Sinir Doku

Hayvansal Dokularda Sinir Doku: Vücudun İletişim Ağında Tertip Edilmiş Nizam ve Sanat

Giriş

Canlı organizmaların varlıklarını sürdürebilmeleri, iç ve dış çevrelerinde meydana gelen değişimleri algılayabilme, bu bilgileri işleyebilme ve bunlara uygun cevaplar üretebilme kabiliyetlerine bağlıdır. Bu karmaşık ve hayati fonksiyonlar, hayvanlar aleminde sinir dokusu olarak isimlendirilen son derece özelleşmiş bir sistem aracılığıyla icra edilir. Sinir dokusu, bir canlının en basit refleks hareketlerinden en girift bilişsel süreçlere, hafızanın kaydedilmesinden duyguların tecrübe edilmesine kadar uzanan geniş bir yelpazedeki faaliyetlerin merkezinde yer alan temel bir yapıdır. Vücudun farklı kısımları arasında trilyonlarca bağlantıdan oluşan bir iletişim ağı kurarak, organların ve sistemlerin birbiriyle uyum içinde çalışmasını temin eder.¹ Bu dokunun yapısal ve işlevsel bütünlüğü, bir organizmanın hem bireysel varlığı hem de çevresiyle olan etkileşimi için vazgeçilmezdir.

Bu raporun amacı, sinir dokusunun hücresel ve moleküler düzeydeki yapısal özelliklerini ve işleyiş mekanizmalarını, güncel bilimsel literatürün sunduğu en son veriler ışığında kapsamlı bir şekilde sunmaktır. Rapor, sinir sisteminin temel birimleri olan nöronların ve onlara eşlik eden glia hücrelerinin yapılarını, görevlerini ve aralarındaki dinamik etkileşimi detaylandıracaktır. Bilgi iletiminin temelini oluşturan aksiyon potansiyeli, sinaptik iletişim, miyelinasyon gibi süreçler moleküler düzeyde ele alınacaktır. Bilimsel verilerin objektif bir sunumunun ardından, bu veriler belirli bir kavramsal çerçeve dahilinde analiz edilecektir. Bu analizde, sinir dokusunun her katmanında gözlemlenen hassas düzen, belirli bir amaca yönelik işleyiş ve iç içe geçmiş sanatlı yapılar üzerinde durulacaktır. Ayrıca, bu karmaşık sistemin sadece temel bileşenlerine indirgenemeyecek olan özelliklerine dikkat çekilerek, cansız hammaddelerden hayat ve şuur gibi özelliklere sahip bir yapının nasıl ortaya çıktığı sorusu tefekküre sunulacaktır. Nihayetinde, sunulan deliller ışığında nihai kararın okuyucunun kendi aklına ve vicdanına bırakılması hedeflenmektedir.

Bilimsel Açıklama ve Güncel Bulgular

Bölüm 1: Sinir Dokusunun Temel Yapıtaşları ve İşleyişi

Sinir dokusu, temel olarak iki ana hücre tipinden meydana gelir: bilgi iletiminden sorumlu olan nöronlar ve bu nöronlara destek olan, onları koruyan ve işlevlerini düzenleyen glia hücreleri.² Bu iki hücre grubunun yapısal ve işlevsel bütünlüğü, sinir sisteminin olağanüstü karmaşıklıktaki görevlerini yerine getirmesi için bir zorunluluktur.

1.1. Hücresel Aktörler: Nöronlar ve Glia Hücreleri

Nöronlar: Bilgi İletiminin Temel Birimleri

Nöronlar, sinir sisteminin temel işlevsel birimleri olarak kabul edilir. İç ve dış çevreden gelen uyarıları algılamak, bu uyarıları işlemek ve üretilen cevapları ilgili organlara iletmek üzere özelleşmişlerdir.² Tipik bir nöron, üç ana kısımdan oluşur: hücre gövdesi (soma), dendritler ve akson.⁵

• Hücre Gövdesi (Soma): Nöronun metabolik merkezidir. İçerisinde çekirdek, mitokondri, Golgi aygıtı gibi temel organeller bulunur.² Nöronların ihtiyaç duyduğu çok sayıda proteinin sentezi burada gerçekleştirilir.⁷ Dikkat çekici bir özellik olarak, olgunlaşmış nöronların hücre gövdelerinde sentrozom organeli bulunmaz. Bu durum, bu hücrelerin bölünme yeteneklerini kaybetmiş olmalarıyla sonuçlanır, dolayısıyla sinir sistemindeki hasarların onarımı oldukça sınırlıdır.²
• Dendritler: Hücre gövdesinden çıkan, genellikle kısa ve çok sayıda dallanma gösteren uzantılardır.² Temel görevleri, diğer nöronlardan veya duyu reseptörlerinden gelen sinyalleri alıp hücre gövdesine doğru iletmektir. Bir nöron, binlerce farklı nörondan dendritleri aracılığıyla sinyal alabilir, bu da karmaşık bilgi entegrasyonuna olanak tanır.⁴
• Akson: Genellikle hücre gövdesinden çıkan tek ve uzun bir uzantıdır.¹ Görevi, hücre gövdesinde işlenen ve üretilen sinyali (aksiyon potansiyeli), diğer nöronlara veya kas ve salgı bezi gibi efektör organlara taşımaktır. Aksonların uzunluğu, birkaç milimetreden bir metreyi aşan mesafelere kadar değişebilir.⁶ Aksonun sonlandığı noktada dallanarak akson uçlarını (sinaptik terminaller) oluşturur ve bu uçlar aracılığıyla diğer hücrelerle sinaps adı verilen bağlantılar kurulur.⁷

Nöron Çeşitliliği ve Görev Dağılımı

Nöronlar, yerine getirdikleri özelleşmiş fonksiyonlara göre üç temel kategoriye ayrılır. Bu görev dağılımı, sinir sisteminin bilgiyi algılama, işleme ve yanıtlama süreçlerini organize bir şekilde yürütmesini sağlar.²

• Duyu Nöronları (Getirici veya Afferent Nöronlar): Vücudun iç (örneğin, kan basıncı) ve dış (örneğin, ışık, ses, dokunma) ortamından gelen uyarıları, özelleşmiş duyu reseptörleri aracılığıyla algılayıp merkezi sinir sistemine (MSS), yani beyin ve omuriliğe taşıyan nöronlardır.² Bu nöronlar, çevresel bilgiyi merkezi işlem birimlerine ulaştıran ilk halkayı oluşturur.
• Ara Nöronlar (İnternöronlar): Tamamen merkezi sinir sistemi içinde yer alırlar. Duyu nöronlarından gelen bilgiyi alıp motor nöronlara iletmek veya farklı nöronlar arasında karmaşık bağlantılar kurarak bilgiyi işlemek, entegre etmek ve depolamak gibi kritik görevler üstlenirler.² İnsan beynindeki nöronların büyük çoğunluğu ara nöronlardan oluşur ve bu durum, bilişsel fonksiyonların karmaşıklığının bir göstergesidir. Birbiriyle bağlantılı ara nöron grupları, "nöral devreler" olarak adlandırılan işlevsel birimleri meydana getirir.⁴
• Motor Nöronlar (Götürücü veya Efferent Nöronlar): Merkezi sinir sisteminde işlenen bilgiyi ve üretilen komutları, kaslar veya salgı bezleri gibi tepki organlarına (efektörler) taşıyan nöronlardır.² Bu iletim sonucunda kas kasılması veya bez salgısı gibi fizyolojik yanıtlar ortaya çıkar.

