Özgün adı: “Wired for memory: how your brain remembers by completing patterns”
Çevirmen: Maya Öz
Editör: Ege Kingir
Sen güzel bir makinesin. Bak şimdi:
Olmak ya da ___
Görülen ___ kılavuz istemez.
O ___ al da başına ___.
Beynin eksik kelimeleri otomatik olarak tamamlar. Yukarıdaki cümlelere doğru (“olmamak”, “köy”) ya da en azından hakkında psikolojik ipuçları veren cevapların (örneğin son iki boşluğu “aşkı” ve “çal” diye doldurman gibi) varsa beynin eksik parçaları doldurur. Beyin örüntü tamamlar.
Beynin dünyadaki en iyi örüntü tamamlama makinası. Beyin parçalar halinde bilgi girişinin — bir şarkıdan bir kesitin ya da yarım kalmış bir cümlenin — geri kalanını tamamlar. Bir şarkıdan sadece birkaç notalık bir kısım duyduğunda devamını nasıl tamamladığını bir hatırla: Beethoven’ın beşinci senfonisi (1); Stairway to Heaven’dan seçilmiş birkaç nota; David Draimen’in Down With the Sickness’in başında yaptığı, kafası wah-wah pedalına[1]takılmış bir maymundanmışçasına çıkan ses (haydi hep beraber: OH-WA-AH-AH-AH).
Peki beyin bunu nasıl gerçekleştiriyor? Olağanüstü yeni bir çalışma, mekanizmayı tekil sinir hücresi seviyesine kadar aydınlatıyor ve oldukça eski bir teorinin doğru olduğunu gösteriyor.
(Nöroloji alanına göre Pop Tarttan[2] önce gelen her şey “eski” olarak kabul edilir.)
Önceden de bildiğimiz gibi hipokampus, örüntü tamamlamanın bazı tipleri için önemlidir. Episodik hafızada (episodic memory), yani senin kendi başından geçen anıları hatırlamanda görev alır; özellikle de yakın zamandakileri. Eyfel kulesinin olduğu bir fotoğrafla karşılaşmak; Sen nehrinin kenarında yürüdüğün günün, Invalides’te dolandığın bir akşamın ya da bir iki saat içinde hesap ödemeyi dilerken Parisli bir garsonun seni ısrarla görmezden geldiği anların canlanmasına sebep olabilir. Ya da belki Leicester Meydanına gelmek, o meydanın hemen arkasında “Baksana Bob! Baksana! Taco Bell burda da varmış!” diye bağıran turistlerin olmadığı harika bir pub bulmuş olduğunu hatırlatabilir. Dediğim gibi, bunlar beyninin gördüğü (sezdiği) küçük bir parçayla geri kalan bilgi boşluğunu doldurmasıdır.
Biliyoruz ki örüntü tamamlama konusunda hipokampustaki en önemli bölge muhtemelen CA3. Birçok teorisyene göre bu bölgenin bağlanma şekli, bahsettiğimiz görev için çok mantıklı (David Marr bu konuyla ilgili ilk yazan kişi, 1971). CA3’teki ana tip nöronların öyle bir yapısı vardır ki hipokampusun bir sonraki bölgesindeki (CA1) nöronlara bağlanmanın yanı sıra kendi aralarında da iletişim halindedirler. Aynı zamanda bu bağlantıların hepsi eksitatördür (excitatory).
O halde teori basit: Birkaç nöronun ateşlenmesi kendilerinin ve birbirlerine bağlı olan diğer nöronların ateşlenmesine sebep olur. Yani her nöron grubu bir diğerinin uyarıcısı (ateşleyicisi) haline gelip bütün sistemin uyarılmasına sebep olur. Kısacası küçük bir bilgi girişi (input) ile ilk önce birkaç nöron uyarılır, daha sonra bu uyarılan nöronların sayısı giderek artar. Buna örüntü tamamlamak denir! Eğer mevcut olan nöronların hepsi bir hatırayı (2) saklıyorsa bu hatıradan sadece küçük bir parça, anıya dair birçok şeyi hatırlayabilmemiz için yeterlidir.
