Bilim İnsanları Beynin Küçük Bölgelerinin, Beynin Geri Kalan Kısmı Uyanıkken Mikro Uykulara Dalabildiğini Keşfettiler
Yeni bir araştırma, uykunun kısa, milisaniyeler süren beyin aktivitesiyle tespit edilebileceğini ortaya koydu. Bu araştırma, bireysel beyin bölgelerinin uyku ve uyanıklık durumları arasında bağımsız olarak geçiş yapabileceğini ve bunun nörolojik hastalıkların anlaşılmasını etkileyebileceğini vurguladı.
Çalışma, daha önce göz ardı edilen hızlı beyin dalgalarının uyku ve uyanıklığın temel düzenlerini nasıl oluşturduğunu genel hatlarıyla ortaya koyuyor.
Bilim insanları, sadece milisaniyeler uzunluğundaki ultra hızlı nöronal aktivite kalıplarını tespit ederek uyku ve uyanıklık durumlarını analiz etmek için yeni bir yöntem geliştirdiler ve daha yavaş beyin dalgalarına dayanan geleneksel anlayışlara meydan okudular. Bu araştırma ayrıca, bireysel beyin bölgelerinin uyku ve uyanıklık arasında bağımsız olarak kısa bir süreliğine geçiş yapabileceğini ve uyku mekaniği anlayışımızı yeniden şekillendirebilecek karmaşık, yerelleştirilmiş beyin aktivitelerini ortaya çıkarabileceğini ortaya çıkardı.
Uyku ve uyanıklık: Günlük hayatlarımızın sınırlarını tanımlayan tamamen farklı varoluş halleridir. Bilim insanları yıllardır beyin dalgalarını gözlemleyerek bu içgüdüsel beyin süreçleri arasındaki farkı ölçtüler ve uyku, tüm organ boyunca ilerleyen saniyelerin onda biri cinsinden ölçülen yavaş, uzun süreli dalgalarla karakterize edildi.
Bilim insanları ilk kez uykunun, saniyeden 1000 kat daha kısa olan milisaniyeler uzunluğundaki nöronal aktivite desenleriyle tespit edilebileceğini keşfettiler ve bilinci yöneten temel beyin dalgası desenlerini incelemek ve anlamak için yeni bir yol ortaya koydular. Ayrıca beynin küçük bölgelerinin uyanıkken beynin geri kalanı uykuda kalırken anlık olarak “titreşebildiğini” ve bunun tersinin uyanıklıktan uykuya geçtiğini gösterdiler.
Nature Neuroscience dergisinde yayımlanan yeni bir çalışmada açıklanan bu bulgular, St. Louis’deki Washington Üniversitesi’nde Biyoloji Yardımcı Doçenti Keith Hengen ve UC Santa Cruz’da Biyomoleküler Mühendislik Profesörü David Haussler’in laboratuvarları arasındaki bir iş birliğinden elde edilmiştir . Araştırma, doktora öğrencileri David Parks (UCSC) ve Aidan Schneider (WashU) tarafından yürütülmüştür.
Parks ve Schneider, dört yıllık çalışmalarıyla, büyük miktardaki beyin dalgası verilerindeki örüntüleri incelemek üzere bir sinir ağını eğittiler. Daha önce hiç tanımlanmamış, son derece yüksek frekanslarda oluşan örüntüleri ortaya çıkardılar ve uyku ve uyanıklığın nörolojik temeline ilişkin uzun zamandır kabul gören temel kavramları sorguladılar.
“Güçlü araçlar ve yeni hesaplama yöntemleriyle, en temel varsayımlarımıza meydan okuyarak ve ‘durum nedir?’ sorusunu yeniden ele alarak kazanılacak çok şey var,” dedi Hengen. “Uyku veya uyanıklık, davranışınızın en büyük belirleyicisidir ve sonra diğer her şey oradan düşer. Dolayısıyla uyku ve uyanıklığın gerçekte ne olduğunu anlamazsak, treni kaçırmış gibi görünüyoruz.”
Haussler, “Bilim insanları olarak, beynimizin farklı bölümlerinin, beynin geri kalanı uyanıkken aslında küçük şekerlemeler yaptığını bulmak bizi şaşırttı. Ancak birçok kişi bunu eşlerinde önceden tahmin etmiş olabilir. Dolayısıyla belki de şaşırtıcı olan erkek-kadın ayrımcılığının olmamasıdır” diye espri yaptı.
Uykuyu anlamak
Sinir bilimciler, elektrofizyoloji verileri olarak bilinen beyin aktivitesinin elektrik sinyallerinin kayıtları aracılığıyla beyni inceler ve farklı hızlarda yükselip alçalırken voltaj dalgalarını gözlemler. Bu dalgalara, tek tek nöronların sivri uç desenleri de karışır.