Glia Hücreleri: Destek ve Düzenlemenin Sessiz Ortakları

Sinir dokusunda nöronlara eşlik eden ve sayıca onlardan çok daha fazla olabilen glia hücreleri, uzun süre sadece pasif bir "destek" veya "yapıştırıcı" (glia, Yunanca "tutkal" demektir) olarak görülmüştür.⁴ Ancak son yıllarda yapılan yoğun araştırmalar, bu hücrelerin sinir sisteminin işleyişinde son derece aktif, dinamik ve vazgeçilmez roller üstlendiğini ortaya koymuştur.⁸ Glia hücreleri, nöronal fonksiyonların her aşamasında, gelişimden metabolizmaya, sinyal iletiminden hastalıklara yanıta kadar birçok süreci düzenleyen karmaşık bir destek ve kontrol sistemi olarak işlev görür.¹⁰ Glia hücrelerinin temel tipleri ve fonksiyonları aşağıdaki tabloda özetlenmiştir.

Tablo 1: Glia Hücrelerinin Tipleri ve Fonksiyonları

Hücre Tipi	Bulunduğu Sistem	Temel Fonksiyonlar
Astrosit	MSS	Kan-Beyin Bariyeri'nin oluşturulması ve idamesi, iyon homeostazının (özellikle K⁺) sağlanması, nörotransmitterlerin sinaptik aralıktan temizlenmesi, nöronlara metabolik destek (Laktat Mekanizması).4
Oligodendrosit	MSS	Miyelin kılıfın oluşturulması (tek bir oligodendrosit birden çok aksonu sarabilir).3
Schwann Hücresi	ÇSS	Miyelin kılıfın oluşturulması (tek bir Schwann hücresi tek bir aksonu sarar), hasar sonrası sinir onarımına yardımcı olma.3
Mikroglia	MSS	Sinir sisteminin yerleşik bağışıklık hücreleri olarak savunma, fagositoz (hücre artıkları ve patojenlerin temizlenmesi), sinaptik budama, hasara yanıt verme.3
Ependim Hücresi	MSS	Beyin-omurilik sıvısının (BOS) üretimi ve dolaşımına yardım etme, beyin ventriküllerini ve omurilik merkez kanalını astarlama.3
Uydu Hücreleri	ÇSS	Çevresel sinir sistemi ganglionlarındaki nöron hücre gövdelerine yapısal destek sağlama ve kimyasal ortamın düzenlenmesine yardımcı olma.4

Bu hücrelerin her birinin üstlendiği görevler, sinir sisteminin bir bütün olarak ne kadar karmaşık ve çok katmanlı bir organizasyona sahip olduğunu göstermektedir. Astrositlerin nöronların enerji ihtiyacını karşılamasından mikrogliaların sistemi sürekli denetlemesine kadar her bir fonksiyon, diğerinin işleyişini tamamlayacak ve destekleyecek şekilde tertip edilmiştir.

1.2. Elektrokimyasal Mesajlaşma: Aksiyon Potansiyeli ve Sinaptik İletim

Sinir sistemindeki bilgi, nöronlar boyunca ilerleyen ve nörondan nörona aktarılan elektrokimyasal sinyaller aracılığıyla taşınır. Bu sürecin temelinde aksiyon potansiyeli ve sinaptik iletim yatmaktadır.

İmpulsun Doğuşu: Aksiyon Potansiyeli

Bir nöronda sinyal iletimi için oluşan, kısa süreli ve hızlı elektriksel değişikliğe aksiyon potansiyeli veya impuls (uyartı) denir.² Bu sürecin başlaması için nöronun yeterli şiddette bir uyaranla uyarılması gerekir.

• Dinlenme Potansiyeli: Uyarılmamış bir nöronun hücre zarının içi, dışına göre elektriksel olarak negatiftir. Bu potansiyel farkına dinlenme potansiyeli denir ve yaklaşık -70 milivolt (mV) civarındadır.¹⁵ Bu durum, hücre içindeki potasyum (
  

K+) iyonlarının hücre dışındaki sodyum (Na+) iyonlarına göre daha fazla olması ve zarın K+'a Na+'dan daha geçirgen olmasıyla, ayrıca sürekli çalışan Na+-K+ pompası tarafından aktif olarak korunur.

• Eşik Değer ve Ya Hep Ya Hiç İlkesi: Bir nöronda aksiyon potansiyeli başlatabilen en düşük uyarı şiddetine eşik değer denir.² Nöron, eşik değerin altındaki uyarılara hiç tepki vermez. Ancak uyarı şiddeti eşik değere ulaştığında veya onu aştığında, nöron her zaman aynı büyüklükte ve hızda bir aksiyon potansiyeli üretir. Uyaranın şiddetinin daha da artması, aksiyon potansiyelinin büyüklüğünü değiştirmez, sadece birim zamandaki aksiyon potansiyeli sayısını (frekansını) artırabilir. Bu duruma
  

ya hep ya hiç ilkesi denir.² Bu ilke, sinirsel sinyalin güvenilir ve bozulmadan iletilmesini sağlayan temel bir mekanizmadır.

