Aastalõpu ajuteadus

Vast aasta lõpus on lubatud kirjutada natukene isiklikumalt nendest teemadest, mis mind huvitavad. Ega mul palju huvisid ja soove polegi: tahaks väga teada saada, kuidas aju töötab. Sooviks mõista, kuidas see neurobioloogiline masinavärk paneb tööle mu sõrmed arvutiklaviatuuril, nii et ekraanile tekivad tähed, mis moodustavad sõnu, mis omakorda moodustavad lauseid, nii et kokku tekib üks mõistlik jutt ajust ja tema uurimisest.

Mus tekitab tohutut meelehärmi see, et ehkki ma nii väga tahaks aru saada, kuidas aju töötab, kuidas ta tekitab teadvuse, „mina“ ja kõik selle, mis ma olen, ei ole mul võimalik seda niisama lihtsalt mõista. Veel hullem, praegusel hetkel ei ole isegi selge, millal me ükskord neile küsimustele vastuse leida võiksime. Kui üldse neid küsimusi kunagi vastata oskame? Aga eks kunagi ikka oskame – kümned tuhanded tublid ajuteadlased üritavad mõista erinevaid detaile aju kohta ja kogu see uurimustöö peab ju aastakümnete või aastasadade jooksul sihile viima. Kuid mõte aastakümnetest või aastasadadest tekitab ühe noore ja kärsitu teadlase jaoks muidugi meelehärmi.

Milles on probleem – miks me ei saa aju mõista täna või homme? Näib, et suures osas seisneb mure selles, et aju töö (ja seega kõik, mis me suudame) põhineb neuronikoosluste koostööl ja vastastikmõjul, kuid et neid protsesse (neuronikoosluste koostööd ja vastastikmõju) on tänapäeva tehnoloogia abil väga raske uurida. Kui inimajus moodustavad sellise aktiivse koosluse ilmselt miljonid erinevates piirkondades paiknevad närvirakud korraga, siis oleks ainus võimalus neid aktiivselt uurida kõigi nende üksikute rakkude erutusmustreid korraga mõõta ja kirjeldada nende mustrite muutumist ja koordineerimist ajas. Kuid see pole tänapäeva tehnoloogiaga (veel) inimajus võimalik. Me saame mõõta, mida teevad korraga miljonid või kümned miljonid neuronid, ilma et meil oleks võimalik täpsustada, kuidas üksik närvirakk selle üldise aktiivsusmustri suhtes käitub. Ehkki meil on aeg-ajalt võimalus mõõta üksikneuronite aktiivsust ka inimajus, pole meil lähiajal ilma tehnoloogilise läbimurdeta võimalik uurida rakukoosluste koordinatsiooni üksikrakkude tasemel. Seega tuleb üritada tõlgendada funktsionaalse magnetresonantstomograafia, elektroentsefalograafia (EEG) või magnetentsefalograafia (MEG) mustreid, teades et nad väljendavad juba ise (mitmete suurte) rakukoosluste aktiivsust. Nii on väga raske (kui mitte võimatu) mõista seda, kuidas aju töötab. Eelkõige siis, kui peame silmas, et osa ajusignaale (ja eriti sügavamalt, ajukoore alt) ei jõuagi kunagi EEG või MEG mustritesse. Nende tehnoloogiate abil võime mingil määral täpselt iseloomustada ajuprotsesse, mis hõlmavad suuri rakukooslusi ajukoores. Muidugi on ka see väga huvitav, kuid ei aita meid edasi, kui me tahame mõista, kuidas aju töötab, sest iga tajusisu või mõte te peas on seotud väga spetsiifilise neuronite koosluse ja selle koordineerimisega.

Kuidas minna edasi? Ega kõik neuroteadlased ei uuri inimesi ja ei ole seega ka hädas sellega, et aju ei tohi viilutada ja lõikuda. Äädikakärbeste, rottide, kilpkonnade ja ahvide ajju võib paigaldada mitmeid elektroode, et uurida korraga mitmeid ja mitmeid üksikuid närvirakke – just nagu tarvis, et mõista rakukoosluste tööd. Kahjuks on siingi veel tehnoloogilised probleemid: üksikrakud on liiga väikesed, neid on aktiivsetes rakukooslustes liiga palju ja elektroodid omakorda pisut liiga suured, et kõiki seotud neuroneid korraga mõõta. Seetõttu piirdutakse praegu umbes 100 närviraku korraga mõõtmisega, mida on võrreldes 1990ndate algusega väga palju, kuid mis jääb siiski alla rakukoosluste mõõtmetele, mis näiteks roti või ahvi ajus kõrgemaid protsesse sooritavad. Kuid kus selgroogsed loomad on liiga keerukad, tulevad appi selgrootud. Nobelist Eric Kandel on elav näide sellest, et ajuteaduses sõltub palju õige mudelorganismi valimisest – kui nii inimesed kui ka selgroogsed on liiga keerulise ajuga, siis tasub uurida näiteks molluskeid või äädikakärbseid.

