Az agy működése továbbra is csak néhány darabból álló rejtvény. Ezek közül egy nagy darab tulajdonképpen csak feltételezés: hogy az agy fizikai felépítése és működése között összefüggés van.

Az agy feladatai közé tartozik az érintés, a vizuális és a hangingerek értelmezése, valamint a beszéd, az érvelés, az érzelmek, a tanulás, a mozgás finom irányítása és sok más feladat. Az idegtudósok feltételezik, hogy az agy anatómiája – több százmilliárd idegszálával – teszi lehetővé mindezen funkciókat. Az agy “élő drótjai” bonyolult neurológiai hálózatokba kapcsolódnak, amelyek az ember elképesztő képességeit eredményezik.

Úgy tűnik, hogy ha a tudósok képesek feltérképezni az idegrostokat és kapcsolataikat, valamint rögzíteni a rajtuk átáramló impulzusok időzítését egy magasabb rendű funkció, például a látás esetében, akkor meg kellene tudni oldaniuk például azt a kérdést, hogyan lát az ember. A kutatók egyre jobban feltérképezik az agyat a traktográfia segítségével – ez egy olyan technika, amely 3D-s modellezéssel vizuálisan ábrázolja az idegrostok útvonalait. És egyre jobban tudják rögzíteni, hogyan mozog az információ az agyban a véráramlás mérésére szolgáló, továbbfejlesztett funkcionális mágneses rezonanciás képalkotás segítségével.

De ezen eszközök ellenére úgy tűnik, senki sem került sokkal közelebb ahhoz, hogy kitalálja, hogyan is látunk valójában. Az idegtudománynak csak kezdetleges ismeretei vannak arról, hogy mindez hogyan illeszkedik össze.

Azért, hogy ezt a hiányosságot orvosoljuk, a csoportom biomérnöki kutatásai az agy szerkezete és működése közötti összefüggésekre összpontosítanak. Az átfogó cél az összes olyan – anatómiai és vezeték nélküli – kapcsolat tudományos megmagyarázása, amelyek a kognitív feladatok során a különböző agyi régiókat aktiválják. Olyan komplex modelleken dolgozunk, amelyek jobban megragadják azt, amit a tudósok az agyműködésről tudnak.

A szerkezetről és a funkcióról alkotott világosabb kép végső soron finomhangolhatja azt, ahogyan az agyműtétek a szerkezetet, és fordítva, a gyógyszerek a funkciót próbálják korrigálni.

Vezeték nélküli forró pontok a fejben

A kognitív funkciók, mint például a gondolkodás és a tanulás, számos különböző agyi régiót használnak időbeli sorrendben. Az anatómia önmagában – a neuronok és az idegrostok – nem tudja megmagyarázni ezeknek a régióknak az egyidejű vagy együttes gerjesztését.

Egyes kapcsolatok valójában “vezeték nélküliek”. Ezek elektromos közeli mezőkapcsolatok, és nem a tractográfiákban rögzített fizikai kapcsolatok.

Kutatócsoportom több éven át dolgozott e vezeték nélküli kapcsolatok eredetének részletezésén és mezőerősségük mérésén. Az agyban zajló folyamatok nagyon egyszerű analógiája az, ahogyan egy vezeték nélküli router működik. Az internetet egy routerhez vezetékes kapcsolaton keresztül juttatják el. A router ezután vezeték nélküli kapcsolaton keresztül továbbítja az információt a laptophoz. Az információátvitel teljes rendszere a vezetékes és a vezeték nélküli kapcsolatok miatt működik.

Az agy esetében az idegsejtek elektromos impulzusokat vezetnek a sejttesttől a többi idegsejthez hosszú, axonoknak nevezett fonalszerű karokon keresztül. Útközben az idegsejtek szigeteletlen részeiből természetesen vezeték nélküli jeleket bocsátanak ki. Ezeket a pontokat, amelyekből hiányzik az axon többi részét körülvevő védőszigetelés, Ranvier-csomópontoknak nevezik.

A Ranvier-csomópontok lehetővé teszik a töltött ionok be- és kilépését az idegsejtbe, továbbítva az elektromos jelet az axonon. Ahogy az ionok ki- és beáramlanak, elektromos mezők keletkeznek. E mezők intenzitása és szerkezete az idegsejt aktivitásától függ.

Itt, a Globális Neurológiai Hálózatok Központjában arra összpontosítunk, hogy ezek a vezeték nélküli jelek hogyan működnek az agyban az információközlés érdekében.

Az agy nemlineáris világa

Azzal kapcsolatos kutatások, hogy az izgatott agyi régiók hogyan illeszkednek a kognitív funkciókhoz, újabb hibát követnek el, amikor olyan feltételezésekre támaszkodnak, amelyek túlságosan egyszerű modellekhez vezetnek.

A kutatók hajlamosak a kapcsolatot lineárisnak modellezni egyetlen változóval, egy-egy agyi régió válaszának átlagos méretét mérve. Ez a logika áll az első hallókészülék tervezése mögött – ha egy személy hangja kétszer olyan hangossá válik, a fülnek kétszer annyit kell reagálnia.