Moleküler Mekanizma: Voltaj Kapılı İyon Kanalları

Aksiyon potansiyelinin oluşumu, nöron zarında bulunan ve belirli bir membran potansiyeli değerinde açılıp kapanan özelleşmiş protein yapıları olan voltaj kapılı iyon kanallarının son derece hassas ve sıralı bir şekilde çalışmasıyla mümkün olur.¹⁶ Bu süreç üç ana fazda gerçekleşir:

1. Depolarizasyon (Yükselme Fazı): Nöron eşik değerde bir uyaran aldığında, voltaj kapılı Na+ kanalları hızla açılır. Hücre dışında yoğun olan Na+ iyonları, konsantrasyon ve elektriksel gradyanlar doğrultusunda hızla hücre içine akmaya başlar. Bu pozitif iyon girişi, hücre zarının iç kısmının hızla pozitif hale gelmesine neden olur ve membran potansiyeli yaklaşık +30 mV ila +40 mV değerine ulaşır. Bu faza depolarizasyon denir.¹⁶
2. Repolarizasyon (Alçalma Fazı): Depolarizasyonun tepe noktasında, voltaj kapılı Na+ kanalları inaktive olarak kapanır ve Na+ girişi durur. Hemen ardından, daha yavaş açılan voltaj kapılı K+ kanalları tamamen açılır. Hücre içinde yoğun olan K+ iyonları hızla hücre dışına çıkmaya başlar. Bu pozitif yük kaybı, membran potansiyelinin tekrar negatif değerlere dönmesine neden olur. Bu faza repolarizasyon denir.¹⁵
3. Hiperpolarizasyon (Aşırı Kutuplanma): Voltaj kapılı K+ kanallarının kapanması Na+ kanallarına göre daha yavaştır. Bu nedenle, membran potansiyeli dinlenme potansiyelinin (-70 mV) altına, örneğin -90 mV gibi bir değere kısa bir süreliğine düşebilir. Bu duruma hiperpolarizasyon denir.¹⁶ Bu faz, nöronun hemen tekrar uyarılmasını engelleyen bir "refrakter periyot" oluşturarak sinyalin tek yönde (dendritten aksona doğru) ilerlemesini güvence altına alır. Sonrasında
   

Na+-K+ pompasının faaliyetiyle iyon dengesi yeniden kurularak dinlenme potansiyeline dönülür.

Bu üç fazın tamamı, milisaniyelerle ölçülen çok kısa bir süre içinde gerçekleşir ve akson boyunca bir dalga halinde ilerleyerek bilginin taşınmasını sağlar.²⁰

Sinaps: Nöronlar Arası İletişim Noktaları

Bir aksiyon potansiyeli, bir nöronun aksonu boyunca ilerledikten sonra, bilgiyi bir sonraki hücreye aktarmak zorundadır. Bu aktarımın gerçekleştiği özelleşmiş bağlantı bölgelerine sinaps denir.² Bir sinaps, temel olarak üç bölümden oluşur: sinyali gönderen nöronun akson ucu (

presinaptik terminal), sinyali alan hücrenin zarı (postsinaptik membran) ve bu ikisi arasındaki çok küçük boşluk (sinaptik aralık).¹⁵ İletim mekanizmasına göre iki tür sinaps bulunur:

• Kimyasal Sinapslar: Sinir sistemindeki sinapsların büyük çoğunluğu kimyasal sinapslardır.²³ Bu sinapslarda bilgi,
  

nörotransmitter adı verilen kimyasal haberciler aracılığıyla iletilir. Süreç şu şekilde işler:

• 1. Aksiyon potansiyeli presinaptik terminale ulaşır.
  2. Bu elektriksel değişim, presinaptik terminaldeki voltaj kapılı kalsiyum (Ca2+) kanallarının açılmasına neden olur.¹⁶
  3. Hücre dışından içeriye Ca2+ iyonları girer.
  4. Artan Ca2+ konsantrasyonu, içerisinde nörotransmitter molekülleri bulunan sinaptik veziküllerin presinaptik zar ile birleşmesini tetikler. Bu birleşme süreci, SNARE protein kompleksi (synaptobrevin, syntaxin ve SNAP-25 gibi proteinlerden oluşur) adı verilen moleküler bir makine ile yönetilir. SNARE proteinleri, vezikülü hücre zarına adeta bir fermuar gibi kenetleyerek füzyonu gerçekleştirir.²⁴
  5. Veziküllerin içeriği (nörotransmitterler) ekzositoz yoluyla sinaptik aralığa salınır.¹⁵
  6. Nörotransmitter molekülleri sinaptik aralığı geçerek postsinaptik membranda bulunan kendilerine özgü reseptör proteinlerine bağlanır.
  7. Bu bağlanma, postsinaptik nöronda iyon kanallarının açılmasına ve bir potansiyel değişikliğine yol açar. Bu değişiklik, uyarıcı (eksitatör) veya durdurucu (inhibitör) olabilir:
     • Eksitatör Postsinaptik Potansiyel (EPSP): Eğer nörotransmitter (örn. glutamat) Na+ kanallarının açılmasına neden olursa, postsinaptik nöronda hafif bir depolarizasyon meydana gelir. Bu duruma EPSP denir ve nöronun ateşleme olasılığını artırır.¹⁶
     • İnhibitör Postsinaptik Potansiyel (IPSP): Eğer nörotransmitter (örn. GABA, glisin) Cl− kanallarının açılmasına (hücre içine Cl− girişi) veya K+ kanallarının açılmasına (hücre dışına K+ çıkışı) neden olursa, postsinaptik nöronda bir hiperpolarizasyon meydana gelir. Bu duruma IPSP denir ve nöronun ateşleme olasılığını azaltır veya engeller.²³

Bir nöron, aynı anda binlerce EPSP ve IPSP alabilir. Bu sinyallerin toplamı, hücre gövdesinde entegre edilir ve net sonuç eşik değeri aşarsa, postsinaptik nöronda yeni bir aksiyon potansiyeli başlatılır. Bu mekanizma, bilginin sadece aktarılmasını değil, aynı zamanda işlenmesini, modüle edilmesini ve filtrelenmesini sağlar.⁷

• Elektriksel Sinapslar: Daha az yaygın olan bu sinapslarda, iki hücrenin zarları arasında boşluklu bağlantılar (gap junctions) bulunur. Bu bağlantılar, iyonların bir hücreden diğerine doğrudan ve çok hızlı bir şekilde akmasına izin verir.¹⁶ İletim neredeyse anlıktır ve genellikle çift yönlü olabilir. Bu tür sinapslar, kalp kası hücreleri veya beyinde senkronize ateşlenmesi gereken nöron grupları gibi hızlı ve eş zamanlı aktivitenin kritik olduğu yerlerde bulunur.²³

1.3. Verimlilik ve Koruma Sanatı: Miyelinasyon

Sinir sisteminde bilginin uzun mesafelere hızlı ve verimli bir şekilde iletilmesi, miyelinasyon adı verilen bir süreçle mümkün kılınır. Miyelin, bazı aksonların etrafını saran, lipit (yağ) açısından zengin, çok katmanlı bir yalıtkan kılıftır.³⁰

• Yapı ve Oluşum: Miyelin kılıf, glia hücrelerinin plazma zarlarının akson etrafında defalarca, bir rulo gibi sarmalanmasıyla oluşur.³⁰ Merkezi sinir sisteminde (MSS) bu görevi
  

oligodendrositler üstlenirken, çevresel sinir sisteminde (ÇSS) Schwann hücreleri bu işlevi yerine getirir.³ Bir oligodendrosit birden fazla aksonu miyelinleyebilirken, bir Schwann hücresi sadece bir aksonun küçük bir bölümünü sarar.