Araştırmacılar, St. Louis’deki Hengen Laboratuvarı’ndaki farelerden alınan verilerle çalıştılar. Serbestçe davranan hayvanlar, beyin aktivitesini aylarca 10 farklı beyin bölgesinden kaydeden ve küçük nöron gruplarından gelen voltajı mikro saniye hassasiyetinde izleyen çok hafif bir kulaklıkla donatıldı.
Bu kadar çok girdi, bir gigabayttan bir milyon kat daha büyük olan petabaytlarca veri oluşturdu. David Parks, bu ham verileri, uyku ve uyanıklık verilerini ayırt etmek ve insan gözleminin kaçırmış olabileceği desenleri bulmak için oldukça karmaşık desenler bulabilen yapay bir sinir ağına aktarma çabasına öncülük etti. UC San Diego’da bulunan paylaşımlı akademik hesaplama altyapısıyla yapılan bir iş birliği, ekibin Google veya Facebook gibi büyük şirketlerin kullanabileceği ölçekte olan bu kadar çok veriyle çalışmasını sağladı.
Uykunun geleneksel olarak yavaş hareket eden dalgalarla tanımlandığını bilen Parks, sinir ağına giderek daha küçük veri parçaları girmeye başladı ve beynin uykuda mı yoksa uyanık mı olduğunu tahmin etmesini istedi.
Modelin, beyin aktivitesi verilerinin sadece milisaniyelerinden uyku ve uyanıklık arasında ayrım yapabildiğini buldular. Bu, araştırma ekibi için şok ediciydi; modelin uyku ve uyanıklık arasındaki farkı öğrenmek için yavaş hareket eden dalgalara güvenemeyeceğini gösterdi. Tıpkı bir şarkının binde birini dinlemenin size yavaş bir ritmi olup olmadığını söyleyemeyeceği gibi, modelin sadece rastgele izole edilmiş milisaniyelik bilgilere bakarak birkaç saniye boyunca meydana gelen bir ritmi öğrenmesi de imkansız olurdu.
Haussler, “Benzeri görülmemiş bir ayrıntı düzeyinde bilgi görüyoruz” dedi. “Önceki his, orada hiçbir şey bulunamayacağı, tüm ilgili bilginin daha yavaş frekans dalgalarında olduğu yönündeydi. Bu makale, geleneksel ölçümleri görmezden gelip sadece saniyenin binde biri kadar bir sürede yüksek frekanslı ölçümün ayrıntılarına bakarsanız, dokunun uykuda olup olmadığını söylemek için yeterli bilgi olduğunu söylüyor. Bu bize çok hızlı bir ölçekte bir şeyler olduğunu söylüyor – bu, uykuda neler olup bittiğine dair yeni bir ipucu.”
Hengen ise Parks ve Schneider’in bir şeyi kaçırdığına ikna olmuştu çünkü sonuçları, kendisine uzun yıllar süren nörobilim eğitimi boyunca aşılanan temel kavramlarla çok çelişkiliydi. Parks’tan bu fenomenin gerçek olabileceğine dair daha fazla kanıt üretmesini istedi.
“Bu beni kendime şu soruyu sormaya zorladı: ‘İnançlarım ne ölçüde kanıtlara dayanıyor ve bu inançları altüst etmek için hangi kanıtları görmem gerekiyor?'” dedi Hengen. “Gerçekten de bir kedi-fare oyunu gibiydi, çünkü David’den [Parks] defalarca daha fazla kanıt üretmesini ve bana bir şeyler kanıtlamasını istiyordum ve o da geri gelip ‘Şuna bir bak!’ diyordu. Bir bilim insanı olarak öğrencilerimin bu kuleleri tuğla tuğla yıkması ve benim bununla barışık olmam gerçekten ilginç bir süreçti.”
Yerel desenler
Yapay sinir ağı temelde bir kara kutu olduğundan ve öğrendikleri hakkında geri bildirimde bulunmadığından, Parks, modelin hangi kalıplardan öğrenebileceğini anlamak için zamansal ve mekansal bilgi katmanlarını soymaya başladı.
Sonunda, beyindeki voltaj dalgalanmalarının en yüksek frekanslarında ve yalnızca bir milisaniye uzunluğundaki beyin verisi parçalarına baktıkları noktaya geldiler.
Parks, “Nörobilimin son yüzyılda uykuyu anlamak, tanımlamak ve analiz etmek için kullandığı tüm bilgileri çıkardık ve ‘model bu koşullar altında hala öğrenebilir mi?’ diye sorduk” dedi. “Bu, daha önce anlamadığımız sinyallere bakmamızı sağladı.”
Bu verilere bakarak, sadece birkaç nöron arasındaki hiper hızlı aktivite örüntüsünün, modelin tespit ettiği uykunun temel unsuru olduğunu belirleyebildiler. Kritik olarak, bu tür örüntüler geleneksel, yavaş ve yaygın dalgalarla açıklanamaz. Araştırmacılar, yavaş hareket eden dalgaların hızlı, yerel aktivite örüntülerini koordine etmek için hareket ediyor olabileceğini varsayıyorlar, ancak nihayetinde hızlı örüntülerin uykunun gerçek özüne çok daha yakın olduğu sonucuna vardılar.
