Medikaynak Search
Üye Ol Üye Giriş
Medikaynak Menü
Üye Olun / Giriş Yapın Medikaynak Icon
Medikaynak Rxmediapharma

Hayat desenlerle doludur ve canlıların büyüdükçe benzer özelliklere sahip tekrarlayan bir dizi oluşturması yaygındır; bir kuşun kanadında biraz farklı uzunluktaki tüyleri veya bir gül üzerinde daha kısa ve daha uzun yaprakları gibi. Beynin de farklı olmadığı ortaya çıkmıştır.

Stanford araştırmacıları ileri mikroskopi ve matematiksel modelleme kullanarak beyin hücrelerinin veya nöronların büyümesini yöneten bir model keşfettiler. Benzer kurallar vücuttaki diğer hücrelerin gelişimine rehberlik edebilir ve bunları anlamak yapay doku ve organların başarılı biyomühendislikleri için önemli olabilir.

Araştırmacıların, Nature Physics'te yayınlanan çalışmaları, beynin birçok farklı tipte nöron içerdiğini ve herhangi bir görevi yerine getirmek için çeşitli türlerin birlikte çalışmasını gerektirdiğini göstermiştir. Araştırmacılar, bir beyin inşa etmek için doğru nöronların kendilerini doğru pozisyonlara yerleştirmelerini sağlayan görünmez büyüme modellerini ortaya çıkarmak istemektedirler. Biyomühendis yardımcı doçent olan Bo Wang, tamamlayıcı işlevlere sahip hücreler, çalışan bir doku oluşturmak için kendilerini nasıl düzenler sorusunu bir beyin üzerinde çalışarak cevaplamayı seçtiklerini çünkü beynin basit bir desen kuralına sahip olamayacak kadar karmaşık olduğunu varsayıldığını belirtmiştir. Wang, aslında böyle bir kural olduğunu keşfettiklerinde kendilerine şaşırdıklarını da sözlerine eklemiştir. Araştırmacıların incelemeyi seçtikleri beyin, amputasyondan sonra her seferinde yeni bir kafa oluşturabilen milimetre uzunluğunda bir yassı kurt olan bir planarere aitti. Wang ve Margarita Khariton ilk olarak, düz kurttaki farklı nöron tiplerini işaretlemek için floresan lekeleri kullanmışlardır. Araştırmacılar daha sonra tüm beynin parlayan nöronlar ve hepsi de dahil görüntülerini yakalamak için yüksek çözünürlüklü mikroskoplar kullanmışlar ve yapılarını yönlendiren matematiksel kuralları çıkartabileceklerini görmek için kalıpları analiz etmişlerdir. Araştırmacıların buldukları sonuç, her bir nöronun kendisine benzer kabaca bir düzine komşu ile çevrelenmiş olmasına karşın diğer nöron türlerinin aralarında serpiştirilmiş olmasıdır. Bu eşsiz düzenleme, tek bir nöronun ikizine karşı durmadığı anlamına gelirken, farklı tamamlayıcı nöronların görevleri tamamlamak için birlikte çalışacak kadar yakın olmasına izin vermektedir.

Organizmaların Yararlı İşlevleri Yerine Getiren Formlara Nasıl Dönüştüğü Sorusu Bilim İnsanlarını Yüzyıllardır Büyülemekte

Araştırmacılar, bu modelin sürekli bir sinir ağı oluşturmak için tüm düz kurt beyninde tekrar tekrar olduğunu keşfettiler. Yardımcı yazarlar Jian Qin, kimya mühendisliği yardımcı profesörü ve doktora sonrası bilim insanı olan Xian Kong, işlevsel mahallelerin bu karmaşık ağının, nöronların aynı tipteki diğer nöronlara çok yakın olmadan bir araya gelme eğiliminden kaynaklandığını göstermek için bir hesaplama modeli geliştirmişlerdir. Sinirbilimciler bir gün bu metodolojiyi insan beynindeki nöronal paterni incelemek için uyarlayabileceklerine, Stanford araştırmacıları ise, tekniğin ortaya çıkan doku mühendisliği alanına daha yararlı uygulanabileceğine inanmaktadırlar. Temel fikir basittir; doku mühendisleri, tüm hücre tiplerinin türetildiği güçlü, genel amaçlı hücreler olan kök hücreleri, karaciğer, kalp veya böbreği oluşturan çeşitli özel hücrelere büyümeyi ummaktadırlar. Ancak bilim insanları, kalbin atmasını istiyorlarsa, bu farklı hücreleri doğru kalıplara yerleştirmek zorunda kalacaklar.

Wang, organizmaların yararlı işlevleri yerine getiren formlara nasıl dönüştüğü sorusunun, bilim insanlarını yüzyıllardır büyülediğini ve teknoloji çağında, bu büyüme modellerini hücresel düzeyde anlamakla sınırlı kalmadıklarını ancak hücresel düzeyde büyüme örüntülerini bu biyomühendislik uygulamalarında kuralları uygulamak için yollar bulabileceklerini belirtmiştir.

Medikaynak Referanslar

Margarita Khariton, Xian Kong, Jian Qin, Bo Wang. Chromatic neuronal jamming in a primitive brain. Nature Physics, 12 March 2020

+ Tüm Referansları Göster
  1. Benzer İçerikler