Guzman, Jonas ve meslektaşları, Science adlı bilimsel dergide yayınladıkları en son yazıda basit bir soruya değinmişler: Bu teori mantıklı fakat CA3’teki nöronlar gerçekten bunu gerçekleştirebilecek şekilde mi bağlı? Mesela, her şeyden önce gerçekten nöronların yeterli sayıda bağlantısı var mı? Eğer varsa, bu bağlantılar birbirlerini uyarabilecek (ateşleyebilecek) kadar güçlü mü? Eğer yoksa, bu bölgede başka neler oluyor?
Araştırmalarında şu sonuca varmışlar: Hayır, yeterli nöral bağlantı yok. Hatta nöronlar arasında bağ neredeyse hiç yok: İnceledikleri nöron çiftlerinin %1’inden daha az bir kısmı birbiriyle bağlı bulunmuş. Bunu bulabilmek bilimsel bir kahramanlıktan daha azı değil tabii ki. Nöronların birbirleriyle bağlı olup olmadığını bulmak için patch-clamp tekniğini kullanmışlar (bu tekniği okurlarımın rahatça hatırlaması için “Susan” olarak adlandırmıştım): Nöronun yüzeyine kenetlenerek (“patch”) nörondaki en küçük aktiviteyi bile kaydeden ufak camlardan oluşan bir düzenekten bahsediyoruz. Nöronlar mikroskobik küçüklüktedir –bahsettiğimiz çalışmada kaydedilen nöronların hücre gövdeleri yaklaşık 15 mikrondur. Cam bir elektrodu bu kadar küçük bir şeye kenetleyebilmek olağanüstü sabır ve yetenek ister. Bazı kayıtlarda bu işlemi 7–8 nörona aynı anda yapmışlar ve toplamda birbirinden ayrı 1102 kayıt oluşturulmuş.
Bu bitmek bilmeyen kayıtların her birinde elektrotlara kenetli (patched) iki nöronun birbirine bağlı olup olmadığını test edebilmektedirler. Elektrotlardan birinin kenetli olduğu nöronu uyarıp diğer elektrota kenetli olan nöronun cevap verip vermediğini incelemişler. Çoğu zaman -%99.08- nöronlar cevap vermemiş. Sadece %0.92’lik bir kısımda cevap vermişler. Düşün, bir nöronun cevap vermesini görebilmek için nasıl inatçı bir manyak olman gerekiyor. İşte bu yüzdendir ki dostlarım, bu yazı, kabulü çok zor olan Science’ta yayınlanmaya hak kazanmış — sırf zihinsel dayanıklılıklarına saygıdan.
Orada dur şimdi, yeterince bağlantı olmadığını söylüyorsun — yani bu kadar emekten sonra başarısız mı olundu? İlk bakışta evet. Bu çalışmada, CA3’ün örüntü tamamlama şeklini bilgisayarda modellemişler. Bu modelleme daha önce pek çok kez yapılmış fakat bu seferki modeli daha öncekilerden ayıran iki özelliği mevcut: Devasa olması (fare CA3’ünün tamamını kapsayacak boyutta — 330000 tane nöron) ve nöronların onların deneyindeki verilere göre bağlanmış olmaları — yani çift olabilecek nöronların sadece %1’i birbiriyle bağlı. Ve bu model de başarısız oldu. Küçük bilgi girişinin (small input) önce birkaç nöronu, sonra daha fazlasını aktive edebilmesi için yeterli bağlantı olmadığı için başarısız oldu. Bu modelde küçük bilgi girişi tarafından aktive olmuş nöronlar aynı hatıranın bir parçası olan diğer nöronlarla yeterince bağlanmamakta.
Fakat kayıtlarında nöronların birbirleriyle bağlanma şekilleriyle ilgili günü kurtaran garip bir şey fark etmişler.
