{"id":1957,"date":"2021-06-27T15:00:26","date_gmt":"2021-06-27T15:00:26","guid":{"rendered":"https:\/\/cog-ist.com\/?post_type=blog_content&p=1957"},"modified":"2025-09-07T19:56:48","modified_gmt":"2025-09-07T19:56:48","slug":"sistem-norobiliminin-bir-sonraki-adimi-voltaj-goruntuleme-mark-humphries","status":"publish","type":"blog_content","link":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/blog_content\/sistem-norobiliminin-bir-sonraki-adimi-voltaj-goruntuleme-mark-humphries\/","title":{"rendered":"Sistem N\u00f6robiliminin Bir Sonraki Ad\u0131m\u0131: Voltaj G\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme \u2014 Mark Humphries"},"content":{"rendered":"\n

\u00d6zg\u00fcn Ad\u0131: :\u00a0What Should Systems Neuroscience Do Next? Voltage Imaging<\/a><\/p>\n\n\n\n

Mark Humphries,<\/em> kuramc\u0131 ve n\u00f6robilimcidir. N\u00f6ronlar, veri bilimi ve yapay zekan\u0131n kesi\u015fim alanlar\u0131 \u00fczerine yazmaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

N\u00f6robilimci olman\u0131n en g\u00fczel yan\u0131, \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131z alan\u0131n daima ilerlemesidir. \u00d6nemli yeni bir bulgunun elde edilmedi\u011fi, g\u00f6z al\u0131c\u0131 teknolojik bir ilerlemenin ya\u015fanamad\u0131\u011f\u0131, yepyeni teorik d\u00fc\u015f\u00fcncelerin ortaya at\u0131lmad\u0131\u011f\u0131 bir hafta g\u00f6remezsiniz neredeyse. Beynin o muazzam karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 ise, halihaz\u0131rda elimizde olan sorular\u0131n bir sonu olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir. Yani g\u00fcn\u00fcn birinde beyin ara\u015ft\u0131rmalar\u0131nda \u00e7ok b\u00fcy\u00fck ilerlemeler katetmi\u015f olsak da, hala \u00f6\u011frenece\u011fimiz bir o kadar \u015fey bizi bekliyor olacak ve yepyeni sorularla yeni aray\u0131\u015flara \u00e7\u0131kaca\u011f\u0131z. Ger\u00e7ekten de bug\u00fcn bile memelilerin beyinlerinde hala gizemi \u00e7\u00f6z\u00fclmeyen alanlar var ve eminim ki ileride anlay\u0131\u015f\u0131m\u0131z i\u00e7in \u00e7ok \u00f6nemli olduklar\u0131 ortaya \u00e7\u0131kacak. Ben bu konuda param\u0131 zona incerta, globus pallidus ve septuma yat\u0131rmay\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyorum. Heyecan verici zamanlar\u2026<\/p>\n\n\n\n

N\u00f6robilimci olman\u0131n en k\u00f6t\u00fc yan\u0131, \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131z alan\u0131n daima ilerlemesidir. Yeni bir bulgunun ortaya at\u0131lmad\u0131\u011f\u0131, okumaya zaman\u0131n\u0131z\u0131n olmad\u0131\u011f\u0131 yeni geli\u015fmelerin ve teorilerin \u00fcretilmedi\u011fi bir hafta bile ge\u00e7mez. Okunmak \u00fczere kenara b\u0131rak\u0131lanlar ise ne okunur, ne \u00e7al\u0131\u015f\u0131l\u0131r ne de g\u00f6z gezdirilir. Beynin o muazzam karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 ise halihaz\u0131rda elimizde olan sorular\u0131n bir sonu olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir. Yani g\u00fcn\u00fcn birinde beyin ara\u015ft\u0131rmalar\u0131nda \u00e7ok b\u00fcy\u00fck ilerlemeler katedecek kadar \u015fansl\u0131 olsan\u0131z da, hala \u00f6\u011frenece\u011finiz bir o kadar \u015fey ve yepyeni sorular sizi bekliyor olacak. Ger\u00e7ekten de bug\u00fcn bile memelilerin beyinlerinde hala gizemi \u00e7\u00f6z\u00fclmeyen alanlar var ve eminim ki ileride anlay\u0131\u015f\u0131m\u0131z i\u00e7in \u00e7ok \u00f6nemli olduklar\u0131 ortaya \u00e7\u0131kacak. Stresli zamanlar\u2026<\/p>\n\n\n\n

