Beynimiz Yeni Şeyler Öğrenirken Büyür mü?

Sinirbilimciler, onlarca yıldır beynin, bir kişinin yaşamı boyu büyümeye veya hacim artışına ihtiyaç duymadan yeni beceriler öğrenmeye nasıl devam edebildiğini merak ettiler. Kanıtlar, nöronlar ve glial hücreler gibi beyin hücrelerinin sayısının başlangıçtaki öğrenme sürecimizde gerçekten de sayı olarak arttığını, ancak birçoğunun sonunda budanarak yol olduğu veya başka görevlere atandığını gösteriyor. Almanya ve İsveç'teki araştırmacılar, bulgularını geçtiğimiz günlerde yayına çevirdiler. Berlin'deki Max Planck İnsani Gelişme Enstitüsü'nden bir sinirbilimci olan ilk yazar Elisabeth Wenger, "Öğrenimin ilk aşamalarında beyin hacmi hacmi artar ve kısmen veya tamamen renormalize olur" diyor. "Bu, olasılıkları keşfetmek, farklı yapıları ve hücre türlerini çağırmak, en iyi olanı seçmek ve artık ihtiyaç duyulan şeylerden kurtulmak için beynin etkili bir yolu gibi görünüyor"

Beyni yönetmen olarak tanımlayan araştırmacı, yapacağı bir film için seçilen aktörler olarak beyin hücrelerini tanımlıyor: Beyin yeni hücreler oluşturarak adayları çağırıyor ve bu da hacimde makroskopik olarak büyümesine neden oluyor. Beyin daha sonra, onlar için farklı işlevler dener; bunlardan hangisinin en iyi bilgiyi saklayabileceğini ya da taşıyabileceğini görürsünüz. Hangi hücrelerin en verimli şekilde işlev göreceğini anlayan beyin, diğer adayları ise atlar veya onları farklı görevlere atar.

Yeni İşlevler Kazanan Beynin Hacmi Artıyor

Kanıt olarak araştırmacılar, sağ elini kullananların sol eliyle yazmayı ve çizmeyi öğrendiği bir çalışmayı tartıştılar. Bir ay sonra beyin hacmi arttı, ancak üç hafta sonra neredeyse normale döndü. Araştırmacılar, maymunların, sesleri ayırt etmeyi öğrendiği gıdaları veya fareleri almak için bir tırmık kullanmayı öğrendiği diğer çalışmalarda da benzer sonuçlar verdi.

Araştırmacılar, bu teorinin araştırmacıların sinir çalışmalarını nasıl şekillendirdiğini etkileyeceğine inanıyorlar. Wenger, "Bir bakıma, tipik tasarımın gerçekleşen tüm değişiklikleri göstermek için yetersiz olduğunu artık belli ediyor" diyor. "Bu teori, beyin hacmindeki değişiklikleri doğru bir şekilde görüntülemek için daha fazla ölçüm zaman noktasına sahip çalışma tasarımları gerektiğini öneriyor."