi başardılar. Kaydettikleri gibi, hayvanlar dönen bir disk üzerinde özgürce koşabildiler. Hayvanlara, bir fare için güçlü bir normal, aktif yaşam görünümü veren çeşitli doğal görüntüler ve filmler gösterildi.
Yüzde 100 miti destekleyen yanıltıcı bir argümanı aydınlatmaya yardımcı oldukları için bu çalışmanın yöntemleri hakkında biraz daha ayrıntı vermeye değer.
Yüz milyonlarca veya milyarlarca nörondan oluşan bir beyinde 60.000'in hala çok büyük bir örnek olmadığını düşünebilirsiniz. Farede, beynin yüzde 0,1'inden daha azını oluşturur ve fareler açıkçası bizden çok daha küçük ve daha az karmaşıktır.
Bunun yerine neden beyin görüntülemeyi kullanmıyorsunuz? Bu bize tüm beynin “aydınlanmasının” çekici renkli görüntülerini verir ve bu insanlarda yapılabilir.
Sorun, fMRI gibi beyin görüntüleme tekniklerinin gerekli hassasiyetten yoksun olmasıdır. Çok sayıda nöron üzerindeki ve nispeten uzun zaman dilimlerindeki aktiviteyi özetlerler.
Tipik bir fMRI deneyinde, "aktiviteyi" tanımlayan her veri noktası, bir kenarda yaklaşık 1 milimetrelik bir küpteki sinirsel tepkilere karşılık gelir. Beyni oluşturan binlerce küpün her biri yüz binlerce veya milyonlarca nöron içerir. Bu nöronların ateşlenmesi her bir küp içinde birlikte bulanıklaşır ve genellikle amigdala gibi anatomik bir beyin bölgesini içeren küplerin birleştirilmesiyle daha da bulanıklaşır.
Spiking de bir saniye kadar bir süre içinde özetlenir. Bu kısa bir süre gibi görünebilir, ancak nöronlar çok daha hızlı çalışır: milisaniye ölçeğinde. Bu, neredeyse sonsuz çeşitlilikte desenlerde yüzlerce kez ateş edebilecekleri anlamına gelir ve tüm bu ayrıntılar beyin tarayıcısı tarafından görülmez.
Yine de görüntüleme verileri genellikle yüzde 100 mitin kanıtı olarak alınır: “Bak!” "Neredeyse her küçük küp aktif ve tüm beyin 'aydınlanıyor!'" iddia ediliyor. Burada yine hatalı bir argümanımız var.
Gerçek şu ki, belirli bir vokselin aktivitesindeki değişiklik - "yandığında" - oldukça küçüktür: bu, görüntüleme sinyalindeki en fazla yüzde birkaçlık bir değişikliğe karşılık gelir. "Aydınlatma", belirli bir voksel içindeki görece bir avuç nöronun oldukça aktif olmasından kaynaklanabilir. Bu durum, belirli bir anda, nöronların çoğu olmasa da birçoğunu hareketsiz bırakabilir ve bu nedenle yüzde 100'den çok daha az aktivite ile sonuçlanabilir. Hiç ateşlenmeyen bazı nöronların olup olmadığını da söyleyemezsiniz.
Beyin dokusunun cerrahi olarak açığa çıkarılmasını gerektiren gelişmiş invaziv görüntüleme tekniklerini kullanan de Vries ekibi tarafından elde edilen çok daha ince taneli çözünürlükte, gerçekte neler olduğunu görebiliriz. Görsel beyindeki nöronların neredeyse dörtte birinin - yüzde 23'ünün - herhangi bir görsel uyarana yanıt vermediğini buldular. Uyarıcılar, 1958 Orson Welles klasiğinden klipler de dahil olmak üzere, dünyanın dört bir yanından çeşitli doğal sahneler ve doğal filmler içeriyordu. Kötülüğün Dokunuşu. Ayrıca değişen blob ve şeritlerin çok çeşitli yapay görüntülerini de denediler. Yüzde 23 için her şey boşunaydı - bu nöronlar arada bir yükseliyordu, ancak sistematik bir şekilde değil. Hareket, parlaklık, kontrast veya görünüşte başka hiçbir şey umurlarında değildi. Kendi görsel nöronlarımızın yüzde 23'ünün tanımlanabilir bir amacı yoksa, gerçekten onları "kullandığımızı" söyleyebilir miyiz?
Bu sessiz nöronların, gösterilmedikleri bazı özel resim veya filmlere tepki vermeleri olasıdır. Ve sözde "görsel" nöronlar olmalarına rağmen, bazıları fareyle ilgili güçlü bir koku veya yüksek bir ses gibi diğer uyaran türlerine yanıt verebilir. Ancak söyleyebileceğimiz kadarıyla, bu kritik beyin sistemindeki nöronların neredeyse dörtte biri, ayırt edebildiğimiz bir şey varsa bile çok az şey yapıyor.
Bu model hiçbir şekilde görsel beyinle sınırlı değildir. Daha küçük ama yine de etkileyici bir çalışma, sıçanlarda işitmeden sorumlu korteksin bir bölümündeki nöronları kaydetti. Nöronların sadece yüzde 10'unun ses uyaranlarına yanıt verdiğini buldu. Yine, diğer nöronlar, sunulmayan bazı garip seslere veya göze düşen ışığa, cilde dokunmaya veya başka bir şeye tepki verebilir.