Geleneksel olarak uykuyu tanımlamak için kullanılan yavaş hareket eden dalgalar, bir beyzbol stadyumunda dalgayı yapan binlerce kişiyle karşılaştırılırsa, bu hızlı hareket eden desenler, dalgaya katılmaya karar veren sadece birkaç kişi arasındaki konuşmalardır. Gerçekleşen bu konuşmalar, genel olarak daha büyük dalganın gerçekleşmesi için olmazsa olmazdır ve stadyumun ruh haliyle daha doğrudan ilişkilidir — dalga bunun ikincil bir sonucudur.
Titremeleri gözlemlemek
Araştırmacılar hiperlokal aktivite modellerini daha detaylı incelediklerinde başka bir şaşırtıcı olguyu fark etmeye başladılar.
Modelin uyku veya uyanıklığı tahmin ettiğini gözlemlediklerinde, ilk başta hatalar gibi görünen şeyleri fark ettiler; bu hatalar, modelin bir saniyenin kesirinde beynin bir bölgesinde uyanıklık tespit ederken beynin geri kalanının uykuda kalmasıydı. Uyanıklık durumlarında da aynı şeyi gördüler: Bir saniyenin kesirinde, bir bölge uykuya dalarken diğer bölgeler uyanıktı. Bu örneklere “titreşimler” adını verdiler.
Schneider, “Bu nöronların ateşlendiği bireysel zaman noktalarına bakabildik ve [nöronların] farklı bir duruma geçtiği oldukça açıktı,” dedi. “Bazı durumlarda, bu titreşimler sadece belirli bir beyin bölgesinin alanıyla sınırlı olabilir, hatta belki bundan daha küçük bile olabilir.”
Bu durum araştırmacıları titreşimlerin uykunun işlevi hakkında ne anlama gelebileceğini ve uyku ve uyanıklık sırasındaki davranışları nasıl etkilediğini araştırmaya yöneltti.
“Burada doğal bir hipotez var; diyelim ki beyninizin küçük bir kısmı uyanıkken uykuya dalıyor – bu davranışlarınızın aniden uyuyormuş gibi göründüğü anlamına mı geliyor? Bunun sıklıkla böyle olduğunu görmeye başladık,” dedi Schneider.
Farelerin davranışlarını gözlemleyen araştırmacılar, beynin geri kalanı uyanıkken bir beyin bölgesinin uykuya dalmak için titreştiğini, farenin neredeyse dalmış gibi bir saniyeliğine durakladığını gördüler. Uyku sırasındaki bir titreme (bir beyin bölgesi “uyanır”), bir hayvanın uykusunda seğirmesiyle yansıtıldı.
Titreşimler özellikle şaşırtıcıdır çünkü bunlar uyanıklık, REM dışı uyku ve REM uykusu arasındaki katı beyin döngüsünü dikte eden yerleşik kurallara uymaz.
“Uyanıkken REM titreşimleri, REM’den REM dışı titreşimler görüyoruz – tüm bu olası kombinasyonları görüyoruz ve bunlar yüz yıllık literatüre dayanarak bekleyeceğiniz kuralları ihlal ediyor,” diyor Hengen. “Bence bunlar makro durum – tüm hayvan düzeyinde uyku ve uyanıklık – ile beynin temel durum birimi – hızlı ve yerel örüntüler arasındaki ayrımı ortaya koyuyor.”
Darbe
Yüksek frekanslarda oluşan desenler ve uyanıklık ile uyku arasındaki titreşimler hakkında daha derin bir anlayış kazanmak, araştırmacıların uyku düzensizliğiyle ilişkili olan nörogelişimsel ve nörodejeneratif hastalıkları daha iyi incelemelerine yardımcı olabilir. Hem Haussler hem de Hengen’in laboratuvar grupları bu bağlantıyı daha iyi anlamakla ilgileniyor, Haussler ise bu fenomenleri serebral organoid modellerinde, yani laboratuvar tezgahında yetiştirilen beyin dokusu parçalarında daha fazla incelemekle ilgileniyor.
Hengen, “Bu bize hastalıklar ve bozukluklar hakkındaki bu soruları ele alabileceğimiz çok, çok keskin bir neşter sağlıyor,” dedi. “Uyku ve uyanıklığın ne olduğu hakkında temelde ne kadar çok şey anlarsak, alakalı klinik ve hastalıkla ilgili sorunları o kadar çok ele alabiliriz.”
Temel düzeyde, bu çalışma, davranışları, duyguları ve çok daha fazlasını dikte eden bir organ olan beynin karmaşıklığının çok katmanlı yapısını anlamamızı ilerletmeye yardımcı oluyor.