Zihin ara\u015ft\u0131rmalar\u0131ndaki bu en iyi ve en k\u00f6t\u00fc senaryolar paradoksu asl\u0131nda dikkatsiz bir kafa yorma s\u00fcrecinin \u00fcr\u00fcn\u00fcd\u00fcr. \u015euana kadar odaklan\u0131lan \u015fey ne yap\u0131lmas\u0131 gerekti\u011fi de\u011fil, ne yap\u0131labilece\u011fi olmu\u015ftur. Fakat ben, ne kadar kibirli bir hareket olarak g\u00f6r\u00fcl\u00fcrse g\u00f6r\u00fcls\u00fcn, ak\u0131nt\u0131n\u0131n tersine y\u00fczece\u011fim ve ne yap\u0131labilir sorusu ile ne yap\u0131lmal\u0131 sorusunu ayr\u0131\u015ft\u0131r\u0131p birka\u00e7 a\u015famada \u015fu soruya yan\u0131t bulmaya \u00e7al\u0131\u015faca\u011f\u0131m: Sistem n\u00f6robiliminin bir sonraki ad\u0131m\u0131 ne olmal\u0131d\u0131r?<\/p>\n\n\n\n

\u0130lk a\u015famada sistem n\u00f6robiliminin tan\u0131m\u0131 ile ba\u015flayaca\u011f\u0131z. Sistem n\u00f6robilimi birka\u00e7 tekil n\u00f6ron (multiple individual neurons) etkinli\u011finin, g\u00f6nderdi\u011fi mesajlar\u0131n \u00e7al\u0131\u015f\u0131ld\u0131\u011f\u0131 alanlar\u0131n ba\u015f\u0131nda gelir. Bir an i\u00e7erisinde g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcz, yapt\u0131\u011f\u0131m\u0131z ya da d\u00fc\u015f\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcz her \u015fey n\u00f6ronlar\u0131n birbirlerine sinyal g\u00f6ndermesiyle (spike) ger\u00e7ekle\u015fir. Sistem n\u00f6robiliminin \u00f6nceli\u011fi de bir\u00e7ok n\u00f6ronun \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131n en iyi \u015fekilde kayd\u0131n\u0131 yapabilmek ve bu n\u00f6ronlar hakk\u0131nda m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funca fazla metaveri \u2014 nerde olduklar\u0131, say\u0131lar\u0131, t\u00fcrleri vs \u2014 ile ilgili m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funca fazla bilgi toplamakt\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

N\u00f6ronlar\u0131n tek tek her birinin \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 kaydetmeye yarayan iki yayg\u0131n y\u00f6ntem var: sinyalleri kaydetmek i\u00e7in elektrot yerle\u015ftirmek veya sinyal yerine n\u00f6ronun bedenindeki kalsiyum hareketini g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemek. Her iki y\u00f6ntemin de \u00f6zel olarak g\u00fc\u00e7l\u00fc oldu\u011fu y\u00f6nler var, her ikisi de teknolojik geli\u015fmelerin (ve paran\u0131n) zirvede oldu\u011fu bu d\u00f6nemde s\u00fcrekli olarak daha iyiye evriliyorlar. Fakat her ikisinin de bir di\u011ferinin kapatmas\u0131 gereken bir a\u00e7\u0131\u011f\u0131 var. \u0130\u015fte bu y\u00fczden ilk \u201cyap\u0131lmas\u0131 gereken\u201d her ikisinin de g\u00fc\u00e7l\u00fc y\u00f6nlerini birle\u015ftirecek bir kay\u0131t y\u00f6ntemi bulmak. Ve size iyi haberlerim var. B\u00f6yle bir y\u00f6ntem zaten mevcut: voltaj g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme.<\/p>\n\n\n\n

Ayr\u0131ca i\u015fe yarad\u0131\u011f\u0131nda elektrotlar\u0131n ya da kalsiyum g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemenin bize sunamad\u0131\u011f\u0131 bir art\u0131 sunuyor: canl\u0131 konnektomi (live connectomics).<\/p>\n\n\n\n

***<\/p>\n\n\n\n

Beni yanl\u0131\u015f anlamay\u0131n. Kay\u0131t teknolojisindeki geli\u015fmeler ger\u00e7ekten insan\u0131n a\u011fz\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131k b\u0131rak\u0131yor.<\/p>\n\n\n\n