A hallókészülékek azonban sokat fejlődtek az évek során, mivel a kutatók egyre jobban megértették, hogy a fül nem lineáris rendszer, és egyfajta nemlineáris tömörítésre van szükség ahhoz, hogy a generált hangokat a hallgató képességéhez igazítsák. Valójában a legtöbb élőlény nem rendelkezik olyan érzékelőrendszerrel, amely lineárisan, egy az egyben reagál az ingerekre.

A lineáris modellek feltételezik, hogy ha egy rendszer bemenete megduplázódik, akkor a rendszer kimenete is megduplázódik. Ez nem igaz a nemlineáris modellekre, ahol a bemenet egyetlen értékére több kimeneti érték is létezhet. És a legtöbb tudós egyetért abban, hogy az idegi számítások valójában nemlineárisak.

Az agy és a viselkedés közötti kapcsolat megértésében kulcsfontosságú kérdés, hogy az agy hogyan dönt a legjobb cselekvési módról a versengő alternatívák közül. Az agy frontális kéregállománya például számos mennyiség vagy változó kiszámításával – a potenciális nyereség, a siker valószínűségének, valamint az idő és erőfeszítés költségének kiszámításával – hozza meg az optimális döntéseket. Mivel a rendszer nemlineáris, a potenciális nyeremény megduplázása a végső döntést sokkal valószínűbbé teheti, mint kétszeresére.

A lineáris modellek nem veszik figyelembe az agyműködésben előforduló lehetőségek gazdag változatosságát, különösen azokat, amelyek túlmutatnak azon, amit az anatómiai szerkezet sugallna. Olyan ez, mint a különbség a minket körülvevő világ 2D-s és 3D-s ábrázolása között.

A jelenlegi lineáris modellek csak az agyi régió átlagos gerjesztési szintjét vagy az agyfelületen végbemenő áramlást írják le. Ez sokkal kevesebb információ, mint amit a kollégáim és én használunk, amikor nemlineáris modelljeinket mind a fokozott funkcionális mágneses rezonancia képalkotás, mind az elektromos közeli mezőben történő bioképalkotás adataiból építjük fel. Modelljeink 3D-s képet adnak az információáramlásról az agy felszínein keresztül és az agyon belüli mélységekbe – és közelebb visznek minket ahhoz, hogy bemutassuk, hogyan működik mindez.

Normális anatómia, fiziológiai diszfunkció

Kutatócsoportomat az a tény izgatja, hogy a teljesen normálisnak tűnő agyi struktúrákkal rendelkező embereknél mégis jelentős funkcionális problémák jelentkezhetnek.

A neurológiai diszfunkciók kutatásának részeként hospice-ban, gyásztámogató csoportokban, rehabilitációs intézményekben, traumaközpontokban és akut ellátást nyújtó kórházakban látogatunk meg embereket. Állandóan megdöbbenve tapasztaljuk, hogy a szeretteiket elvesztett emberek hasonló tüneteket mutathatnak, mint az Alzheimer-kórral diagnosztizált betegek.

A gyász a halálra vagy másfajta veszteségre adott érzelmi, kognitív, funkcionális és viselkedési reakciók sorozata. Nem egy állapot, hanem inkább egy folyamat, amely lehet átmeneti vagy folyamatos.

A fiziológiai gyászban szenvedők egészségesnek tűnő agyában nincsenek ugyanazok az anatómiai problémák – beleértve a zsugorodott agyi régiókat és a neuronhálózatok közötti kapcsolatok megszakadását -, mint az Alzheimer-kórban szenvedőkében.

Hiszünk abban, hogy ez csak egy példa arra, hogy az agy forró pontjai – azok a kapcsolatok, amelyek nem fizikaiak – plusz az agy nemlineáris működésének gazdagsága olyan eredményekhez vezethet, amelyeket egy agyi szkennelés nem jósolna meg. Valószínűleg még sok más példa is van.

Ezek az elképzelések utat mutathatnak a súlyos neurológiai állapotok nem invazív eszközökkel történő enyhítéséhez. A gyászterápia és a nem invazív, elektromos, közeli mezőt használó neuromodulációs eszközök csökkenthetik a szerettük elvesztésével járó tüneteket. Talán ezeket a protokollokat és eljárásokat szélesebb körben kellene kínálni a neurológiai diszfunkcióban szenvedő betegeknek, ahol a képalkotás anatómiai változásokat mutat. Ez néhány ilyen személyt megmenthetne az invazív sebészeti beavatkozásoktól.

Az agy összes nem fizikai kapcsolatának feltérképezése az elektromos közeli mező feltérképezésében elért legújabb eredményeink felhasználásával, valamint a szerintünk biológiailag reális, sok változóból álló nemlineáris modellek alkalmazásával egy lépéssel közelebb visz minket ahhoz, ahová el akarunk jutni. Az agy jobb megértése nemcsak az invazív műtéti eljárások szükségességét fogja csökkenteni a működés korrigálására, hanem jobb modellekhez is fog vezetni arra vonatkozóan, amit az agy a legjobban tud: számítás, memória, hálózatépítés és információelosztás.