Ancak yanıt vermeyen nöronların büyüklüğü, nöronların önemli bir bölümünün çoğunlukla sessiz olduğunu gösteriyor. Nörobilimciler bu sorunu uzun zamandır biliyorlardı, ancak yakın zamana kadar, kayıt çalışmalarında dikkatle incelememek veya birçok durumda "tepki vermeyen" nöronlardan bahsetmek standart bir uygulamaydı.
Diğerleri sessiz veya sessiz nöronların sayısı hakkında çok yüksek tahminlerde bulundular. Nörobiyolog Saak Ovsepian, "sinirsel karanlık madde" olarak adlandırılan şeyin yüzde 60 ila 90'a kadar çıkabileceğini tahmin etmek için önceki raporları kullandı. Bu tahminin yüksek ucu, bu çalışmada keşfedilen yüzde 10 kavramıyla güzel bir şekilde örtüşmektedir. Lucy.
Beyin neden bu kadar çok işe yaramaz nörona sahip olsun ki? Bu israf değil mi? Evrimci biyologlar, sinirsel karanlık madde fenomeni için Darwinci gerekçelerle bir açıklama geliştirdiler. Buradaki fikir, nesiller boyunca, asla yanıt vermeyen nöronların, aksi takdirde aşırı nöron sahiplerini cezalandıracak seçici güçlere artık maruz kalmamasıdır. Bu mantığı takip ederek, karanlık nöronlar bertaraf edilemez. Beyin hasar görürse karanlık nöronlar çağrılabilir. Ayrıca, türler yeni habitatlara girdikçe veya yeni zorluklarla karşılaştıkça, evrim süreci boyunca da kullanışlı olabilirler.
Karanlık madde miktarına ilişkin çok yüksek bir tahminin bile, sessiz nöronların bir araya toplandığını ve büyük kütle parçalarını temsil ettiğini varsaymadığını vurgulamakta fayda var. bilinmeyen yer Kafanın içinde. Bunun yerine, serebral korteks boyunca ve beynin diğer bölümlerinde “parlak” veya gürültülü nöronlarla serpiştirilirler.
Nasıl dağıldıklarına bakılmaksızın, beynimizde kesinlikle bir parça karanlık maddeden fazlası var. Bence bir beyin inşa etmenin ve çalıştırmanın metabolik maliyeti göz önüne alındığında, özellikle de bizim boyutlarımızda bir beyin, nöronlarının yarısından fazlası hiçbir zaman aktif olmadan var olamaz. Ne de olsa de Vries çalışması, ölçtükleri görsel nöronların yüzde 77'sinin bir şey bu yararlı görünüyor.
Ancak, bu nöronlar her zaman, hatta neredeyse her zaman yanıt vermiyordu. Onların cevapları bunun yerine seyrek. Bu yazının 2. Kısmında şu fikri ele alacağım: seyreklik ve beynimizin ne kadarını kullandığımız sorusu için ne anlama geliyor? Beynimizin internete benzer şekilde çalıştığını tasavvur ederek bu sorunun nasıl aydınlatıldığını da göstereceğim.
Telif hakkı © 2021 Daniel Graham. Herhangi bir içeriğin izinsiz çoğaltılması kesinlikle yasaktır. Yeniden yazdırma istekleri için [email protected] adresine e-posta gönderin.
Facebook görseli: Dean Drobot/Shutterstock
LinkedIn resmi: leungchopan/Shutterstock
de Vries, S.E., Lecoq, J.A., Buice, M.A., Groblewski, P.A., Ocker, G.K., Oliver, M., . & Koch, C. (2020). Büyük ölçekli standartlaştırılmış bir fizyolojik araştırma, fare görsel korteksinin işlevsel organizasyonunu ortaya koymaktadır. Doğa Sinirbilimi, 23(1), 138-151.
Fried, I., Rutishauser, U., Cerf, M. ve Kreiman, G. (Ed.). (2014). İnsan beyninin tek nöron çalışmaları: bilişi araştırmak. MİT Basın.
Hromádka, T., DeWeese, M.R., & Zador, A.M. (2008). Anestezi uygulanmamış işitsel kortekste seslerin seyrek temsili. PLoS Biyoloji, 6(1), e16.
Ovsepian, S.V. (2019). Beynin karanlık maddesi. Beyin Yapısı ve İşlevi, 224(3), 973-983.
Kavanau, J.L. (1990). Muhafazakar davranışsal evrim, sinirsel substrat. Hayvan Davranışı, 39(4), 758-767.
Kranial sinirlerin fonksiyonel patolojisi
Jean-Pierre Barral , Alain Croibier , Kranial Sinirler İçin Manuel Terapide , 2009
7.5.2 Beyin dalgaları
Beyin dalgaları perinöral sistem boyunca yayılır ve bu sürekli akımla karışır. Sonuç, güçlü bir homeostaz vektörüdür. Bu dengeleme kuvveti, doku onarımında ve muhtemelen tüm dahili iyileşme süreçlerinde kilit bir unsurdur. Hastanın olumlu tutumu iyileşmek için vazgeçilmezdir. Yarattığı beyin dalgaları, perinöral sistem boyunca vücudun yaralı kısmına kadar, nerede olursa olsun uzanır. Bu fizyolojik gerekçelerden biridir. Plasebo etkisi.
Perinöral sistemi serbest bırakmak için yönlendirdiğimiz manipülasyonlar çeşitli koşulları iyileştirir. Hastalar sıklıkla sadece nörofizyoloji ile açıklanamayan ani veya gecikmiş reaksiyonlar bildirirler.