Elektrotlar g\u00fcn ge\u00e7tik\u00e7e daha da iyiye gidiyor. Ian Stevenson\u2019\u0131n da belgelerle<\/a> g\u00f6sterdi\u011fi gibi son birka\u00e7 on y\u0131lda elektrotlarla e\u015fzamanl\u0131 olarak kaydedebildi\u011fimiz n\u00f6ron say\u0131s\u0131nda \u00e7ok b\u00fcy\u00fck bir art\u0131\u015f g\u00f6rmekteyiz. Bu art\u0131\u015f her alt\u0131 y\u0131lda mevcut say\u0131y\u0131 ikiye katlayarak artmaya da devam etmektedir. Bir m\u00fchendislik harikas\u0131 olan du jour \u015faft\u0131 NeuroPixels incelemesidir<\/a> ve tek tek y\u00fczlerce n\u00f6rondan son derece y\u00fcksek oranda sinyal kaydedebilmektedir.<\/p>\n\n\n\n

Yine de\u2026. Evet, \u015faft ne kadar m\u00fckemmel olsa da yine de bir eksi\u011fi var. \u015eaft k\u00f6rd\u00fcr. Hangi n\u00f6ronlar\u0131 kaydetti\u011fimizi ya da sinyaller d\u0131\u015f\u0131nda herhangi bir \u015feyi g\u00f6remeyiz. Bu k\u00f6rl\u00fck sadece belli bir \u015feye odaklanmay\u0131 ve geri kalan\u0131n\u0131 g\u00f6rmemeyi de beraberinde getirir. Yani \u00e7ok az sinyal g\u00f6nderen veya sinyal g\u00f6ndermeyen n\u00f6ronlar sadece sinyalleri kaydeden bu kay\u0131t sisteminde g\u00f6z\u00fckmez.<\/p>\n\n\n\n

Kalsiyum g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemenin bu k\u00f6rl\u00fck problemine bir \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc var. \u00c7ok say\u0131da n\u00f6ronun bedenine kalsiyumu ba\u011flayan floresan molek\u00fcller yerle\u015ftiriyoruz. Her sinyalle birlikte n\u00f6ronun bedenindeki kalsiyum artar. Sistem n\u00f6robiliminde kalsiyum g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemenin mant\u0131\u011f\u0131 asl\u0131nda basittir: artan kalsiyum e\u015fittir artan floresan madde ve o da e\u015fittir daha fazla sinyal. Yapmam\u0131z gereken, bir video kamera ya da benzeri bir \u015feyi floresandaki de\u011fi\u015fimleri kaydetmek i\u00e7in n\u00f6ronlara tutmak. B\u00f6ylece on binlerce n\u00f6ronun \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131 ayn\u0131 anda kaydedebiliyoruz.<\/p>\n\n\n\n

Fakat kalsiyumdaki de\u011fi\u015fiklikler sinyallerin \u00fcretildi\u011fi zaman-\u00f6l\u00e7e\u011fi (time-scale) ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda yava\u015f kalmaktad\u0131r. Sinyal dizileri o kadar h\u0131zl\u0131 olur ki ya kalsiyum g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemede hi\u00e7 g\u00f6z\u00fckmezler, ya da \u015fansl\u0131ysan\u0131z en iyi ihtimalle belirsiz bir \u015fekilde g\u00f6z\u00fck\u00fcrler. Ayr\u0131ca uyaranlar ve kalsiyum aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131 do\u011frusal de\u011fildir. Dizilimde her kalsiyum art\u0131\u015f\u0131 belli bir sinyale kar\u015f\u0131l\u0131k gelmez. Floresandaki de\u011fi\u015fimlerden n\u00f6ron \u00e7\u0131kt\u0131 sinyaline bir do\u011fru \u00e7izmek ise bizi do\u011frudan bir sonuca g\u00f6t\u00fcrmez.<\/p>\n\n\n\n

Bizim ihtiyac\u0131m\u0131z olan, sinyallerin g\u00f6r\u00fcnt\u00fclenmesidir. B\u00f6ylece her n\u00f6rondan gelen sinyaller g\u00f6rebilir (elektrot y\u00f6nteminde oldu\u011fu gibi) ve (kalsiyum g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme y\u00f6nteminde oldu\u011fu gibi) hangi n\u00f6ronun nerde oldu\u011funu bilebiliriz.<\/p>\n\n\n\n

Neredeyse yar\u0131m as\u0131rd\u0131r bu y\u00f6nteme sahibiz. Peki o halde neden bekliyoruz?<\/p>\n\n\n\n

