Tokyo Üniversitesi’nden araştırmacılar, laboratuvarda yetiştirilen üç insan beyni organoidini birbirine bağlayarak yeni bir sinir ağı kurdu. Günler boyunca uygulanan elektriksel uyarılar sonrası ağın tepkilerinin değiştiği, özellikle de iki farklı sinyal kaynağını ayırt etme başarısının arttığı görüldü. Çalışma, “öğrenen mini beyin” gibi bilinç çıkarımlarından ziyade, sinir ağlarının tekrar eden girdilerle bağlantı ve faaliyet biçimini değiştirebildiğini ortaya koyuyor.
Üç organoidli ağ laboratuvarda kuruldu
Çalışmada Tokyo Üniversitesi’nden Yoshiho Ikeuchi liderliğindeki ekip, insan kaynaklı kök hücrelerden üretilen üç beyin organoidini bir araya getirdi. Organoidler, indüklenmiş pluripotent kök hücrelerden (hiPSC) elde edildi ve bu hücreler uygun koşullarda sinir dokusuna dönüşebiliyor.
Araştırmacılar, küçük sinir dokularını çok sayıda mikroelektrot içeren özel çiplere yerleştirdi. Böylece organoidlere elektriksel uyarı gönderilirken, uyarıların ardından ortaya çıkan elektriksel faaliyet de kaydedildi.
Ekip ayrıca deneyin farklı aşamalarında tek organoidli, iki organoidli ve üç organoidli bağlantılar kurdu. Organoidlerin işlevsel bağlantılar oluşturabilmesi için iki haftadan fazla beklenirken, bu süreçte sinir hücrelerinin akson adı verilen uzantılar geliştirmesi ve diğer hücrelerle bağlantı kurması sağlandı. Kayıtlar, birbirine bağlanan organoidlerde eş zamanlı elektriksel faaliyetlerin ortaya çıktığını gösterdi.
İki farklı uyarı kaynağı ayırt edilmeye başlandı
Deneyin ikinci kısmında araştırmacılar, sinir ağlarını iki hafta boyunca her gün elektriksel olarak uyarmaya başladı. Her gün, iki farklı noktaya ayrı ayrı 100’er elektriksel uyarı gönderildi ve ağın başka bir bölümünde meydana gelen elektriksel faaliyet kayda alındı.
Üç organoidli düzende sinyaller iki farklı organoide ayrı ayrı verilirken, üçüncü organoid gözlem noktası olarak kullanıldı. Ekip, üçüncü organoidin verdiği elektriksel tepki üzerinden uyarının iki kaynaktan hangisinden geldiğinin belirlenip belirlenemeyeceğini test etti.
Sinirsel kayıtlar, makine öğrenmesi algoritmalarıyla analiz edildi. Deney başlangıcında algoritmanın sinyalin kaynağını belirleme doğruluğu yaklaşık yüzde 50 düzeyindeydi; iki seçenek arasında yapılan tahmin rastgele tahmine benzer bir çizgideydi. Ancak tekrar eden uyarılarla birlikte üç organoidin oluşturduğu ağın yanıtları farklılaşmaya başladı.
İki haftalık uyarımın sonunda, üç organoidli sistemlerde iki farklı kaynaktan gelen sinyallere karşı daha farklı elektriksel örüntüler oluştu. Araştırmacılar, yanıtların daha hızlı ve daha istikrarlı hale geldiğini belirtiyor. Bu gelişmenin tek organoidli ya da iki organoidli sistemlerde aynı biçimde görülmediği, ayrıca elektriksel uyarı uygulanmayan üç organoidli kontrol gruplarında benzer bir değişim yaşanmadığı aktarıldı.
Tekrar eden girdiler bağlantıları yeniden şekillendiriyor
Araştırmacılara göre sonuçlar, gözlenen değişimin yalnızca organoidlerin zaman içinde büyümesinden kaynaklanmadığını gösteriyor. Çalışmada ayrıca üç organoidli ağlarda girdilerle bağlantılı mekânsal ve zamansal yanıtların ortaya çıktığı; sinir hücreleri arasındaki bağlantıların farklı biçimlerde yeniden düzenlenebildiği ve elektriksel yanıtların hızlandığı bildirildi.
Öte yandan ekip, elde edilen bulguların organoidlerin insan beyni gibi “düşünmeye başladığı” ya da bilinç geliştirdiği anlamına gelmediğini vurguluyor. Organoidlerin insan beyninin küçültülmüş bir kopyası olmadığı; duyusal sistemler, karmaşık beyin bölgeleri arası bağlantılar ya da insan davranışlarının yeniden oluşturulmadığı belirtiliyor. Bu nedenle çalışma, insan beynindeki öğrenme sürecinin laboratuvarda birebir kopyalandığını göstermiyor; daha temel bir düzeyde sinir ağlarının tekrar eden girdiler karşısında bağlantılarını ve faaliyet biçimini değiştirebildiğine dair bir deneysel model sunuyor.
Çalışma, Communications Biology dergisinde yayımlandı. Araştırmacılar, bir sonraki adımda daha karmaşık sinyaller ve görevler kullanmayı ve organoidlerin birbiriyle iletişim kurmasını sağlayan, ağ içinde farklı roller üstlenebilecek sinir hücrelerini belirlemeyi hedefliyor.