Sinir manipülasyonu, kurtarılan sinirin tüm dağıtım alanında iyileşme, rehabilitasyon ve yeniden dengelemenin tüm yönlerinde çok önemli bir rol oynar.
PLANLAMA VE ÖĞRETİM LABORATUVARI ETKİNLİKLERİ
İlk olarak, öğretim uygulamalarınıza göre arka plan bilgisi vererek (örneğin ders, tartışma, çalışma notları, modeller) öğrencileri laboratuvar etkinliklerine hazırlayın. Öğrencilerin kendileri için duyu alıcılarını veya sinir yollarını keşfetmeleri mümkün olmadığı için bazı temel anatomik ve fizyolojik bilgilere ihtiyaç duyarlar. Öğretmenler, sınıf düzeyine ve mevcut zamana bağlı olarak ayrıntı derecesini ve renkli görme sunma yöntemlerini seçebilirler.
Öğrencilere kendi deneylerini yaratma şansı sunun
Öğrencilerin iyi bir laboratuvar bilimcisi olmak için yönlendirmeye ve uygulamaya ihtiyaçları olsa da, kendi ürettikleri soruları nasıl soracaklarını ve araştıracaklarını da öğrenmeleri gerekir. Yalnızca tek bir "doğru" yanıtla yönlendirilmiş etkinlikler sunan fen sınıfları, öğrencilerin soruları formüle etmeyi, eleştirel düşünmeyi ve problem çözmeyi öğrenmelerine yardımcı olmaz. Öğrenciler doğal olarak meraklı olduklarından, öğrenci araştırmalarını sınıfa dahil etmek, bir sistemle biraz deneyim sahibi olduktan sonra mantıklı bir adımdır.
Bu ünitenin "Kendi Deneyinizi Deneyin" bölümü (ilgili Öğretmen ve Öğrenci Kılavuzlarına bakın), öğrencilere "Sınıf Deneyi"nde bir kontrol sistemi kurulduktan sonra kendi öğrenmelerinin bir kısmını yönlendirme fırsatı sunar. Öğrenciler kişisel olarak bu tür bir deneyime sahip olduklarından, bu laboratuvarlardan hem bilimsel süreçleri hem de kavramları hatırlama eğilimindedirler.
Denemeden önce "Zamanı Keşfet" özelliğini kullanın
Öğrencilerin deneyleri planlamaya ve yürütmeye katılımını teşvik etmek için önce Keşfetme Zamanı veya Beyin Fırtınası Zamanı sağlayın. Merakları nedeniyle, öğrenciler genellikle daha geleneksel bir laboratuvarda bile önce laboratuvar malzemeleriyle "oynarlar", bu nedenle bu doğal davranıştan yararlanmak genellikle başarılı olur. Keşfetme Süresi, çalışılan kavramların doğasına bağlı olarak, Sınıf Deneyinden önce veya "Kendi Deneyinizi Deneyin" etkinliğinden önce gerçekleşebilir.
Sınıf Deneyinden önce keşfedin
Sınıf Deneyinden Önce Keşfetme Süresini kullanmak için, deney için talimatlar vermeden önce laboratuvar malzemelerini bir sıraya koyun. Öğrencilere, ders ve tartışmadan elde ettikleri bilgilerle birlikte bu materyallerin renk görmeyi araştırmak için nasıl kullanılabileceğini sorun. Bazı temel güvenlik önlemlerini verin, ardından malzemeleri araştırmak için yaklaşık 10 dakika verin. Soruları yanıtlamak ve soruları teşvik etmek için öğrenciler arasında dolaşın. Öğrenciler materyallere ve konuya ilgi duyduktan sonra, sınıfı Öğretmen Gösterimi ile Sınıf Deneyine yönlendirin ve Laboratuar Sorusunu formüle etmelerine yardımcı olun. Öğrenci Kılavuzunu ve çalışma sayfalarını dağıtmak için bu noktaya kadar bekleyin, böylece öğrencilerin yaratıcı düşünme şansı olur. (Ekteki Kılavuzlara bakın.)
Suçlu Beyin Neye benziyor?
Herbert Weinstein, 1992'de karısını öldürmekten yargılandığında, avukatları, karısının ölümünü ve buna yol açan olayları anlatırken kullandığı ölçülü sakinlik karşısında şaşırmıştı. Suçlu olduğunu inkar etmek için hiçbir girişimde bulunmadı ve yine de çılgınca karaktersiz eylemleri karşısında stoizmi, savunmasının, suçlu olamayacağından şüphelenmesine neden oldu. Weinstein'a nörogörüntüleme testleri uygulandı ve bu, avukatlarının şüphelendiğini doğruladı: bir kist, Weinstein'ın beyindeki dürtü kontrolünün merkezi olan ön lobunun büyük bölümlerine çarpmıştı. Bu gerekçelerle, Weinstein'ın suçunu serbestçe kabul etmesine rağmen, onun delilik nedeniyle suçsuz bulunması gerektiğini düşündüler.
Suçluluğu tanımlamak zordur, ancak ister bir antrenmanı atladığımız için kendimizi azarlıyor olalım, ister bir ceza davasının jürisinde görev yapıyor olalım, hayatımızın her alanına hakimdir. İnsanlar adalet için donanıma sahip görünüyorlar, ancak aynı zamanda kendi duygusal bağlantımızı tasarlamak için tuhaf bir zorlamayla da karşı karşıyayız. Deliliğimize nörokimyasal bir yöntem atama dürtüsü, kaygıdan nostaljiye kadar her şeyin sinirsel temellerini detaylandıran geniş beyin görüntüleme çalışmaları kataloglarının üretilmesine yol açtı. Yakın tarihli bir çalışmada, araştırmacılar şimdi bizi suçlu bir beynin neye benzediğini bilmeye bir adım daha yaklaştırdıklarını iddia ediyorlar.