***<\/p>\n\n\n\n

Yar\u0131m as\u0131r derken asl\u0131nda ger\u00e7ekten de yar\u0131m asr\u0131 kast ediyorum. Tek bir n\u00f6ron i\u00e7in voltaj g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemeye dair ilk \u00f6nemli rapor 1973\u2019e ait [Salzberg, B. M., H. V. Davila, and L. B. Cohen. 1973. Optical recording of impulses in individual neurones of an invertebrate central nervous system. Nature 246: 508\u2013509]. Ve anlad\u0131\u011f\u0131m kadar\u0131yla baz\u0131 \u00f6nemli engeller bulunmakta.<\/p>\n\n\n\n

Voltaj g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemenin temeli boya, n\u00f6ron membran\u0131na ba\u011flanan (bind) ve membran boyuncaki voltaja oranla floresan \u0131\u015f\u0131\u011f\u0131 yayan molek\u00fcllerdir. B\u00fct\u00fcn boyalar\u0131n oldu\u011fu gibi bu boyan\u0131n da baz\u0131 sorunlar\u0131 vard\u0131r (kalsiyum g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemeyi hat\u0131rlay\u0131n). Boyay\u0131 hangi n\u00f6ronun ald\u0131\u011f\u0131n\u0131 bilemeyiz ve boya ayn\u0131 doku i\u00e7indeki n\u00f6ronlar taraf\u0131ndan e\u015fit olmayan \u015fekilde al\u0131nabilir.<\/p>\n\n\n\n

Fakat voltaja-duyarl\u0131 molek\u00fcllerin floresan\u0131na (g\u00f6sterilen) de\u011fi\u015fimler o kadar k\u00fc\u00e7\u00fckt\u00fcr ki bunlar\u0131 saptamak r\u00fczgarl\u0131 bir t\u00fcnel i\u00e7inde bir sivrisine\u011fin kalp at\u0131\u015f\u0131n\u0131 saptamaya benzer ve bu durum en b\u00fcy\u00fck sorun olarak kar\u015f\u0131m\u0131za \u00e7\u0131kmaktad\u0131r. Sinyal-g\u00fcr\u00fclt\u00fc oranlar\u0131 \u00e7ok k\u00f6t\u00fcd\u00fcr. Bir membran par\u00e7as\u0131ndaki molek\u00fcller taraf\u0131ndan yay\u0131lan foton say\u0131s\u0131 arka plan g\u00fcr\u00fclt\u00fcs\u00fcyle neredeyse ayn\u0131d\u0131r. Bir \u00e7al\u0131\u015fmaya<\/a> g\u00f6re bir n\u00f6ronun birle\u015fik optik sinyal eksk\u00fcrsiyonunun arka plana oran\u0131 maksimum 0.0001\u20130.003\u2019t\u00fcr. Bu ayn\u0131 zamanda n\u00f6ronun bedenindeki foton yay\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n etraf\u0131n\u0131 saran dokudan neredeyse hi\u00e7bir fark\u0131 olmad\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na gelir. \u015euana kadar sinyal-g\u00fcr\u00fclt\u00fc sorununa \u00e7\u00f6z\u00fcm olarak ise sinyali g\u00fcr\u00fclt\u00fcden ay\u0131rt edebilmek i\u00e7in \u00e7ok miktarda foton toplamak \u00f6ne s\u00fcr\u00fclm\u00fc\u015ft\u00fcr.<\/p>\n\n\n\n