• Sıçramalı İleti (Saltatory Conduction): Miyelin kılıf, akson boyunca kesintisiz değildir. Belirli aralıklarla Ranvier boğumları adı verilen miyelinsiz bölgeler bulunur.³² Miyelin, bir elektrik kablosunun yalıtkan plastiği gibi işlev görerek iyon akışını engeller. Bu nedenle, aksiyon potansiyelinin oluşmasını sağlayan voltaj kapılı iyon kanalları sadece Ranvier boğumlarında yoğunlaşmıştır.¹⁷ Sonuç olarak, elektriksel sinyal (impuls), akson boyunca kesintisiz bir şekilde akmak yerine, bir Ranvier boğumundan diğerine "atlayarak" ilerler.¹⁵ Bu
  

sıçramalı ileti mekanizması, impuls iletim hızını olağanüstü derecede artırır (miyelinli aksonlarda hız saatte 430 km'ye ulaşabilirken, miyelinsizlerde bu hız çok daha düşüktür) ve aynı zamanda çok daha az iyon pompalanması gerektiği için enerji tasarrufu sağlar.⁴ Bu, sinir sisteminin hem hız hem de verimlilik açısından ne kadar optimize edilmiş bir yapıya sahip olduğunun çarpıcı bir örneğidir.

Bölüm 2: Güncel Araştırmalar Işığında Bütünleşik Fonksiyonlar

Sinir dokusunun işleyişi, sadece bireysel hücrelerin özellikleriyle değil, aynı zamanda bu hücrelerin birbirleriyle ve çevreleriyle kurdukları karmaşık ve dinamik etkileşim ağlarıyla anlaşılabilir. Son yıllardaki araştırmalar, bu bütünleşik fonksiyonların anlaşılmasında önemli ilerlemeler kaydetmiştir.

2.1. Nöron-Glia Etkileşimleri: Pasif Destekten Aktif Ortaklığa

Geleneksel nörobiyoloji anlayışı, glia hücrelerini nöronların yapısal bütünlüğünü ve metabolik ihtiyaçlarını karşılayan pasif "destek" elemanları olarak konumlandırmaktaydı.⁴ Bu görüşe göre glia, sahnedeki başrol oyuncusu olan nöronlar için gerekli altyapıyı sağlayan bir sahne ekibi gibiydi. Ancak, son on yılda yapılan ve yüksek etkili dergilerde yayımlanan derleme makaleleri, bu tablonun kökten değiştiğini göstermektedir.⁸ Bu yeni kanıtlar, glia hücrelerinin sinir sisteminin işleyişinde sadece pasif destekçiler değil, aynı zamanda aktif, dinamik ve vazgeçilmez "ortaklar" olduğunu ortaya koymaktadır.¹⁰

Bu yeni anlayışa göre, nöronlar ve glia hücreleri arasında sürekli, çift yönlü bir iletişim mevcuttur. Glia, sadece nöronların çalışmasını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda sinaptik aktiviteyi, bağlantıların gücünü (plastisite), ağların oluşumunu ve hatta öğrenme, hafıza gibi üst düzey bilişsel süreçleri aktif olarak modüle eder.⁹ Örneğin, en bol glia hücresi tipi olan astrositler, sinaptik aralıktaki iyon dengesini (özellikle potasyum) hassas bir şekilde düzenleyerek ve fazla nörotransmitterleri temizleyerek sinyal iletiminin netliğini ve güvenilirliğini artırır.⁴ Bu, bir ses mühendisinin ortamdaki gürültüyü temizleyerek ana sesin kalitesini artırmasına benzetilebilir. Nöronal aktivite, glia hücrelerinin aktivitesini tetikler; glia hücrelerinin salgıladığı faktörler (gliotransmitterler) ise geri dönüp nöronal aktiviteyi ve sinaptik gücü şekillendirir.¹¹

Bu durum, sinir sistemindeki "hesaplamanın" sadece nöronların içinde gerçekleşen bir süreç olmadığını, aksine nöron-glia ünitesinin bir bütün olarak bilgi işlediğini düşündürmektedir. Bu ortaklık, bir binanın sadece taşıyıcı kolonları ve duvarları gibi pasif bir destek yapısından çok, binanın elektrik, su, havalandırma ve güvenlik sistemlerini anlık olarak izleyen, düzenleyen ve optimize eden entegre bir otomasyon sistemine benzemektedir.

Bu dinamik ortaklığın önemi, sistemin bozulduğu durumlarda daha da belirgin hale gelir. Birçok nörodejeneratif ve nöropsikiyatrik hastalığın temelinde, sadece nöronal bir bozukluğun değil, aynı zamanda bu hassas nöron-glia etkileşimindeki bir kopukluğun veya yanlış işleyişin yattığı anlaşılmaktadır.¹⁰ Örneğin, beyin hasarı veya inme gibi durumlarda astrositlerin "reaktif" hale gelmesi, bu hücrelerin ikili rolünü gözler önüne serer. Reaktif astrositler, bir yandan hasarın yayılmasını sınırlayan bir yara dokusu (glial skar) oluşturarak ve nöronları koruyucu faktörler salgılayarak

nöroprotektif (koruyucu) bir rol oynayabilirken; diğer yandan kronik dönemde aksonal yenilenmeyi engelleyerek ve zararlı inflamatuar moleküller salgılayarak nörotoksik (zararlı) bir etki de gösterebilirler.³⁶ Bu hassas denge, sinir sistemi sağlığının devamı için bu ortaklığın ne kadar kritik bir şekilde ayarlandığını göstermektedir.