Suçluluk, bağlama veya kültüre bağlı olarak farklı bir ağırlık taşıdığından, çalışmanın yazarları onu operasyonel olarak başka birine zarar vermiş olmanın farkındalığı olarak tanımlamayı seçtiler. Biri İsviçreli, diğeri Çinli olmak üzere iki ayrı kohortta yapılan bir dizi fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) deneyi, onların "suçlulukla ilgili beyin imzası" olarak adlandırdıkları ve gruplar arasında devam eden şeyi ortaya çıkardı. Yaygın suçluluk, şiddetli depresyon ve TSSB'de ortak bir özellik olduğundan, yazarlar, suçluluk için bir nöral biyobelirtecin bu koşullara ve potansiyel olarak tedavilerine daha kesin bir bakış açısı sunabileceğini öne sürüyorlar. Ancak karmaşık insan davranışları için beyin temelli biyobelirteçler, aynı zamanda, bir bireyin beyin taramalarının karşılaştırmasına dayalı olarak nasıl hareket edeceğini tahmin etmek için nörogörüntüleme verilerini ve makine öğrenimini birleştiren davranış biliminin yeni ortaya çıkan bir dalı olan, etik açıdan daha karmaşık olan nörotahmin disiplinine de katkıda bulunur. diğer gruplarınkilere.
Tahmine dayalı algoritmalar, sağlık hizmetlerinde, reklamcılıkta ve en bilineni olarak ceza adalet sisteminde yıllardır kullanılmaktadır. Yüz tanıma ve risk değerlendirme algoritmaları, ırkçı önyargıları ve suçluları "yüksek risk" ve "düşük risk" kategorilerine ayırırken önemli ölçüde daha az doğru olma eğilimleri nedeniyle eleştirilir. Son haberlerde bu tür önyargıların en yüksek profilli maruziyetlerinden biri, Amazon'un yüz tanıma ve analiz için Rekognition algoritması hakkında bir 2018 ACLU raporuydu ve bu rapor, bir sabıka fotoğrafı veritabanına karşı çalıştırıldığında hatalı bir şekilde Kongre'nin 28 üyesini suçlu olarak tanımladı. Yanlış tanımlanan bireylerin neredeyse yüzde 40'ını beyaz olmayan insanlar oluşturuyor, bu da Kongre'deki paylarının yaklaşık iki katı. Amazon, o sırada çalışma tarafından kullanılan metodoloji ile halka açık bir konu aldı. Ancak, daha bu yaz, BIPOC'un orantısız ölümüne ve hapsedilmesine yol açan polislik ve ceza adaletinin ırksal olarak önyargılı yapılarını ortadan kaldırmaya yönelik ülke çapında bir hareketin ortasında, kolluk kuvvetleri tarafından Tanıma'nın kullanımını bir yıl süreyle askıya aldılar.
Bazı araştırmacılar, biyolojik ölçümlerin doğası gereği diğer veri türlerinden daha nesnel olduğu varsayımına dayanarak, nörogörüntüleme verilerinin, tahmine dayalı algoritmalar sosyoekonomik ölçümler ve sabıka kayıtları üzerinde eğitildiğinde ortaya çıkan önyargıları teorik olarak ortadan kaldırması gerektiğini savunuyor. Bir çalışmada, madde bağımlılığı tedavisi arayan hapsedilmiş kişilerden alınan fMRI verileri, beynin anterior singulat korteks veya ACC adı verilen bir bölgesindeki aktiviteyi bir tedavi programını tamamlama olasılığı ile ilişkilendirme girişiminde bulunmak amacıyla makine öğrenme algoritmaları aracılığıyla beslendi. Algoritma, tedavi sonuçlarını zamanın yaklaşık yüzde 80'inde doğru bir şekilde tahmin edebildi. Araştırmacılar, benzer fonksiyonel görüntüleme çalışmalarında ACC aktivitesindeki varyasyonları şiddete, antisosyal davranışa ve tekrar tutuklanma olasılığının artmasına bağladılar. Gerçekten de, beyindeki sinirsel suçluluk merkezi arayışı da ACC'ye yol açtı.
Ancak fMRI ile ilgili sorunlardan biri, nöral ateşleme modellerini doğrudan ölçmemesidir. Bunun yerine, sinirsel aktivite için görsel bir vekil olarak beyindeki kan akışını kullanır. Karmaşık davranışlar ve duygusal durumlar, beynin çok sayıda, geniş çapta dağıtılmış bölümlerini meşgul eder ve bu ağlardaki aktivite kalıpları, bireysel bölgelerdeki aktivite anlık görüntülerini görüntülemekten daha fazla içgörü sağlar. Dolayısıyla, kolluk kuvvetleri için düşük ACC aktivitesinin tekrar suç işleme riski için bir biyobelirteç olarak kullanılabileceği sonucuna varmak cazip gelse de, değiştirilmiş ACC aktivasyon kalıpları aynı zamanda şizofreni ve otizm spektrum bozukluklarının ayırt edici özellikleridir. Nöral aktivitenin muhtemelen nesnel anatomik belirteçlerini kullanarak önyargıyı azaltmak yerine, davranışsal biyobelirteçlerin ceza adaleti bağlamında kullanılması, akıl hastalığının ve nöro-diverjansın kriminalize edilmesini teşvik etme riskini taşır.
