Dendritler nöronların karmaşık hesaplamalar yapmasına yardımcı olabileceği düşünülen ağaçsı yapılardır. Bu dal benzeri projeksiyonların farklı türleri, gelen bilgiyi nöronun gövdesine göndermeden önce farklı şekillerde işler. İnsan beyninde nöronlar, aldıkları bilgiler üzerinde karmaşık hesaplamalar yapar. MIT’deki araştırmacılar şimdi, dendritlerin – nöronlardan çıkan dal benzeri uzantıların – bu hesaplamaları gerçekleştirmeye nasıl yardımcı olduğunu gösterdi. Beynimizdeki Dendritler ve Nöronlar arasındaki iletişimin oldukça karışık olduğu da bir gerçek.
Şimdi biraz dendritleri tanıyalım.
Dendritler Nedir?
Dendritler aynı zamanda dendronlar, diğer sinir hücrelerinden alınan elektrokimyasal uyarıyı dendritlerin yansıtıldığı nöronun hücre gövdesine yayan bir sinir hücresinin dallı(ağaçsı) protoplazmik uzantılarıdır.
Elektriksel uyarım, dendritik ağaç boyunca çeşitli noktalarda bulunan sinapslar yoluyla yukarı akış nöronları (genellikle aksonları aracılığıyla) tarafından dendritlere iletilir.
Dendritler, bu sinaptik girdileri bütünleştirmede ve nöron tarafından hangi aksiyon potansiyellerinin üretildiğini belirlemede kritik bir rol oynar. Dendritik dallanma olarak da bilinen dendritik ağaçlandırma, nöronların yeni dendritik ağaçlar ve dallar oluşturarak yeni sinapslar oluşturduğu çok aşamalı bir biyolojik süreçtir.
Dal yoğunluğu ve gruplama modelleri gibi dendritlerin morfolojisi, nöronun işleviyle yüksek oranda ilişkilidir. Dendritlerin malformasyonu da bozulmuş sinir sistemi işleviyle sıkı bir şekilde ilişkilidir. Dendritlerin malformasyonu (şekil bozukluğu) ile ilişkili bazı bozukluklar otizm, depresyon, şizofreni, down sendromu ve anksiyetedir.
Yazımıza tekrardan dönersek;
Araştırmacılar, tek bir nöron içinde, farklı dendrit türlerinin beynin farklı bölümlerinden girdi aldığını ve farklı şekillerde işlediğini buldu. Araştırmacılar, bu farklılıkların nöronların çeşitli girdileri entegre etmesine ve uygun bir yanıt üretmesine yardımcı olabileceğini söylüyor.
Araştırmacıların bu çalışmada incelediği nöronlarda, bu dendritik işlemin, hücrelerin navigasyon ve planlama hareketinde yer alan bir devrede görsel bilgileri almasına ve motor geri bildirimi ile birleştirmesine yardımcı olduğu görülüyor.
MIT’den Doçent Mark Harnett diyor ki;
“Bizim hipotezimiz, bu nöronların görsel çevredeki belirli özellikleri ve yer işaretlerini seçme ve bunları koşu hızı, nereye gittiğim ve ne zaman başlayacağım hakkında bilgiyle birleştirme yeteneğine sahip olmasıdır.
Herhangi bir nöron, diğer nöronlardan girdi alan düzinelerce dendrite sahip olabilir. Nörobilimciler, bu dendritlerin, sonuçları bir çıktı üretmek için tüm bu sinyalleri bütünleştiren nöronun gövdesine göndermeden önce gelen bilgiler üzerinde kendi hesaplamalarını gerçekleştiren bölümler olarak hareket edebileceğini varsaydılar.
Önceki araştırmalar, dendritlerin, NMDA reseptörleri adı verilen özel proteinler kullanarak gelen sinyalleri yükseltebildiğini göstermişti.
Bunlar, AMPA reseptörleri olarak adlandırılan diğer reseptörlerin aktivitesine bağlı olan voltaja duyarlı nörotransmiter reseptörleridir.
Yani beynimizde kimyasal aktivite ile beraber aynı zamanda elektriksel aktivite de var.
Bir dendrit aynı anda AMPA reseptörleri aracılığıyla birçok gelen sinyali aldığında, yakındaki NMDA reseptörlerini aktive etme eşiğine ulaşılır ve bu da fazladan bir akım patlaması yaratır.
Harnett, “Supralinearity” olarak bilinen bu fenomenin, nöronların zaman veya uzayda birbirine yakın veya daha uzak olan girdileri ayırt etmesine yardımcı olduğuna inanılıyor.
Yeni çalışmada, MIT araştırmacıları, farklı girdi türlerinin özellikle farklı dendrit türlerini hedef alıp almadığını ve eğer öyleyse, bunun bu nöronlar tarafından gerçekleştirilen hesaplamaları nasıl etkileyeceğini belirlemek istedi. Korteksin başlıca çıktı nöronları olan ve birkaç farklı dendrit tipine sahip olan piramidal hücreler adı verilen bir nöron popülasyonuna odaklandılar.
Bazal dendritler nöron gövdesinin altına uzanır, apikal eğik dendritler vücuttan yukarı doğru hareket eden bir gövdeden uzanır ve demet dendritler gövdenin tepesinde bulunur.
Harnett ve meslektaşları, çalışmaları için beynin retrosplenial korteks (RSC) adlı bir bölümünü seçtiler çünkü bu, planlama, iletişim ve sosyal biliş gibi karmaşık işlevler için kullanılan beyin korteksi türü olan ilişkilendirme korteksi için iyi bir model.
RSC, navigasyona rehberlik etmek için beynin birçok bölümünden gelen bilgileri bütünleştirir ve piramidal nöronlar bu işlevde önemli bir rol oynar.
Kaynak: MIT News
İleri Okuma için: https://news.mit.edu/2022/dendrites-help-neurons-perform-0217