2.2. Metabolik İşbirliği ve Homeostazi: Nöro-Glia-Vasküler Birim (NGVU)

Beyin, vücut ağırlığının sadece %2'sini oluşturmasına rağmen, toplam enerji tüketiminin yaklaşık %20'sinden sorumludur.⁴ Bu olağanüstü enerji ihtiyacının kesintisiz ve verimli bir şekilde karşılanması, son derece organize bir lojistik ve enerji dağıtım sistemi gerektirir. Bu sistemin merkezinde, nöronlar, glia hücreleri ve kan damarlarının oluşturduğu bütünleşik bir yapı olan

Nöro-Glia-Vasküler Birim (NGVU) yer alır.³⁸

Bu birimin işleyişini açıklayan temel modellerden biri Astrocyte-Neuron Lactate Shuttle (ANLS) Hipotezi'dir.³⁷ Klasik ANLS modeline göre, nöronal aktivite arttığında sinaptik aralığa salınan glutamat nörotransmitteri, astrositler tarafından geri alınır. Bu alım, astrositlerde glikoz alımını ve glikolizi (glikozun parçalanması) tetikler. Astrositler, glikozdan ürettikleri laktatı, yakındaki aktif nöronlara bir enerji substratı olarak "servis eder". Nöronlar da bu laktatı alıp mitokondrilerinde yüksek verimle enerji (ATP) üretmek için kullanır.⁴² Son çalışmalar, nöronların da doğrudan glikoz kullanabildiğini göstererek bu modeli daha esnek ve dinamik bir çerçeveye oturtmuş olsa da ⁴⁴, astrositlerin nöronlara yönelik bu özelleşmiş metabolik desteği, sistemdeki iş bölümünün ve işbirliğinin çarpıcı bir örneğidir.

NGVU, bu metabolik işbirliğini bir adım öteye taşır. Astrositlerin "end-feet" (son-ayak) olarak adlandırılan uzantıları, hem nöronların sinapslarını hem de beyindeki en küçük kan damarlarını (kapiller) sıkıca sarar.³⁹ Bu stratejik konumlanma, astrositlere eşsiz bir aracı rolü verir. Bir nöron aktif hale geldiğinde, astrositler bu aktiviteyi "hisseder" ve kan damarlarına vazodilatasyon (damar genişlemesi) sinyalleri gönderir. Bu sinyaller, o anda aktif olan beyin bölgesine daha fazla kan, dolayısıyla daha fazla oksijen ve glikoz gönderilmesini sağlar. Bu sürece

nörovasküler eşleşme denir ve beynin enerji kaynaklarını anlık ihtiyaca göre hassas bir şekilde yönlendirmesini mümkün kılar.⁴¹

Ayrıca, NGVU, beyni kan dolaşımındaki potansiyel olarak zararlı maddelerden koruyan son derece seçici bir filtre olan Kan-Beyin Bariyeri'nin (KBB) yapısal ve işlevsel bütünlüğünü de sağlar.³⁸ Astrositler ve perisitler (kapiller duvarındaki diğer bir hücre tipi), endotel hücreleri arasındaki sıkı bağlantıları güçlendirerek KBB'nin geçirgenliğini kontrol eder.

Bu bütünleşik yapı, sinir sisteminin sadece bir bilgi işlem ağı olmadığını, aynı zamanda kendisine yeten bir lojistik, enerji dağıtım, atık yönetimi ve savunma sistemine sahip otonom bir "şehir" gibi organize edildiğini göstermektedir. Bilgi işleme (nöronlar), enerji üretimi ve dağıtımı (glia) ve hammadde temini (vasküler sistem) birbirinden bağımsız çalışan parçalar değil, anlık olarak birbirini düzenleyen, iç içe geçmiş ve tek bir amaca hizmet eden katmanlardır. Bu çok düzeyli organizasyon, sistemin sadece çalışması için değil, aynı zamanda korunması, sürdürülebilirliği ve dış etkenlere karşı yalıtılması için de öngörülü bir planlamanın varlığına işaret eder. Bir inme veya travma gibi bir hadisenin sadece nöronları değil, tüm bu destek altyapısını çökertmesi, bu birimin ne kadar bütünleşik ve hassas bir denge üzerine kurulduğunu kanıtlar niteliktedir.³⁶

2.3. Dinamik Bir Ağ Olarak Sinir Sistemi: Plastisite ve Hafıza

Beyin, bağlantıları sabit olan statik bir donanım değildir. Aksine, tecrübeler ve öğrenme yoluyla sürekli olarak kendisini yeniden yapılandıran ve şekillendiren (rewiring) dinamik bir sistemdir. Bu yeniden şekillenme yeteneğine genel olarak nöroplastisite denir ve sinir sisteminin en hayret verici özelliklerinden biridir. Plastisite, aksonların yalıtımından sinaptik bağlantıların gücüne kadar birçok farklı seviyede kendini gösterir.

• Aktiviteye Bağlı Miyelinasyon: Miyelinasyonun, önceleri sadece gelişimsel bir süreç olduğu düşünülmekteydi. Ancak güncel bulgular, miyelinasyonun yaşam boyu devam ettiğini ve nöronal aktivite ile aktif olarak düzenlendiğini göstermektedir.³² Sık kullanılan nöral yollardaki aksonların etrafındaki miyelin kılıfın kalınlığının artırılması, bu yollardaki sinyal iletim hızını ve verimliliğini daha da optimize eder. Bu durum, yeni bir müzik aleti çalmayı öğrenmek veya karmaşık bir motor beceri kazanmak gibi süreçlerin altında yatan nöral mekanizmalardan biri olabilir. Bu, beynin donanımının bile yazılım (deneyim) ile sürekli olarak güncellendiği anlamına gelir.
• Sinaptik Plastisite: Öğrenme ve hafızanın hücresel temelini oluşturan en temel plastisite mekanizması, sinapsların gücünün ayarlanmasıdır.⁵¹ Bir sinapsın gücü, presinaptik nörondaki bir ateşlemenin postsinaptik nöronda ne kadar etkili bir yanıt oluşturduğu ile ölçülür. Bu güç, kullanıma bağlı olarak artırılabilir veya azaltılabilir:
  • Uzun Süreli Güçlendirme (Long-Term Potentiation - LTP): Bir sinapsın yüksek frekansta ve tekrar tekrar kullanılması, o sinapsın gücünün saatler, günler veya daha uzun süreler boyunca artmasıyla sonuçlanır. Bu süreçte, postsinaptik membrandaki nörotransmitter reseptörlerinin sayısı artırılır veya mevcut reseptörlerin etkinliği yükseltilir.⁵² LTP, hafıza oluşumunun temel moleküler mekanizmalarından biri olarak kabul edilir.
  • Uzun Süreli Zayıflatma (Long-Term Depression - LTD): Bir sinapsın düşük frekansta ve uzun süre uyarılması ise gücünün azalmasına yol açar. Bu da unutma veya gereksiz bağlantıların zayıflatılması gibi süreçler için önemlidir.⁵²
• Hafıza Engramları: Anıların Fiziksel İzi: Anıların beyinde nasıl saklandığı, nörobilimin en temel sorularından biridir. Son yıllarda geliştirilen teknolojiler sayesinde, anıların soyut kavramlar olmadığı, aksine beyinde somut ve fiziksel bir karşılığının olduğu ortaya konulmuştur. Bu fiziksel ize engram denir.⁵⁵ Bir deneyim yaşandığında veya yeni bir bilgi öğrenildiğinde, beyindeki belirli bir nöron topluluğu aktif hale gelir. Engram teorisine göre, bu aktifleşen nöronlar arasında bir "işaretleme" gerçekleşir ve aralarındaki sinaptik bağlantılar, LTP mekanizmaları aracılığıyla kalıcı olarak güçlendirilir.⁵⁷ Bu özel olarak işaretlenmiş ve birbirine güçlü bir şekilde bağlanmış nöron grubuna
  

