Hareket başlatma ve derin beyin uyarımına ilişkin bir bazal çekirdek devresi hesaplamalı modeli

Sinir sisteminin keşfi ile ortaya çıkan sinirbilim kavramı günümüze gelene kadar birçok alanı da içine alarak büyümüş ve genişlemiştir. Bunların içerisinde matematiksel ve fiziksel metotları kullanarak iş yapmaya çalışan hesaplamalı sinirbilim birçok konuya açıklama getirmeyi amaçlamaktadır. Parkinson Hastalığı gibi birçok motor hareket bozukluğuna sebep olan hastalıklar bu alanda sıkça çalışılan konulardan olmuştur. Bu tez çalışmasının konusu Bazal çekirdeklerde hareketin nasıl başlatıldığını ve Derin Beyin Uyarımının (DBS) etkilerini hesapsal bir model üzerinde göstermektir. Bunu gerçekleştirebilmek için öncelikle Bazal Çekirdek devresinin hesapsal bir modeli kurulmuş ve üzerinde hareket başlatmanın nasıl gerçekleştiği gösterilmiştir. Sonrasında Parkinson Hastalığı modeli aynı model üzerinden oluşturulmuş ve oluşturulan bu Parkinson Hastalığı modeline Derin Beyin Uyarımı (DBS) uygulanarak model üzerinde iyileşmenin nasıl gerçekleştiği gösterilmiştir. Bunların yapılabilmesi için önerilen tüm devrenin hesapsal modeli, Ateşleyen Sinir Hücreleri (Spiking Neural Network) modeli kullanılarak oluşturulmuştur. Ateşleyen Sinir Hücreleri modeli hücre bazında kurulan bir modeldir ve tanımlanan tek hücre modelleri biyolojik hücrelerin zar potansiyeli davranışlarını temsil ederler. Daha üst düzeydeki nöral alt yapıların davranışları bu hücrelerin davranışları ve birbirlerine olan etkilerinin doğal bir sonucu olarak ortaya çıkar. Bu sayede tek hücre ve bağlantıların modellenmesi ile grup davranışları ve daha üst düzeyde hareket başlatma gibi etkiler gözlemlenebilir. Bu çalışmada tek hücre modellerinin kurulması için Izhikevich sinir hücresi modeli kullanılmıştır. Bazal Çekirdek belirlenen nöral alt yapılar ile temsil edilmiş ve bu nöral alt yapıların her biri farklı tek hücre modelleri ile kurgulanmıştır. Her bir nöral alt yapıyı temsil eden tek hücreler modellenirken o bölgede baskın olan hücrelerin davranışları esas alınmıştır. Yoksa bu burada temsili oluşturulan her hangi bir nöral alt yapıda gerçekte tek tip hücre bulunduğu anlamına gelmez. Bunun ardından bu hücre modelleri ile çalışmada göreceğiniz gibi (D1 tip ortaboy dikensi sinir hücreleri, subtalamik çekirdek vb.) nöral alt yapılar oluşturulup, grup içi ve gruplar arası (nöral alt yapıların birbirleri ile olan) bağlantıları tanımlanarak Bazal Çekirdek devresi oluşturulmuştur. Bu nöral alt yapıların içinden Striatum olarak bilinen bölge Dopamin nörotransmitterine duyarlıdır ve motor hareketlerin gerçekleştirilmesinde kilit rol oynar. Parkinson Hastalığı gibi motor kontrol rahatsızlıklarında da bu bölgedeki dopamin nörotransmitterinde anormallikler oluşur ve bunun sonucu olarak motor hareket bozuklukları meydana gelir. Bu sebeple hem hareket başlatmanın gösterilebilmesi hem de Parkinson Hastalığı modelinin oluşturulabilmesi için Striatumdaki hücreler dopamine duyarlı olarak modellenmişlerdir. Izhikevich sinir hücresi modeli diferansiyel denklemlerle ifade edilen doğrusal olmayan bir modeldir. Sonuç olarak kurulan modelde doğrusal olmayan bir modeldir. Izhikevich sinir hücresi modeli için durum portresi kullanarak, modelin nasıl davranış sergileyeceğini kısmi olarak kestirmek mümkündür. Ancak tüm model için böyle bir analiz yapmak mümkün değildir. Bunun yerine nöral alt yapıların davranışları, sinir hücrelerinin ateşleme yaptıkları zamanları gösteren grafikler (vuru-zaman grafikleri), nöral alt yapıların frekansları ve belirli zaman aralıklarındaki toplam ateşlemeleri gösteren ateşleme oranları üzerinden yorumlanır. Tez çalışmasında nöral alt yapıların davranışlarını yorumlamak içinde nöral alt yapıların vuru-zaman grafikleri, genel frekans yanıtları ve ateşleme oranları birleştirilerek benzetim sonuçları olarak sunulmuştur ve yorumlanmışlardır. Sonuç olarak model üzerinde hareket başlatma ve bu işleyişin nöral alt yapılarda ve sinirsel yolaklar da nasıl meydana geldiği model üzerinde gösterilmiştir. Parkinson Hastalığı modeli mevcut model üzerindeki dopamin seviyesi değiştirilerek oluşturulmuş ve bu modele Derin Beyin Uyarımı gerçekleştirilerek istemli hareketin yeniden gerçeklenebilir hale geldiği gösterilmiştir.