Makine Öğrenmesi ile Çocukların Beyin Fonksiyonları Geliştirilebilir

Çocuğun Nöroanatomisini Değiştirerek Beyin Fonksiyonlarını Geliştirmek Mümkün

Penn Medicine‘den araştırmacılar, çocuklarda beyin ağlarının boyutunu ve şeklini tanımlamak için makine öğrenme tekniklerinden yararlanabileceklerini keşfettiler. Bunun zihinsel sağlık koşullarının daha iyi anlaşılmasına ve kişiselleştirilmiş tedavinin geliştirilmesine katkıda bulunabileceğini ortaya koydular. Neuron dergisinde yayınlanan çalışmada, yaklaşık 700 çocuk, ergen ve genç yetişkinin fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) taramaları analiz edildi. Analiz için makine öğrenme araçları kullanıldı. Çalışmada yapılan analiz, çocuğun gelişimi sırasında müdahale edildiği durumda,  nöroanatominin önemli ölçüde değişebileceğini gösteren ilk analizdir.

Her Çocuğun ve Yetişkinin Beyninde Kendilerine Özgü Bir Düzen Var

İnsan beyninin yüzeyinde, beyin bölgelerini bulmak için fiziksel alan sağlayan kıvrım ve yükseltiler vardır. Bilişselliği yöneten fonksiyonel ağları incelemek için araştırmacılar, aktivasyon modellerini genellikle bu fiziksel kıvrım ve yükseltilere göre sıralarlar. Bununla birlikte, bu süreç, beyin fonksiyonlarının her insanda aynı konumda bulunduğunu varsayar. Yetişkinler arasında yapılan birçok çalışma, bunun, yürütme işlevinden sorumlu daha karmaşık beyin sistemlerinde, özdenetim ve dikkati içeren bir dizi zihinsel süreç için geçerli olmadığını göstermiştir. Bu sistemlerde, fonksiyonel ağlar her zaman beynin kıvrım ve sırtların fiziksel işaretleriyle uyumlu değildir. Bunun yerine her yetişkinin beyninde kendilerine özgü bir düzen vardır. Bu çalışmaya kadar araştırmacılar, çocuklar büyüdükçe veya yürütücü işlevle ilişkilendirildikçe, bu kişiye özgü ağların nasıl değişebileceğini bilmiyorlardı.

En çok farklılık gösteren ağlar, risk alma ve dürtüsellik davranışlarından sorumlu yürütme ağları

Pennsylvania Üniversitesi Perelman Tıp Fakültesi’nde Psikiyatri yardımcı doçenti Theodore D. Satterthwaite, “Bu çalışmanın heyecan verici kısmı, aynı ‘herkese uygun tek çözüm’ yaklaşımını kullanmak yerine, artık bu işlevsel ağların mekansal düzenini her bir çocuk için bireysel ve özel olarak tanımlayabilmemizdir” dedi ve ekledi;

“Yetişkinler gibi fonksiyonel nöroanatominin farklı çocuklar arasında da oldukça farklılık gösterdiğini gördük. Her çocuğun kendine özgü bir modeli var. Ayrıca yetişkinler gibi, çocuklar arasında da en çok farklılık gösteren ağlar, ergenleri genellikle risk alma ve dürtüsellik gibi kendilerini tehlikeye sokacak davranış türlerini düzenlemekten sorumlu yürütme ağlarıdır. ”

Ekip, sekiz ila 23 yaş arasındaki 693 ergen ve genç yetişkinden oluşan bir örneği analiz etti. Katılımcılar, Ulusal Ruh Sağlığı Enstitüsü tarafından finanse edilen büyük bir çalışma olan Philadelphia Nörogelişim Kohortunun (PNC) bir parçası olarak 27 dakikalık fMRI taramasını tamamladılar. Araştırmacılar, makine öğrenme algoritmalarını kullanarak, bu ağların ortalama konumunu elde etmek yerine, tek tek her bir çocuk için 17 işlevsel ağ haritaladılar. Grup daha sonra bu fonksiyonel ağların ergenlik boyunca nasıl geliştiğini ve bir dizi bilişsel testteki performansla nasıl ilişkili olduğunu analiz etti. Sonuçlar, bu ağların fonksiyonel nöroanatomisinin yaşla birlikte geliştiğini ve araştırmacıların bir çocuğun yaşını yüksek doğruluk oranı ile tahmin etmelerine yardımcı olduğunu gösterdi.

Çocuklarda depresyon ve dikkat problemleri gelişim aşamasında çözülebilir

Satterthwaite’in laboratuarında post-doktora araştırmacısı olan ve çalışma ile ilgili ilk makalenin yazarı Zaixu Cui, “Bu ağların yerleşme düzeni, çocukların yönetici görevlerinde ne kadar başarılı olduklarını öngördü” dedi. “Yönetme işlevinden sorumlu ağlara ayrılmış kortekslerinde daha fazla alan olan çocuklar, bu tip karmaşık görevlerde daha iyi performans gösterdiler.”

Çalışma, gelişimsel esneklik ve çeşitlilik hakkında yeni görüşler sunuyor ve daha kişiselleştirilmiş teşhis ve terapötiklerin ( tedavi bilimi) yolunu açma potansiyeli taşıyor.

Satterthwaite, “Bulgular bizi bu ağların nasıl oluştuğuna dair gelişimsel biyoloji ile ilgili ilginç sorulara yönlendiriyor ve aynı zamanda depresyon veya dikkat problemleri için beyin stimülasyonu gibi nöromodülatör tedavileri kişiselleştirme potansiyeli sunuyor” dedi.

Kaynak: HealthITanalytics