Bir metodoloji olarak fMRI için başka sınırlamalar olabilir. Çok sayıda fMRI çalışmasının yakın zamanda yapılan büyük ölçekli bir incelemesi, sonuçların değişkenliğinin, bireysel düzeyde bile, onları daha büyük gruplara anlamlı bir şekilde genellemek için çok yüksek olduğu sonucuna varmıştır, onları tahmine dayalı algoritmalar için çerçeve olarak kullanmak bir yana. Bir risk değerlendirme algoritması kavramının kendisi, insanların değişmediği yönündeki deterministik varsayıma dayanır. Aslında bu determinizm, bu algoritmaların hizmet ettiği, ilk başta tutuklamaya yol açan koşulları ele almaya değil, suçluları cezalandırmaya ve hapsetmeye odaklanan cezalandırıcı adalet modellerinin karakteristiğidir.
Gerçekten de, insan davranışında bir öngörü aracı olarak beyin görüntülemenin bu şekilde kullanılması, sinirbilimin temel bir gerçeği gibi görünen şeyi gözden kaçırır: insanlar gibi beyinler de değişebilir ve deneyime bağlı olarak kendilerini elektriksel ve yapısal olarak sürekli olarak yeniden şekillendirirler. Nörotahmin, cezalandırmanın teknolojik olarak daha karmaşık bir yolunu basitçe temsil etmek yerine, aynı imzaları tanımlama ve bunun yerine müdahale yolları sunma gücüne sahiptir. Herhangi bir algoritma, ne kadar karmaşık olursa olsun, her zaman onu kullanan insanlar kadar önyargılı olacaktır. Suçluluk ve adalet konusundaki temel yaklaşımlarımızı yeniden gözden geçirene kadar bu önyargıları ele almaya başlayabiliriz.
Fransız sinirbilimciler Jean-Michel Hupé ve Michel Dojat, henüz yayınlanan kışkırtıcı bir inceleme makalesinde, sinestezinin nörolojik bir bozukluk olduğu varsayımını sorguluyor.
Sinestezide, belirli duyusal uyaranlar istemsiz olarak diğer duyuları tetikler. Örneğin, "grafem-renk" olarak bilinen yaygın bir sinestezi biçiminde, belirli harfler belirli renklerle bağlantılı olarak algılanır. Diğer durumlarda, müzik notaları renkler veya kokularla ilişkilendirilir.
Sinestezinin nedeni belirsizdir. Birçok sinirbilimci (Hupé ve Dojat dahil) beynin temelini araştırdı. Bir teori, buna "çapraz teller" - beynin duyusal işlem alanları arasındaki anormal bağlantılardan kaynaklanmasıdır.
Ancak - Hupé ve Dojat'a göre - bugüne kadar yapılan çalışmalar hiçbir şey bulamadı ve bu çalışmalardan çıkarabileceğimiz tek sonuç, "sinestezilerin beyinlerinin, sinestezi olmayanların beyinlerine işlevsel ve yapısal olarak benzer olduğu"dur.
Bu sonuca varmak için, beyin gri ve beyaz cevher yapısına ilişkin (MRI ve DWI kullanarak) sinestetiklerde yapılan 19 çalışmayı gözden geçirerek, bu durumu olmayan insanlarla karşılaştırdılar. sonuca varırlar
En azından a priori olmayan verileri göz önünde bulundurduğumuzda, sinestezlerde yapısal beyin değişikliklerinin, yerel farklılıklar veya bağlantıdaki farklılıklar hakkında net bir kanıt bulamadık.
Sinestezide parietal korteksin rolü lehine daha yapısal sonuçlar mevcuttur. Ancak... parietal korteksin hangi bölümünün dahil olması gerektiği konusunda kesin anatomik konum hakkında çalışmalar arasında bir tutarlılık yoktu.
Hupé ve Dojat daha sonra sinestezlerde beyin aktivitesi üzerine 25 çalışma incelediler, ancak bunların da tutarlı bir tablo çizmediğini söylüyorlar. Örneğin, renk sinestezi durumu göz önüne alındığında:
Frontal ve parietal kortekste (tüm beyin analizi) sinestetler ve kontroller arasında birkaç önemli farklılık (altı çalışmada) rapor edildi. Analizi görsel korteksle sınırlandırırken, sadece birkaç sonuç (beş çalışmada) renk bölgelerinin sinesteziye dahil edilmesiyle uyumluydu.
Başka bir deyişle, çalışmaların çoğu, sinestetik renk deneyiminin, çapraz teller fikrinin en basit versiyonuyla tutarsız olan, beynin renk algılayıcı korteksindeki nöral aktiviteden kaynaklanmadığını öne sürüyor. Hupé ve arkadaşlarının 2012 tarihli makalesi, renk korteks aktivitesine dair kanıt bulamayan çalışmalardan biridir.
Peki bu ne anlama geliyor? Yazarlar, belki de sinestezinin bir beyin durumu olmadığını öne sürüyorlar:
[Sinestezide var olduğu iddia edilen] önerilen yapısal veya işlevsel farklılıkların hiçbiri doğrulanmadıysa, bu, sinestezinin nörolojik bir durum olmasına karşı konuşacaktır. Ama öyleyse, sinestezinin doğası ne olabilir?