\u00c7ok miktarda foton toplayabilmenin yollar\u0131ndan biri olduk\u00e7a b\u00fcy\u00fck n\u00f6ronlara bakmakt\u0131r. Voltaj g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme b\u00fcy\u00fck n\u00f6ronlara sahip omurgas\u0131z t\u00fcrlerinde iyi bir \u015fekilde i\u015fler. Bu kullan\u0131m\u0131yla birlikte voltaj g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme \u015fimdiden sistem n\u00f6robilimindeki temel meselelere dikkat \u00e7ekmi\u015ftir. \u00d6rne\u011fin 1990lar\u0131n ortalar\u0131nda Wu ve di\u011ferleri \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131nda <\/a>son derece \u00f6nemli \u00e7ok-i\u015flevli devrelerin \u2013dinamikleri iki farkl\u0131 davran\u0131\u015flar\u0131n temelini olu\u015fturan bir n\u00f6ronlar pop\u00fclasyonunun\u2013 varl\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stermi\u015ftir. 10 y\u0131l sonra Briggmann ve Kristan<\/a> bir n\u00f6ron pop\u00fclasyonunun d\u00fc\u015f\u00fck-boyutlu etkinli\u011finin s\u00fcl\u00fcklerde s\u00fcr\u00fcnme ve y\u00fczme davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 kodlad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stermi\u015ftir. Bir on y\u0131l sonra da, 2010\u2019lar\u0131n ortalar\u0131ndan itibaren \u00e7al\u0131\u015fma arkada\u015f\u0131m Bill Frost\u2019un laboratuar\u0131nda deniz salyangozlar\u0131ndaki n\u00f6ronlar\u0131n tek bir voltaj y\u00fckselmesinden 200 e\u015f-zamanl\u0131 voltaj g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri kaydedilmektedir. Bu verilerle olduk\u00e7a e\u011flenceli \u015feyler<\/a> yapt\u0131\u011f\u0131m\u0131z s\u00f6ylenebilir, d\u00fc\u015f\u00fck-boyutlu etkinli\u011fin nas\u0131l bir \u00e7ekim<\/a> \u00fczerine kurulu oldu\u011funu ke\u015ffetmek gibi. Kim bilir \u00f6n\u00fcm\u00fczdeki on y\u0131lda nas\u0131l geli\u015fmelere \u015fahit olaca\u011f\u0131z.<\/p>\n\n\n\n

\u00c7ok fazla foton elde etmenin ba\u015fka bir yolu da tek ba\u015f\u0131na n\u00f6ronlardan ziyade beynin daha geni\u015f par\u00e7alar\u0131na \u2013\u00f6rne\u011fin her bir floresan dizisinin y\u00fczlerce veya binlerce n\u00f6ronun bir toplam\u0131 oldu\u011fu bir b\u00fct\u00fcn halindeki korteks par\u00e7alar\u0131na\u2013 bakmakt\u0131r. 90\u2019lar\u0131n ortalar\u0131nda Arieli, Grinvald ve \u00e7al\u0131\u015fma arkada\u015flar\u0131 bu alan dahilinde korteksin geni\u015f-alanl\u0131 voltaj g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemesini bu b\u00f6lgedeki tek bir n\u00f6ronun elektrot kay\u0131tlar\u0131yla birle\u015ftirdiler. Ama\u00e7lar\u0131 n\u00f6ron ate\u015flendi\u011finde ne oldu\u011funa dair bir fikir edinmekti<\/a>. Bu s\u00fcre\u00e7te, g\u00f6rsel korteksteki spontan ve uyaran\u0131n-tetikledi\u011fi etkinli\u011fin olduk\u00e7a benzer oldu\u011funu g\u00f6sterdiler<\/a> \u2013ki bu da kortikal etkinliki\u011fin ne oldu\u011funa dair var olan modern \u201c\u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc i\u015fleme\u201d (predictive processing) kuramlar\u0131n\u0131n temel ta\u015flar\u0131ndan biridir.<\/p>\n\n\n\n

Bunlar muhte\u015fem tabi. Fakat biz memelilerde bir\u00e7ok tekil n\u00f6ronu kaydetmek istiyoruz. Ayr\u0131ca, boyalar\u0131n baz\u0131 problemlerinin oldu\u011fundan bahsettik. Bu sebeple, voltaj g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme i\u00e7in \u00f6ncelik daha y\u00fcksek foton fraksiyonu yayan molek\u00fclleri bularak sinyalden-g\u00fcr\u00fclt\u00fcye (signal-to-noise) problemini \u00e7\u00f6zmektir. Di\u011fer bir \u00f6nceli\u011fi de, n\u00f6ronlardan m\u00fckemmel al\u0131m\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in bu problemi kal\u0131tsal olarak kodlanm\u0131\u015f al\u0131c\u0131larla (genetically encoded sensors) \u00e7\u00f6zmektir. Bu y\u00f6ntem (benim akl\u0131ma gelmeyecek fakat daha zeki insanlar\u0131n akl\u0131na gelebilecek) zekice uygulamalara (manipulations) olanak sa\u011flayacakt\u0131r. \u00d6ncelik, kal\u0131tsal olarak kodlanm\u0131\u015f voltaj al\u0131c\u0131lar\u0131yla \u00e7e\u015fitli n\u00f6ronlardaki sinyallerin g\u00f6r\u00fcnt\u00fclenmesidir.<\/p>\n\n\n\n