Ja just äädikakärbeste uurimine ongi viimastel aastatel muule neuroteadusele silmi ette tegemas. Suur eelis nende pisikeste putukatega ajuteaduse tegemisel on see, et saab kasutada mitmeid geneetilisi meetodeid, mis üheskoos muudavad vastava teaduse väga põnevaks. Detailidesse laskumata võib öelda, et erinevate meetodite abil on võimalik leida üksikud neuronid, mis on seotud mingi funktsiooni täitmisega ja neid siis sisse-välja lülitada ja oma soovi järgi aktiveerida. Näiteks näitasid Oxfordi ülikooli teadlased eelmisel aastal, et äädikakärbse ajju on võimalik „kirjutada mälestusi“ ning määrasid ka kindlaks need 12 (!) neuronit, mis selle käitumusliku muutuse tekitasid. Nõnda on võimalik teaduslikult täpselt tuvastada mingi rakukooslus, mis on seotud ühe või teise ülesande läbiviimisega äädikakärbse ajus. Otse loomulikult ei ole sealjuures päris selge, kui palju nendest äädikakärbestega saavutatud tulemustest on üldistatavad inimajule – lisaks tohutule erinevusele aju ja vastavate rakukoosluste suuruses ja neuronite arvus, on olulisi erinevusi ka aju struktuuris. Kuid seni, kuni inimajus (või ahvi ajus) vastavaid katseid säärase põhjalikkusega läbi viia ei saa, juhivad katsed äädikakärbestega meie teadmisi sellest, kuidas aju töötab.

Ja mida peab tegema noor teadlane, keda huvitab see, kuidas aju töötab, kuid kes ise tegeleb inimeste kolbalt mõõdetud EEG või MEG signaalidega? Ilmselt oleks mõistlik mitte oma EEG või MEG signaalide tõlgendamisega üle pingutada ja lugeda rohkem tõelise ajuteaduse kohta, mida teevad teised äädikakärbeste ja muude mudelorganismidega …

Head aasta lõppu! Küll 2011 tuleb parem!

  1. Märt
    detsember 30, 2010, 2:12 p.l.

    Kui palju annab sinu meelest minikolumni täpsusega mõõtmine? Nende üldaktiivsuse mõõtmine paistab lihtsamana.

  2. jaanaru
    detsember 30, 2010, 11:07 p.l.

    Minikolumni täpsusega mõõtmine oleks tohutu samm edasi EEG / MEG resolutsioonist, eeldades, et see minikolumni täpsusega mõõtmine oleks samahea ajalise lahutusvõimega kui EEG / MEG katsed. Siiski ei näe ma praegu, et vastav tehnoloogia oleks rakendatav inimaju uurimisel (või olen mingist tehnoloogilisest arengust maha jäänud?). teiseks on muidugi ka minikolumni siseselt veel tohutult huvitavaid protsesse, mida me samuti üksikasjalikult teada ja tunda tahaksime, et aju masinavärki põhjalikult tunda. aga selge on see, et iga meetod, mis annab meile juurde täpsust, on samm edasi, isegi kui need sammud ei vii meid koheselt teekonna lõppu.

  3. Märt
    detsember 30, 2010, 11:17 p.l.

    Inimkatsetes ma sellest ei tea, kuid hiljuti leitsin artikli, kus ahvi aju paari ruutmillimeetri peal tegevust mõõdeti 0,4 mm resolutsiooniga. Kogu aju peal uurimisel läheb see kindlasti raskeks voltide ja veresoonte kohtades.

  4. jaanaru
    detsember 31, 2010, 9:24 e.l.

    jah, eks tehnoloogia areneb ja teadlased ka Frankfurdis mõtlevad pidevalt selle peale, kuidas ahvi aju üha täpsemini ja põhjalikumalt mõõta. algav dekaad saab ajuteaduse jaoks olema küllaltki põnev!

  1. No trackbacks yet.

Lisa kommentaar

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Muuda )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Muuda )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Muuda )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Muuda )

Connecting to %s