Burası biraz daha spekülatif hale geldiği yer. Hupé ve Dojat, sinestezi kaynağının çocukluk anılarında yatabileceğini öne sürüyorlar. Bu görüşe göre, sinestezi nöral bir temele sahip olacaktır, ancak yalnızca tüm hatıraların sahip olduğu önemsiz anlamda. Yazarlar, örneğin, grafik-renk sinestezisinin, renkli alfabe bloklarının veya buzdolabı mıknatıslarının bir tür canlı hafızasını temsil edebileceğini öne sürüyorlar. Bununla birlikte, henüz bunun için çok fazla doğrudan kanıt olmadığını kabul ediyorlar.
Çocukluk oyuncakları da diğer daha soyut çağrışımları kolayca açıklayamaz, ör. sesler ve tatlar arasında. Yazarlar, "çocukların yaratıcı zihninin" bazen bu sinestetik çağrışım kalıplarını oluşturduğunu öne sürüyorlar. Belirli sinestezi vakalarında bu kalıpların “kökeninin izini sürmek” için bazı girişimlerden bahsediyorlar. Dürüst olmak gerekirse, bu bana Freudyen rüya yorumuna biraz yakın görünüyor - yeterli çabayla herhangi bir şeyi herhangi bir şeye kadar takip edebilirsiniz.
Genel olarak, Hupé ve Dojat, nörogörüntülemeyi kullanarak sinestezinin tutarlı sinirsel bağıntılarını henüz keşfetmediğimize dair ikna edici bir vaka ortaya koyuyor. Yine de, nörogörüntülemenin kör bir araç olduğunu ve bize beyin organizasyonunun ince ölçeği hakkında, yani bireysel nöronlar ve devreler hakkında hiçbir şey söyleyemediğini hatırlamakta fayda var. Sinestezi, henüz anlayacak teknolojiye sahip olmadığımız nörolojik bir bozukluk olabilir. Bazı şiddetli epilepsi formları bile, MRI ile görülebilen herhangi bir beyin değişikliği ile ilişkili değildir.
Bu arada, özel Nöroskeptik okuyucular, Hupé ve Dojat'ı, The Blinking Brain olarak blog yazdığım, göz kırpmalarının fMRI sinyalleri üzerindeki etkileri üzerine 2012 tarihli makalelerinden hatırlayabilirler.
Hupe JM ve Dojat M (2015). Sinestezi üzerine nörogörüntüleme literatürünün eleştirel bir incelemesi. İnsan Sinirbiliminde Sınırlar, 9PMID: 25873873
Tüm yollar REST'e çıkar
Yankner ve meslektaşları araştırmalarına, yaşları 60 ile 100 arasında değişen yüzlerce insandan bağışlanan beyin dokusunda gen ekspresyon modellerini (çeşitli genlerin açılıp kapatılma derecesini) analiz ederek başladılar.
Bilgi, yaşlı yetişkinlere yönelik üç ayrı araştırma çalışması yoluyla toplanmıştır. Mevcut çalışmada analiz edilenler bilişsel olarak sağlamdı, yani demansları yoktu.
Yankner, daha yaşlı ve daha genç çalışma katılımcıları arasında hemen çarpıcı bir farkın ortaya çıktığını söyledi: En uzun ömürlü insanlar - 85 yaşın üzerindekiler - nöral uyarılma ile ilgili genlerin ekspresyonu, 60 ila 80 yaşları arasında ölenlere göre daha düşüktü.
Ardından, tüm bilim adamlarının karşı karşıya olduğu soru geldi: korelasyon mu, nedensellik mi? Nöral uyarımdaki bu eşitsizlik, yalnızca yaşam süresini belirleyen daha önemli faktörlerin yanında mı ortaya çıkıyordu, yoksa uyarım seviyeleri, ömrü doğrudan mı etkiliyordu? Öyleyse nasıl?
Ekip, model organizmada genetik, hücre ve moleküler biyoloji testleri de dahil olmak üzere bir dizi deney gerçekleştirdi. Caenorhabditis elegans Genetiği değiştirilmiş farelerin analizleri ve bir yüzyıldan fazla yaşamış insanların ek beyin dokusu analizleri.
Bu deneyler, sinirsel uyarımı değiştirmenin gerçekten de yaşam süresini etkilediğini ortaya çıkardı ve moleküler düzeyde neler olabileceğini aydınlattı.
Tüm işaretler protein REST'i işaret etti.
Araştırmacılar, genleri düzenlediği bilinen REST'in sinirsel uyarımı da baskıladığını buldu. Hayvan modellerinde REST veya eşdeğerini engellemek, daha yüksek sinirsel aktiviteye ve daha erken ölümlere yol açarken, REST'i artırmak tam tersini yaptı. Ve insan asırlıklarının beyin hücrelerinin çekirdeklerinde, 70'lerinde veya 80'lerinde ölen insanlara göre önemli ölçüde daha fazla REST vardı.
HMS'de genetik profesörü olan ve araştırmanın ortak yazarı Monica Colaiácovo, "Tüm bu farklı kanıtların nasıl birleştiğini görmek son derece heyecan vericiydi" dedi. C. elegans İş.
Araştırmacılar, solucanlardan memelilere kadar, REST'in iyon kanalları, nörotransmiter reseptörleri ve sinapsların yapısal bileşenleri gibi nöral uyarımda merkezi olarak yer alan genlerin ekspresyonunu baskıladığını buldular.