***<\/p>\n\n\n\n

Ani bir etkinlik y\u00fckseli\u015fi ile bu problemler gideriliyor\u2026<\/p>\n\n\n\n

Son birka\u00e7 y\u0131ld\u0131r, her biri baz\u0131 problemleri \u00e7\u00f6zen pek \u00e7ok yeni kal\u0131tsal olarak kodlanm\u0131\u015f voltaj al\u0131c\u0131lar\u0131na \u015fahit oluyoruz. \u00d6rne\u011fin al\u0131c\u0131 rengini kaybedip i\u015fe yaramaz hale gelmeden \u00f6nce sabit kald\u0131\u011f\u0131 s\u00fcreyi y\u00fckseltmektedirler. Ya daha iyi bir sinyal-g\u00fcr\u00fclt\u00fc<\/a> ya da fotonlar\u0131n \u0131\u015f\u0131k spektrumunun farkl\u0131 k\u0131s\u0131mlar\u0131nda yay\u0131lmalar\u0131n\u0131 sa\u011flarlar (b\u00f6ylece al\u0131c\u0131 floresan\u0131n\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme, optogenetik i\u00e7in gerekli olan \u0131\u015f\u0131k kaynaklar\u0131yla birle\u015ftirilebilir<\/a>). Mark Schnitzer\u2019in laboratuvar\u0131 yak\u0131n zamanda voltaj al\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n fiber optik kayd\u0131n\u0131 yapmak i\u00e7in bir yakla\u015f\u0131m geli\u015ftirdi<\/a>. Bu yakla\u015f\u0131m bir grup n\u00f6ronun ortak voltaj\u0131n\u0131n derin beyin g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemesini (deep brain imaging) m\u00fcmk\u00fcn k\u0131l\u0131yor.<\/p>\n\n\n\n

Ve \u015fimdi b\u00fcy\u00fck bir d\u00f6n\u00fcm noktas\u0131, as\u0131l potansiyelin g\u00f6r\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fc ve birin \u00e7oklu gruplara e\u015fzamanl\u0131 olarak ula\u015ft\u0131\u011f\u0131 bir noktaday\u0131z. Nature\u2019\u0131n<\/a> Adam Cohen\u2019in grubundan Xue Han ve Ed Boyden\u2019\u0131n yay\u0131nlad\u0131\u011f\u0131 \u00f6nbask\u0131<\/a> ve Janelia (Research) Farm\u2019daki muhte\u015fem bir ekibin yay\u0131nlad\u0131\u011f\u0131 \u00f6nbask\u0131<\/a> ile haz\u0131rlanan bu ayki (Haziran 2019) makalesi, ilkece istedi\u011fimiz her \u015feyi yapabilece\u011fimizin kan\u0131t\u0131n\u0131 sunuyor: derin dokularda, uyan\u0131k hayvanlarda (behaving animals) \u00e7oklu, genetik olarak etiketlenmi\u015f (genetically tagged)n\u00f6ronlar\u0131n sinyallerini ayn\u0131 anda g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleyebiliriz. (Janelia Farm\u2019\u0131n \u00f6nbask\u0131s\u0131nda birka\u00e7 d\u00fczinelik bir kay\u0131ta rastlasak da ve bu biraz ortal\u0131\u011f\u0131 kar\u0131\u015ft\u0131rsa da) ileri teknoloji elektrot kay\u0131tlar\u0131n\u0131n ya da kalsiyum g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemenin \u00f6l\u00e7\u00fcmleriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda buradaki say\u0131lar tabi ki \u00e7ok k\u00fc\u00e7\u00fck gelecektir, elde sadece bir avu\u00e7 n\u00f6ron vard\u0131r. Fakat as\u0131l d\u00f6n\u00fcm noktas\u0131 al\u0131c\u0131lar\u0131n hassasl\u0131\u011f\u0131d\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

Tak\u0131mlar\u0131n hepsi son derece y\u00fcksek sinyal-g\u00fcr\u00fclt\u00fc oranlar\u0131 bildirdi. Oranlar sadece sinyalleri, voltajdaki b\u00fcy\u00fck s\u0131\u00e7ramalar\u0131 de\u011fil; ayn\u0131 anda bir\u00e7ok n\u00f6ronda voltaj\u0131n kendi membran\u0131n\u0131 g\u00f6rmeye de yetecek kadar y\u00fcksektir. Bu da s\u00fcrprizimiz oldu.<\/p>\n\n\n\n