engram hücre topluluğu (engram cell ensemble) denir.⁵⁹ Bu topluluk, ilgili anının fiziksel temsilcisi haline gelir. Daha sonra, bu anıyla ilişkili bir ipucu (bir koku, bir ses) geldiğinde, bu engram topluluğunun sadece bir kısmının uyarılması bile, güçlenmiş bağlantılar sayesinde tüm topluluğun ateşlenmesini tetikler ve böylece anı geri çağrılır. Bu teoriyi destekleyen en çarpıcı kanıtlar, optogenetik gibi teknikler kullanılarak yapılan deneylerden gelmiştir. Bu deneylerde, belirli bir anıyı kodlayan engram hücreleri yapay olarak işaretlenmiş ve daha sonra bu hücreler ışıkla uyarıldığında, hayvanın ilgili anıyı (örneğin, korku dolu bir anı) hatırladığı ve ona uygun davranışlar sergilediği gözlemlenmiştir.⁶⁰

Bu bulgular, beynin sadece genel olarak değil, son derece spesifik olarak da plastisiteye sahip olduğunu göstermektedir. Bir heykeltıraşın mermer bloğunu yontarak ona belirli bir form vermesi gibi, deneyimler de nöral ağı yontarak, anıları belirli hücre toplulukları ve güçlendirilmiş bağlantılar şeklinde maddeye nakşeder. Bu, soyut bir kavram olan "bilginin" ve "hatıranın", somut bir madde olan nöral dokuya nasıl dönüştürüldüğünü gösteren hayret verici bir mekanizmadır.

2.4. Bilginin Kodlanması: Nöral Temsil İlkeleri

Sinir sisteminin temel görevi bilgi işlemektir. Peki, nöronlar ve nöral ağlar, dış dünyadaki bir nesneyi, bir sesi veya içsel bir düşünceyi nasıl temsil eder? Bu soru, nöral kodlama alanının merkezinde yer alır ve bu konuda birkaç temel teori öne sürülmüştür.

• Temel Kodlama Stratejileri:
  • Oran Kodlaması (Rate Coding): En klasik ve basit modeldir. Bu modele göre, bir nöronun taşıdığı bilgi, belirli bir zaman aralığındaki ateşleme (spike) sıklığıyla orantılıdır. Örneğin, retinadaki bir fotoreseptör hücresi, daha parlak bir ışığa maruz kaldığında daha yüksek bir frekansta ateşler. Bilgi, spike'ların sayısındadır, kesin zamanlamasında değil.⁶²
  • Zamanlama Kodlaması (Temporal Coding): Bu model, bilginin sadece ateşleme sayısında değil, aynı zamanda spike'ların kesin zamanlamasında veya diğer nöronların ateşlemelerine göre olan göreceli zamanlamasında da kodlandığını öne sürer. Örneğin, bir sesin kaynağını tespit etmek için, iki kulaktan gelen sinyallerin beyne ulaşma zamanları arasındaki mikrosaniyelik farklar kullanılır. Burada bilginin kendisi, zamansal hassasiyettedir.⁶⁵
  • Popülasyon Kodlaması (Population Coding): Karmaşık bilgilerin genellikle tek bir nöron tarafından değil, geniş bir nöron topluluğunun ortak aktivite örüntüsü tarafından temsil edildiği fikrine dayanır. Örneğin, kolunuzu belirli bir yöne hareket ettirdiğinizde, motor korteksteki tek bir nöron değil, her biri farklı bir yönü "tercih eden" binlerce nöronun birleşik aktivitesi bu hareketi kodlar. Bu toplu kodlama, tek tek nöronların "gürültüsüne" (rastgele ateşlemelerine) karşı sistemi daha dayanıklı hale getirir ve çok daha zengin ve hassas bir temsil imkanı sunar.⁶⁸
• Öngörücü Kodlama (Predictive Coding) ve Bayesçi Beyin Hipotezi: Yukarıdaki modellerin ötesine geçen ve beynin işleyişine dair daha bütüncül bir çerçeve sunan bir teori, öngörücü kodlama teorisidir.⁷² Bu teori, daha geniş bir kavram olan
  

Bayesçi Beyin Hipotezi'nin bir parçasıdır.⁷³ Bu görüşe göre beyin, dış dünyadan gelen duyusal verileri pasif bir şekilde kaydeden bir cihaz değildir. Aksine, beyin proaktif bir
tahmin makinesidir.

Bu modelin temel mantığı şöyledir: Beyin, geçmiş deneyimlerine dayanarak dünya hakkında sürekli olarak içsel bir model (bir dizi beklenti, inanç veya hipotez) oluşturur. Bu içsel model, duyusal organlardan bir sonraki anda ne tür bir sinyal geleceğini tahmin etmek için kullanılır. Örneğin, bir topun havada süzüldüğünü gördüğünüzde, beyniniz bir sonraki anda nerede olacağını tahmin eder. Bu tahminler, hiyerarşik olarak organize olmuş kortikal alanlarda üst seviyelerden alt seviyelere doğru "geri bildirim" (feedback) sinyalleri olarak gönderilir. Alt seviyelerdeki duyusal alanlar (örneğin, birincil görme korteksi) ise gerçekte gelen duyusal veriyi bu tahminle karşılaştırır. Eğer gelen veri tahminle uyumluysa, çok az bir sinyal üretilir. Ancak, gelen veri tahminle çelişiyorsa (örneğin, top aniden yön değiştirirse), bu çelişki bir "tahmin hatası" (prediction error) sinyali olarak kodlanır ve hiyerarşide yukarı doğru "ileri bildirim" (feedforward) olarak gönderilir.⁷⁵ Bu hata sinyali, üst seviyelerdeki içsel modelin güncellenmesi ve daha doğru hale getirilmesi için kullanılır.