Daha düşük uyarılma, çatal başlı transkripsiyon faktörleri olarak bilinen bir protein ailesini aktive eder. Bu proteinlerin birçok hayvanda insülin/IGF sinyalleşmesi yoluyla bir "uzun ömürlü yol"a aracılık ettiği gösterilmiştir. Bilim adamlarının kalori kısıtlaması ile aktive edilebileceğine inandıkları aynı yoldur.
Nörodejenerasyonu önlemede ortaya çıkan rolüne ek olarak, REST'in uzun ömürlülükteki rolünün keşfi, proteini hedef alan ilaçlar geliştirmek için ek motivasyon sağlar.
Bu tür tedavilerin nöral uyarımı azaltıp azaltmadığını, sağlıklı yaşlanmayı teşvik edip etmediğini veya yaşam süresini uzatıp uzatmadığını belirlemek zaman ve birçok test alacak olsa da, kavram bazı araştırmacıları büyüledi.
Colaiácovo, "REST'i etkinleştirebilmenin insanlarda uyarıcı sinirsel aktiviteyi ve yavaş yaşlanmayı azaltma olasılığı son derece heyecan verici" dedi.
Yazarlar, yaşlanan insanlardan oluşan geniş araştırma grupları olmadan çalışmanın mümkün olmayacağını vurguluyor.
Yankner, "Yaşlanan nüfusu genetik alt gruplara bölmek için artık bu çalışmalara kayıtlı yeterli sayıda insanımız var" dedi. "Bu bilgi çok değerli ve insan genetiğinin geleceğini desteklemenin neden bu kadar önemli olduğunu gösteriyor."
Yankner laboratuvarından doktora sonrası araştırmacılar Joseph Zullo ve Derek Drake ilk yazarlardır. Diğer HMS ortak yazarları, Liviu Aron, Patrick O'Hern, Noah Davidsohn, Sameer Dhamne, Alexander Rotenberg ve Robert Winthrop Genetik Profesörü George Church'tür. Davidsohn ve Church, Harvard Üniversitesi'ndeki Wyss Biyolojiden Esinlenilmiş Mühendislik Enstitüsü'ne de bağlıdır.
Other co-authors are affiliated with the University of Texas McGovern Medical School, the University of Texas MD Anderson Cancer Center and Rush University Medical Center.
This work was supported by an NIH Director’s Pioneer Award (DP1OD006849) and National Institutes of Health grants R01AG046174, R01AG26651, R01GM072551, P30AG10161, R01AG15819, R01AG17917, R01AG36836, U01AG46152, EY024376, EY011930, and K99AG050830, as well as the Glenn Foundation for Medical Research and the Ludwig Family Foundation.
Church is a co-founder and senior adviser for GC Therapeutics, Inc., which uses transcription factors for therapeutics.
New complexity of traveling brain waves in memory circuits
Researchers at UC San Francisco have observed a new feature of neural activity in the hippocampus -- the brain's memory hub -- that may explain how this vital brain region combines a diverse range of inputs into a multi-layered memories that can later be recalled.
Using a special "micro-grid" recording device developed by colleagues at Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL), the UCSF researchers were able to measure hippocampus activity in study participants undergoing surgery to treat severe epilepsy. They discovered that brain waves travel back and forth across this structure, integrating messages from different areas of the brain, and showed for the first time what scientists previously had only been able to hypothesize.
"Brain recordings are an important part of guiding epilepsy surgery," said Edward Chang, MD, PhD, chair of the Department of Neurological Surgery and the senior author on the study, which appears May 12 in Doğa İletişimi. "The new high-density electrode grid technology used here allowed us to see a novel property of hippocampal activity that was previously unknown."
Chang specializes in treating epilepsy with brain surgery, during which the hippocampus, a long structure deep the brain within an area called the temporal lobe, is exposed and sometimes fully or partially removed. The hippocampus can be a source of seizures for people with epilepsy and is one of the first brain regions affected in Alzheimer's disease.
Previous studies had suggested that waves of activity in the hippocampus only travel in one direction: from the back end, which encodes most of the information about physical location, to the front, which encodes most emotional information. To Jon Kleen, MD, PhD, lead author on the study and assistant professor of neurology in the Weill Institute for Neurosciences, this one-way travel wasn't sufficient to explain how this small brain region manages to link multiple types of information to form a memory.
As an example, he said, imagine that you've lost your keys in Times Square. "You remember the spatial "where" aspect -- Times Square -- but you also remember the emotional feeling 'Ack, I lost my keys!'" he said. To process a memory, Kleen noted, there must be some way to integrate many parts of a memory together. To accomplish this, he surmised, it would make sense for brain waves to travel via multiple routes to process information.
Customized Electrode Array Gives Two-Dimensional View of Brain Waves
In an effort to test this hypothesis, Chang and Kleen partnered with Razi Haque, Implantable Microsystems Group Lead at LLNL, to develop a device that could give a high-resolution, two-dimensional picture of neural activity. Haque helped create a device smaller than a dime, containing 32 electrodes spaced 2 mm apart in a flexible polymer that could conform to the shape of the hippocampus.
During surgery, Chang gently laid the electrode array directly on the hippocampi of six different surgical patients to monitor electrical activity while the patients rested. Using algorithms such as machine learning to analyze the data, the team found that not only do brain waves travel both up and down the hippocampus, but that the directions they move can be predicted.