***<\/p>\n\n\n\n

Kalsiyum g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme ile elektrotlar\u0131n kuvvetini birle\u015ftirmek bile, sinyalleri g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemek bile tek ba\u015f\u0131na \u00e7ok etkileyicidir. Di\u011fer her \u015feyin i\u00e7inde voltaj g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemeyi \u00f6ncelemek i\u00e7in bu bile ba\u015fl\u0131 ba\u015f\u0131na yeterli bir sebeptir. Fakat burada beni en \u00e7ok ilgilendiren membran voltaj\u0131n\u0131n kendisini g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemektir \u00e7\u00fcnk\u00fc b\u00f6ylece kaydetti\u011fimiz n\u00f6ronlar\u0131n aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131lar \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fabilmek i\u00e7in muhtemel en iyi veriye sahip olabiliriz<\/p>\n\n\n\n

Sinyallerden yola \u00e7\u0131karak n\u00f6ronlar aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131lar\u0131 g\u00f6stermek n\u00f6robilimde y\u0131llard\u0131r pek ra\u011fbet g\u00f6rmemektedir. Temel fikir \u015fudur: E\u011fer n\u00f6ronlar\u0131 kaydedersek {1,2,3,\u2026,N} ve n\u00f6ron 1 n\u00f6ron 2\u2019ye ba\u011fl\u0131ysa, n\u00f6ron 1\u2019den \u00e7\u0131kan sinyallerin n\u00f6ron 2\u2019nin ne zaman sinyal g\u00f6nderece\u011fi \u00fczerinde tespit edilebilecek bir etkiye sahip olmas\u0131 gerekir. Matemati\u011fi kula\u011fa ne kadar etkileyici gelse de, problem g\u00f6rmezden gelinmektedir. Sinyaller ger\u00e7ekten \u00e7ok seyrek ve asla ba\u015fka uyaranlara sebep olmamaktad\u0131rlar. Ne de olsa sinyal, kortekste bir n\u00f6ron onlarca, y\u00fczlerce girdiyi entegre etti\u011finde meydana gelir. Bu da n\u00f6ronun membran voltaj\u0131n\u0131n ta\u015fma noktas\u0131na (ilk yak\u0131nla\u015fmaya) gelmesine neden olur ve bunu di\u011fer girdilerin say\u0131s\u0131z karma\u015fas\u0131na bir a\u00e7\u0131kl\u0131k getirmeden yapar.<\/p>\n\n\n\n

Fakat sinyaller hedef n\u00f6ronlar\u0131n\u0131n membran voltajlar\u0131nda k\u00fc\u00e7\u00fck de\u011fi\u015fimlere neden olurlar. N\u00f6ron 1\u2019in sinyali muhtemelen n\u00f6ron 2\u2019nin voltaj\u0131nda bir titre\u015fime (flicker) yol a\u00e7acakt\u0131r. Tabi ki bu birebir bir ili\u015fki de\u011fildir fakat sinyal ve titre\u015fimlerin e\u015f-zamanl\u0131 meydana geli\u015fi sadece sinyallerin meydana geli\u015finden \u00e7ok daha yo\u011fun olacakt\u0131r. Ayr\u0131ca zamanlamayla ilgili \u00f6nemli bir bilgiyi de beraberinde getirirler. N\u00f6ron 2 sinyali n\u00f6ron 1\u2019deki sinyalden birka\u00e7 ya da birka\u00e7 y\u00fcz milisaniye sonra gelir. N\u00f6ron 2\u2019deki voltaj titre\u015fimi de her seferinde benzer bir gecikmeyle gelmelidir. Her bir n\u00f6rona varan sinyaller taraf\u0131ndan neden olunan voltaj titre\u015fimlerini kay\u0131t alt\u0131na alabilmek n\u00f6ronlar aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131lar\u0131 ke\u015ffetmek i\u00e7in kullanabilece\u011fimiz bir\u00e7ok bilgi sa\u011flayacakt\u0131r. \u00d6rne\u011fin ba\u011flant\u0131l\u0131 n\u00f6ron \u00e7iftleri aras\u0131ndaki \u00f6ng\u00f6r\u00fclebilir, gecikme zaman\u0131na dair nedenler ve etkilerinin bilgisini verebilir ve bu bilgi elektrotlar\u0131 iki, \u00fc\u00e7 ya da d\u00f6rt n\u00f6rona ekleme gibi n\u00f6ronlar aras\u0131ndaki i\u015flevsel ba\u011flant\u0131lar\u0131 ke\u015ffetmek i\u00e7in halihaz\u0131rda temel bir standart olarak kulland\u0131\u011f\u0131m\u0131z<\/a> hassas ve zor s\u00fcre\u00e7ten edindi\u011fimizle tam olarak ayn\u0131 t\u00fcrden bir bilgidir.<\/p>\n\n\n\n