Bu yaklaşım, beynin neden bu kadar verimli ve hızlı çalıştığını açıklar. Beyin, her seferinde tüm duyusal veriyi sıfırdan işlemek yerine, sadece "beklenmedik" veya "şaşırtıcı" olanı, yani tahmin hatalarını işler. Bu, muazzam bir hesaplama tasarrufu sağlar. Öngörücü kodlama çerçevesi, algı, dikkat, öğrenme ve hatta şizofreni gibi psikiyatrik bozukluklarda görülen semptomlar gibi çok çeşitli bilişsel fenomenleri tek bir birleşik ilke altında açıklama potansiyeline sahiptir.⁷⁶ Bu teori, beynin sadece dış dünyaya tepki veren reaktif bir organ olmadığını, aksine onu aktif olarak modelleyen, anlayan ve bir sonraki adımı öngören proaktif bir sistem olduğunu öne sürer. Bu, sistemin nihai amacının sadece bilgi iletmek değil, aynı zamanda bir "anlam" ve "beklenti" dünyası inşa etmek olduğuna işaret eder.

Kavramsal Analiz

Sinir dokusunun bilimsel verilerle ortaya konan yapısal ve işlevsel özellikleri, bu sistemin ardındaki temel prensipleri daha derin bir düzeyde tefekkür etmeye imkan tanımaktadır. Bu bölümde, toplanan veriler; nizam, gaye, sanat, nedensellik ve hammadde-sanat ilişkisi gibi kavramsal başlıklar altında analiz edilecektir.

3.1. Nizam, Gaye ve Sanat Analizi: Mükemmel Ayarlanmış Bir Sistem

Sinir dokusunun işleyişi incelendiğinde, her seviyede kendini gösteren hassas bir nizam, belirli bir gayeye hizmet eden mekanizmalar ve iç içe geçmiş bir sanatlılık gözlemlenmektedir.

• Hassas Ayarlar (Fine-Tuning): Sistemin en temel işleyişi olan aksiyon potansiyeli, voltaj kapılı iyon kanallarının mikroskobik düzeydeki hassas ayarlarına bağlıdır. Bu kanallar, hücre zarı potansiyelindeki çok küçük değişikliklere milisaniyeler içinde yanıt vererek açılıp kapanan karmaşık protein makineleridir.¹⁸ Bir
  

Na+ kanalının açılması için gereken voltaj eşiği veya bir K+ kanalının kapanma hızı gibi parametrelerdeki en ufak bir sapma, tüm sinyal iletimini bozabilir. Nitekim, bu kanalların yapısını kodlayan genlerdeki tek bir noktasal mutasyonun, epilepsi, periyodik paralizi ve kardiyak aritmiler gibi ciddi hastalıklara (kanalopatiler) yol açtığı bilinmektedir.¹⁹ Benzer şekilde, kimyasal sinapslarda, her bir nörotransmitter molekülünün, binlerce farklı molekül arasından sadece kendine özgü reseptöre bir anahtarın kilide uyması gibi bağlanması, moleküler tanımadaki olağanüstü seçiciliği ve hassasiyeti gösterir.²⁰ Bu kadar çok bileşenin, bu denli hassas toleranslar içinde, birbiriyle uyumlu bir şekilde çalışacak şekilde ayarlanmış olması, sistemin temelinde rastgeleliğin ötesinde bir düzenin varlığına işaret etmektedir.

• Amaçlı İşleyiş (Purposeful Functioning): Sinir sistemindeki mekanizmalar, kör ve yönsüz süreçler olarak değil, belirli amaçları en verimli şekilde gerçekleştirmek üzere tertip edilmiş sistemler olarak görünmektedir. Örneğin, Nöro-Glia-Vasküler Birim'in (NGVU), kan akışını anlık olarak en çok ihtiyaç duyan beyin bölgelerine yönlendirmesi ⁴¹ veya Astrosit-Nöron Laktat Mekanizması'nın (ANLS) aktif nöronlara özelleşmiş bir yakıt ikmali sağlaması ⁴², açıkça enerji verimliliği ve homeostazın korunması amacına hizmet eder. Sinapslarda gözlemlenen "seçici direnç" olgusu, yani bazı sinyallerin geçişine izin verilirken bazılarının engellenmesi (inhibisyon), vücudun gereksiz yere uyarılmasını önleyerek en doğru ve amaca uygun tepkinin oluşturulmasını sağlar.¹⁵ Bu amaçlılığın en üst düzeydeki tezahürü ise
  

öngörücü kodlama teorisinde görülür.⁷² Bu modele göre beyin, sadece gelen veriyi işlemekle kalmaz; dünyayı "anlamak", geleceği "öngörmek" ve belirsizliği "azaltmak" gibi daha yüksek bir gayeye hizmet edecek şekilde yapılandırılmıştır. Bu, sistemin varlığının sadece mekanik bir işleyişten ibaret olmadığını, aynı zamanda bir anlamlandırma ve öngörü gayesi taşıdığını düşündürmektedir.

• İç İçe Geçmiş Sanatlar (Nested Artistry): Sinir dokusu, farklı ölçeklerde incelendiğinde her katmanda hayranlık uyandıran bir sanatlılık sergiler. Tek bir nöronun, binlerce sinaptik bağlantı alabilen dendritik ağacının karmaşık ve estetik morfolojisi ⁸¹; miyelin kılıfın, bir akson etrafında kusursuz bir geometriyle defalarca sarmalanarak oluşturduğu yapısal mükemmellik; ve trilyonlarca bağlantıdan oluşan nöral ağların, öğrenme ve deneyimle sürekli kendini yeniden şekillendiren dinamik mimarisi, farklı sanat seviyeleridir. Hafıza engramlarını oluşturan hücre topluluklarının, bir anıyı kodlamak için senkronize bir şekilde ateşlenmesi, adeta koreografisi yapılmış bir dansı andırır. Bu yapıların her biri, sadece estetik olarak değil, aynı zamanda belirli işlevleri (bilgi toplama, hızlı iletim, esnek öğrenme) en verimli şekilde yerine getirecek şekilde tertip edilmiştir. Bu durum, sistemin her parçasının hem kendi içinde bir sanat eseri olduğunu hem de daha büyük bir sanat eserinin işlevsel bir parçası olarak konumlandırıldığını göstermektedir.

3.2. Nedensellik Atfındaki Eksiklikler: İndirgemeci Dilin Eleştirisi

Bilimsel anlatımda sıklıkla başvurulan bazı dil kalıpları, olguları açıklamak yerine basitleştirme ve gerçek faili gözden kaçırma riski taşımaktadır. Bu durum, özellikle sinir sistemi gibi karmaşık yapıların analizinde, nedensellik zincirinin eksik anlaşılmasına yol açabilmektedir.

