Beyin vücudumuz için bir bakıma kumanda odası diyebiliriz. Hal böyle olunca, en çok ilgi çeken kısım da beyin oluyor. Ancak beynimiz çok karmaşık bir yapıdan ibaret ve bu yüzden tamamen anlayabilmek oldukça zor. Fakat bilim ve teknoloji ivme kazandıkça, pek çok alanda yaşanan gelişmelerden tıp ve biyoloji de nasibini aldı ve artık beyni anlayabilmek için yapay zekadan yardım alacağız.
Stein Aerts isimli bilim insanı öncülüğünde gerçekleşen bir araştırma ise beyin ve yaşlanma arasındaki bağları çözebilecek oldukça önemli veriler elde etti. Bugün Science dergisinde yayımlanan makalede, insan hastalıklarının daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunabilecek tekniklerin geliştirilmesinde önemli bir ilk adım atıldığı açıklandı.
Meyve sineklerinin beyni üzerinde gerçekleşen araştırma sayesinde, bilim insanları insan beyni ile de uyuşacağı düşünülen pek çok bilgi elde etti. Bir meyve sineğinin beyni, 100.000 hücreden oluşuyor ve bu insan beyninden çok daha küçük olmasına rağmen, yüzlerce farklı nöron ile insan beynine benzeyen karmaşık bir ağ oluşturan pek hücreyi de içeriyor. Dolayısıyla meyve sineği beyni için beynimizin minyatürü diyebiliriz.
'Beynin işleyişini gerçekten anlayabilmek için, meyve sineği kadar küçük organizmalar için bile, her bir hücreye zum yapmamız gerekiyor' diyen Stein Aerts, tüm organların her ne kadar aynı DNA yapısına sahip olsalar da 'neyin ne olduğunu' anlayabilmek için tüm hücrelerin ne zaman ve ne durumda olduğunu bilmemiz gerektiğini belirtiyor.
Çalışmada yer alan birçok araştırmacıdan biri olan Kristofer Davie, bunun kolay bir iş olmadığını söylüyor. Hızlı bir hesaplama, zaman içinde analiz ve haritalama yapmak için bir milyardan fazla veri noktasına bakmamız gerektiğini hatırlatan Davie, bunun için yapay zekadan yardım aldıklarını da açıkladı.
Yapılan araştırmada ise araştırmacılar, incelenen hücrelerin aynı zamanda yaşlanmadıklarını ve yaşlanmaya bağlı olarak rollerde değişikliklerin yaşandığını fark etti. Bu bilginin ise gelecekte bir hastanın dokularının ve hücrelerinin gerçek zamanlı olarak moleküler durumunun değerlendirilmesine olanak sağlayacağı düşünülüyor. Bu sayede kişiselleştirilmiş ve etkili tedavi yollarının ortaya çıkması hedefleniyor.