The team also found that at times, waves of two different frequencies would be present at once, moving in different directions and potentially carrying different information. The finding lends new insight into how the hippocampus can integrate information coming from multiple brain areas into detailed memories.
Wave Direction Changes with Cognitive Activity
Two of the patients were awake and interacting during surgery. Kleen was able to show them photos of common objects, such as a dog, and ask them to recall the word for it. Electrode data showed that while one patient was recalling the word, cycles of activity consistently traveled from the back of the hippocampus toward the front. Seconds later, the cycles of activity changed, traveling in the opposite direction. "The direction of wave travel may be a biomarker reflecting the cognitive process the patient is engaged in at that moment," Kleen said.
These initial observations are just the tip of the iceberg, he said. The next steps are to make observations with an even higher resolution set of electrodes and to observe neuronal activity in patients performing more complex cognitive tasks. Ultimately, he hopes the information gained could lead to treatments using deep brain stimulation to enhance the neurostimulator therapies that are showing great success in epilepsy.
"The goal of this research is to accelerate our understanding of how the hippocampus works, so that we can address the damage to it that we see in patients with epilepsy and Alzheimer's disease," Kleen said. "If we find that, in some patients, the waves don't travel in the proper way, we can design more sophisticated stimulation patterns that may be more effective at preventing seizures or restoring cognition."
Teşekkürler!
In one, a soldier would be killing an enemy soldier in the next, the soldier would be killing a civilian and in the last, used as a control, the soldier would shoot a weapon but hit no one. In all cases, the subjects saw the scene from the shooter’s point of view. At the end of each loop, they were asked “Who did you shoot?” and were required to press one of three buttons on a keypad indicating soldier, civilian or no one&mdasha way of making certain they knew what they’d done. After the scans, they were also asked to rate on a 1 to 7 scale how guilty they felt in each scenario.
Even before the study, Molenberghs knew that when he read the scans he would focus first on the activity in the orbitofrontal cortex, a region of the forebrain that has long been known to be involved with moral sensitivity, moral judgments and making choices about how to behave. The nearby temporoparietal junction (TPJ) also takes on some of this moral load, processing the sense of agency&mdashthe act of doing something deliberately and therefore owning the responsibility for it. That doesn’t always makes much of a difference in the real world&mdashwhether you shoot someone on purpose or the gun goes off accidentally, the victim is still dead. But it makes an enormous difference in how you later reckon with what you’ve done.
In Molenbergh’s study, there was consistently greater activity in the lateral portion of the OFC when subjects imagined shooting civilians than when they shot soldiers. There was also more coupling between the OFC and the TPJ&mdashwith the OFC effectively saying I feel guilty and the TPJ effectively answering Malısın. Significantly, the degree of OFC activation also correlated well with how bad the subjects reported they felt on their 1 to 7 scale, with greater activity in the brains of people who reported feeling greater guilt.
The OFC and TPJ weren’t alone in this moral processing. Another region, known as the fusiform gyrus, was more active when subjects imagined themselves killing civilians&mdasha telling finding since that portion of the brain is involved in analyzing faces, suggesting that the subjects were studying the expressions of their imaginary victims and, in so doing, humanizing them. When subjects were killing soldiers, there was greater activity in a region called the lingual gyrus, which is involved in the much more dispassionate business of spatial reasoning&mdashjust the kind of thing you need when you’re going about the colder business of killing someone you feel justified killing.
Soldiers and psychopaths are, of course, two different emotional species. But among people who kill legally and those who kill criminally or promiscuously, the same brain regions are surely involved, even if they operate in different ways. In all of us it’s clear that murder’s neural roots and moral roots are deeply entangled. öğrenmek untangle them a bit could one day help psychologists and criminologists predict who will kill&mdashand stop them before they do.
Secondary neurulation
Secondary neurulation involves the making of a medullary cord and its subsequent hollowing into a neural tube (Figure 12.8). Knowledge of the mechanisms of secondary neurulation may be important in medicine, given the prevalence of human posterior spinal cord malformations.
Figure 12.8
Secondary neurulation in the caudal region of a 25-somite chick embryo. (A) The medullary cord forming at the most caudal end of the chick tailbud. (B) The medullary cord at a slightly more anterior position in the tailbud. (C) The neural tube is cavitating (more. )
In frogs and chicks, secondary neurulation is usually seen in the neural tube of the lumbar (abdominal) and tail vertebrae. In both cases, it can be seen as a continuation of gastrulation. In the frog, instead of involuting into the embryo, the cells of the dorsal blastopore lip keep growing ventrally (Figure 12.9A, B). The growing region at the tip of the lip is called the chordoneural hinge (Pasteels 1937), and it contains precursors for both the posteriormost portion of the neural plate and the posterior portion of the notochord. The growth of this region converts the roughly spherical gastrula, 1.2 mm in diameter, into a linear tadpole some 9 mm long. The tip of the tail is the direct descendant of the dorsal blastopore lip, and the cells lining the blastopore form the neurenteric canal. The proximal part of the neurenteric canal fuses with the anus, while the distal portion becomes the ependymal canal (i.e., the lumen of the neural tube) (Figure 12.9C Gont et al. 1993).
Figure 12.9
Movements of cells during secondary neurulation in Ksenopus. (A) Involution of the mesoderm at the mid-gastrula stage. (B) Movements of the dorsal blastopore lip at the late gastrula/early neurula stage. Involution has ceased, and both the ectoderm and (more. )
By agreement with the publisher, this book is accessible by the search feature, but cannot be browsed.