Araştırmacılar tarafından geliştirilen yeni bir insan beyni modeli

İnsan beyni; algı, hafıza, dil, düşünme, bilinç ve duygular gibi önemli işlevlerden sorumludur.

Beynin nasıl çalıştığını anlamak için bilim insanları, beyin bir görevi yerine getirirken veya dinlenirken katılımcıların beyin aktivitelerini kaydetmek için sıklıkla nörogörüntülemeyi kullanıyor. Beyin fonksiyonları, insan beyninin dış tabakası olan serebral korteks üzerinde sistematik olarak düzenlenir. Araştırmacılar, nörogörüntüleme verilerini analiz etmek ve insan beyninin işlevsel organizasyonunu incelemek için sıklıkla “kortikal yüzey modeli” olarak adlandırılan modeli kullanırlar.

Her beynin farklı bir şekli vardır. Birden fazla kişiden alınan beyin görüntüleme verilerini analiz etmek için araştırmacıların, verileri aynı beyin şablonuna kaydetmeleri, böylece beyinler farklı şekillere sahip olsa bile farklı beyinlerde aynı anatomik konumun tanımlanmasına olanak sağlanması gerekiyor. Bu siteler “zirveler” olarak bilinir.

Geçtiğimiz 25 yıl boyunca bu şablonların birkaç versiyonu ortaya çıktı ve bugün en yaygın kullanılan kortikal yüzey şablonu 40 beyinden toplanan verilere dayanıyor.

Artık Dartmouth araştırmacıları, nörogörüntüleme verilerinin analizinde daha fazla doğruluk ve verimlilik sağlayan, “OpenNeuro Average” veya kısaca “onavg” adı verilen yeni bir kortikal yüzey şablonu oluşturmayı başardılar.

Sonuçlar şurada yayınlandı: Doğanın yöntemleri.

Baş yazar, “Kortikal yüzey şablonumuz onavg, beynin farklı kısımlarını eşit şekilde örnekleyen ilk şablondur” diyor. Feilong MaDoktora Sonrası Araştırmacı ve Üye Haxby Laboratuvarı İçinde Psikolojik ve Beyin Bilimleri Bölümü Dartmouth’ta. “Daha az önyargılı bir harita ve hesaplama açısından daha verimli.”

Ekip, nörogörüntüleme verilerini paylaşmak için ücretsiz ve açık kaynaklı bir platform olan OpenNeuro’daki 30 veri kümesindeki 1.031 beynin kortikal anatomisine dayanarak şablonu oluşturdu. Ortak yazarlara göre bu aynı zamanda beynin geometrisine dayanan ilk kortikal yüzey şablonudur.

Buna karşılık, önceki şablonlar korteksin farklı kısımlarını eşit olmayan bir şekilde örnekledi ve kortikal köşeleri bulmak için top benzeri bir şekle dayanıyordu, bu da köşelerin dağılımında önyargılara yol açıyordu.

Onavg şablonuyla analiz için daha az veriye ihtiyaç duyulur.

Vilong, “Nörogörüntüleme yoluyla veri elde etmek çok pahalı ve bazı klinik popülasyonlar için – örneğin nadir bir hastalık üzerinde çalışıyorsanız – büyük miktarda veri elde etmek zor veya imkansız olabilir” diyor Less, büyük bir artı.” “Verilerin daha verimli kullanılmasıyla şablonumuz akademik çalışmalarda tekrarlanabilirliği artırabilir.”

Ortak yazar, “Onavg’nin bilişsel ve klinik sinirbilimin tüm yönlerinde geniş uygulamaları olan metodolojik bir ilerlemeyi temsil ettiğine inanıyorum” diyor. James Haxbyprofesör Psikolojik ve Beyin Bilimleri Bölümü ve Dartmouth’taki Bilişsel Sinirbilim Merkezi’nin eski müdürü.

Kortikal yüzey şablonlarının görme, işitme, dil ve bireysel farklılıkların yanı sıra otizm gibi bozukluklar ve Alzheimer ve Parkinson gibi nörodejeneratif hastalıklar üzerine yapılan çalışmalarda kullanılabileceğini söylüyor.

Haxby, “Bunun sahada geniş ve derin bir etkisi olacağına inanıyoruz” diyor.

Araştırmaya ayrıca Psikoloji ve Beyin Bilimleri alanında eski doktora sonrası araştırmacı ve Dallas Texas Üniversitesi Davranış ve Beyin Bilimleri Okulu’nda yardımcı doçent olan Jiahui Guo ve Psikoloji Bölümü’nde doçent olan Maria Ida Gobini de katkıda bulundu. Bologna Üniversitesi’nde Tıp ve Cerrahi Bilimler.