G\u00fczelli\u011fi ve art\u0131s\u0131 da buradad\u0131r: y\u00fcksek sinyal-g\u00fcr\u00fclt\u00fcn\u00fcn oldu\u011fu voltaj g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme bize sadece sinyalleri de\u011fil, sinyaller taraf\u0131ndan neden olunan voltaj titre\u015fimlerini de verir. Voltaj g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme sadece ate\u015flemeleri de\u011fil, ba\u011flant\u0131lar\u0131 da g\u00f6sterebilir.<\/p>\n\n\n\n

O halde ayn\u0131 anda binlerce (hatta belki daha fazla) n\u00f6ronun membran potansiyellerinin voltaj g\u00f6r\u00fcnt\u00fclemesini elde etmek i\u00e7in \u00e7abalamal\u0131y\u0131z. Nas\u0131l m\u0131 elde edece\u011fiz? Voltaj monit\u00f6r\u00fcne dair yak\u0131n zamandaki b\u00fct\u00fcn geli\u015fmelerle kalsiyum g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131 ile optimize olmu\u015f kay\u0131t etme teknolojilerini birle\u015ftirerek.<\/p>\n\n\n\n

Hayal edin: Bir g\u00fcn, bir uyan\u0131k hayvanlarda binlerce n\u00f6ronun voltaj\u0131n\u0131 ayn\u0131 anda kaydedebilece\u011fiz. Bu veri korteks, hipokampus, striyatum veya amigdaladaki bilinen konum, t\u00fcr ve say\u0131da binlerce n\u00f6ronun ate\u015flenmesini ve ayn\u0131 zamanda bu n\u00f6ronlar\u0131n membran voltajlar\u0131n\u0131 g\u00f6sterecektir. Bu verilerle birlikte in situ<\/em> (do\u011fal durumunda) n\u00f6ronlar aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131lar\u0131n\u0131 yeniden in\u015fa edebiliriz. Mikroskop alt\u0131nda y\u0131llar s\u00fcren derin ve zor \u00e7al\u0131\u015fmalar sonucu elde edilen yaln\u0131zca bir devre a\u011f\u0131ndan de\u011fil; \u015fimdi, daha basit devreler ve basit hayvanlardan elde edilerek sa\u011flanabilecek b\u00fct\u00fcn bir ba\u011flant\u0131 haritas\u0131ndan bahsediyoruz. Canl\u0131 konnektomdan bahsediyoruz. Denemeye de\u011fer gibi g\u00f6r\u00fcn\u00fcyor!<\/p>\n","protected":false},"featured_media":1958,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"event_publishing_tags":[83,921,94,93,378,518,82,691,64,377,92,323,198,812,200,66,65,199,471,919,920,918],"kategori":[305],"class_list":["post-1957","blog_content","type-blog_content","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","event_publishing_tags-beyin","event_publishing_tags-beyin-goruntuleme","event_publishing_tags-bilis","event_publishing_tags-bilissel-bilim","event_publishing_tags-bilissel-norobilim","event_publishing_tags-bilissel-sinirbilim","event_publishing_tags-brain","event_publishing_tags-cogist","event_publishing_tags-cognition","event_publishing_tags-cognitive-neuroscience","event_publishing_tags-cognitive-science","event_publishing_tags-cogsci","event_publishing_tags-eeg","event_publishing_tags-fmri","event_publishing_tags-neuroimaging","event_publishing_tags-neuroscience","event_publishing_tags-norobilim","event_publishing_tags-norogoruntuleme","event_publishing_tags-sinirbilim","event_publishing_tags-sistem-norobilimi","event_publishing_tags-sistem-sinirbilimi","event_publishing_tags-systems-neuroscience","kategori-ceviri"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/blog_content\/1957","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/blog_content"}],"about":[{"href":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog_content"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/blog_content\/1957\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1958"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1957"}],"wp:term":[{"taxonomy":"event_publishing_tags","embeddable":true,"href":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/event_publishing_tags?post=1957"},{"taxonomy":"kategori","embeddable":true,"href":"https:\/\/cog-ist.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/kategori?post=1957"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}