Fark ettikleri şey nöronların birbirleriyle rastgele bağlanmadığı. İki ya da üç nöron arasındaki bağlantıların belirli örüntüler oluşturduğunu ve bu örüntülerin şans eseri olamayacak kadar tahmin edilebilir olduklarını gözlemlemişler. Örüntüler şu şekilde:
Bilimde her zaman olduğu gibi, bu kadar ısrarcı bir gariplik bilim insanlarının aklına şu soruyu getirmiş: Bu örüntüler neden var?
Ya bu motifler gerçek CA3’te yeterli bağlantı olmaması problemini çözmek için varsa diye düşünmüşler. Modellerine geri dönüp bağlantı sayısını değiştirmeden bu motifleri, bu nöron bağlantı örüntülerini eklemişler. Ve işe bak! CA3 modeli örüntü tamamlayabilir hale gelmiş. Artık herhangi bir hatırayı o hatıraya dair en ufak bir bilgiyle hatırlayabilmekte.
Yani cevap evet, gerçek CA3 örüntü tamamlayabilir. Eski teori doğru. Fakat hala bilmediğimiz birçok şey var. Mesela bu motiflerin gerçekte nasıl yardımcı olduğu. Makale bununla ilgili bir ipucu veriyor: Eğer zincir motifini çıkarırlarsa model başarısız oluyor. Yani, nasıl oluyorsa üçlü halde zincirlenmiş nöronlar örüntü tamamlamayı sağlıyor.
Neden böyle olabileceğine dair bir tahminde bulunabiliriz. Benim tahminim bizim spesifik olarak üçlü nöron zincirlerine ihtiyacımızın olmasından çok bu zincirlerin gerçek CA3’te döngü görevi görüyor olması. Öyle bir zincir ele alalım ki, zincirin kendisi zincirlerden oluşsun ve içerisindeki her bir nöron yeniden kendiyle bağlantı kurabilsin, işte bu bir döngüdür: Sırayla birbirlerine bağlanan her nöronun sırası geldiğinde tekrar en baştaki nörona bağlanması. Böylelikle nöronlardan sadece birkaçı bilgi alırsa, bu nöronların her biri döngüde bir sonraki nöronu ateşleyebilir. Ateşlenen nöron bir sonrakini ateşler ve böyle devam eder. Örüntü tamamlanır. Tabii bu sadece bir tahmin, iyi yapılmış en basit bir bilimin bile yeni düşüncelere, hipotezlere, test edilebilir çalışmalara ilham olabileceğinin bir örneği.
Sen, senin anılarınsın. Bir viski kokusuyla tulum çalgıcısı seyyardan gözlerini kaçırmaya çalıştığın Edinburgh’taki bir bara gidersin. Tame Impala’nin Elephant şarkısını duyarsın ve hayatının aşkıyla tanıştığın festival gelir gözünün önüne. Diyeceğim şu ki bir sonraki sefere CA3’üne teşekkür et. Çünkü seni tamamlıyor.
(1)Teknik olarak Beethoven’ın beşinci senfonisi pek de anlık değil — ilk notası sessizlik: “dan dan dan dah” ilk atıştan sonra başlıyor. Düşün burada böyle gereksiz şeylerle uğraşıyor olmasaydım daha ne kadar yararlı şeyler yapıyor olurdum.
(2) Prensipte hatıra depolamak oldukça kolay. Yeni bir takım bilgiler geldiği zaman -ilk defa Eyfel Kulesini görmen gibi- bu bilgiler CA3’teki bir takım nöronları aktive eder. Şimdilik hangi nöronları aktive edeceği fark etmez — herhangi bir anı eski nöronları aktive eder diyelim. Bu nöronlar aynı anda aktive olacağı için aralarındaki bağlantı muhtemelen güçlenir. Ve nöronlar ne kadar eş zamanlı aktive olurlarsa aralarındaki bağ o kadar güçlü hale gelir. Böylece, nöronların güçlü bağlanmalarıyla ve sadece birkaç nöronun bilgi alımıyla hatırlayabileceğimiz anılar depolarız. Çok iyi, değil mi?