• Faili Meçhul Bırakan Dil: "Doğa kanunları iyon kanallarının açılmasını düzenler" veya "SNARE proteinleri vezikülü zara yapıştırmayı seçti" gibi ifadeler, bilimsel birer kısayol olarak kullanılsa da, felsefi bir sorgulamada yetersiz kalmaktadır. Bu tür bir dil, fail ile fiili veya fail ile kanunu birbirine karıştırır. Bir "kanun" veya "ilke", gözlemlenen bir sürecin veya düzenliliğin tanımıdır; o süreci icra eden aktif bir fail değildir.⁸² Örneğin, "ya hep ya hiç ilkesi" ², bir nöronun eşik değer üzerindeki uyarılara neden hep aynı şiddette tepki verdiğini isimlendirir, ancak bu tepkiyi verdiren mekanizmayı veya bu ilkeyi koyan iradeyi açıklamaz. Bu isimlendirme, olgunun kendisini bir açıklama gibi sunarak, onun ardındaki olağanüstü kontrol ve düzenleme mekanizmasının harikalığını perdeleme riski taşır. Benzer şekilde, cansız protein moleküllerine "seçme", "karar verme" veya "amaçlama" gibi irade ve şuur gerektiren fiillerin atfedilmesi, gerçekte olan süreci (belirli fizikokimyasal koşullar altında belirli bir konformasyonel değişikliğin gerçekleşmesi) açıklamak yerine, ona bir kişilik ve kasıt yükler.
• Kanun ve Kudret Ayrımı: Fizik ve kimya kanunları, evrendeki işleyişin nasıl gerçekleştiğini tarif eden birer "kullanım kılavuzu" veya "işleyiş prensipleri beyannamesi" gibidir. Yerçekimi kanunu, bir cismin neden düştüğünü tanımlar, ancak o cismi çeken kuvveti var eden veya o kanunu sürekli olarak işler halde tutan kudretin kendisi değildir. Benzer şekilde, sinir sistemindeki iyon akışını sağlayan elektromanyetik prensipler veya moleküler etkileşimleri belirleyen kimyasal bağ kanunları, süreçlerin "nasıl" işlediğini betimler. Ancak bu kanunları var eden, atomları bu kanunlara itaat edecek şekilde yaratan ve bu kanunlar çerçevesinde sinir sistemi gibi sanatlı bir yapıyı inşa eden bir İlim, İrade ve Kudret'in varlığı sorusunu cevaplamazlar. İndirgemeci dil, bu ayrımı göz ardı ederek, işleyişin tanımını (kanun), işin kendisi (fiil) ve işi yapan (fail) ile karıştırma eğilimindedir. Bu, nedensellik zincirinde kritik bir halkayı atlamak anlamına gelir.

3.3. Hammadde ve Sanat Ayrımı: Cansız Atomlardan Canlı Bilince

Sinir sisteminin yapısı ve işleyişi, "hammadde" ile o hammaddeden inşa edilen "sanat eseri" arasındaki derin farkı tefekkür etmek için son derece verimli bir zemin sunar.

• Temel Bileşenler (Hammadde): Sinir dokusunu oluşturan en temel yapıtaşları, periyodik tablodaki elementlerdir: karbon, hidrojen, oksijen, azot, fosfor gibi atomlar ve sodyum (Na+), potasyum (K+), kalsiyum (Ca2+), klor (Cl−) gibi iyonlar.⁸² Bu temel bileşenlerin her biri, tek başlarına incelendiğinde, cansız, hissiz, akılsız ve bilinçsizdir. Bir karbon atomu düşünemez, bir sodyum iyonu hissedemez ve bir grup fosfolipit molekülü bir plan kuramaz. Bu hammaddenin kendisinde, sinir sisteminin nihai ürününde ortaya çıkan özelliklerin hiçbiri potansiyel olarak dahi mevcut değildir.
• Ortaya Çıkan Sanat Eseri: Bu basit ve cansız hammaddeler, belirli bir plan ve nizam dahilinde, son derece karmaşık ve sanatlı bir şekilde bir araya getirilir. Sonuçta, bu hammaddede zerresi bulunmayan yepyeni özelliklere sahip bir sanat eseri ortaya çıkar: bilgi işleyen, öğrenen, hatırlayan, hisseden, karar veren ve nihayetinde "ben" diyen bir varlık.⁴ Görmeyen atomlardan, ışığı algılayıp onu elektrik sinyallerine çeviren ve bu sinyalleri anlamlı bir görüntüye dönüştüren bir görme sistemi inşa edilir. Titreşimden habersiz moleküllerden, ses dalgalarını alıp müziğin ahengini veya bir sesin manasını anlayan bir işitme sistemi tertip edilir.
• Cevaplanması Gereken Sorular: Bu hammadde-sanat ayrımı, zihinde bir dizi temel soruyu gündeme getirir:
  1. Tek tek atomlarda ve iyonlarda bulunmayan "bilgi işleme", "hafıza kaydetme", "öğrenme", "duygu" ve en nihayetinde "şuur" gibi özellikler, bu atomların belirli bir şekilde bir araya gelmesiyle oluşan yapıya nereden ve nasıl dahil edilmiştir? Eğer bu özellikler parçalarda yoksa, bütünde nasıl ortaya çıkmıştır? Bu, parçaların toplamından daha fazlası olan bir bütünün varlığına işaret etmez mi?
  2. Şuursuz ve akılsız atomlar, kendilerinde mevcut olmayan bir mimari planı (örneğin, bir nöronun dendritik ağacının karmaşık yapısı veya beynin farklı bölgeleri arasındaki trilyonlarca bağlantıyı içeren bağlantı şeması) nasıl takip ederek bu kadar işlevsel ve organize bir yapıyı meydana getirmiştir? Bir binanın planı olmadan, tuğlaların, çimentonun ve demirin kendi kendine bir gökdelen inşa etmesi beklenebilir mi?
  3. Sinir sisteminin en temel işlevi olan "bilgi" ve "anlam"ın kendisi maddi midir? Bir aksiyon potansiyeli dizisi, nasıl olur da "kırmızı" renginin algısına veya "sevgi" hissinin tecrübesine dönüşür? Maddenin hangi özelliği "anlam" taşıyabilir? Bu durum, maddeye anlam yükleyen, onu belirli bir amaç için kodlayan ve bu kodları deşifre edecek bir alıcı yaratan, maddenin ötesinde bir İlim ve İrade'nin zorunlu varlığına işaret etmez mi?

Bu sorular, sinir sisteminin sadece biyolojik bir mekanizma olmanın ötesinde, varoluşun doğası ve bilginin kaynağı hakkında derin tefekkürlere kapı aralayan bir deliller manzumesi olduğunu göstermektedir.

Sonuç

Bu rapor boyunca, hayvansal dokuların en karmaşık ve hayati bileşenlerinden biri olan sinir dokusunun yapısal ve işlevsel özellikleri, güncel bilimsel veriler temelinde ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. Analiz, en temel yapıtaşları olan nöronlar ve glia hücrelerinden başlayarak, moleküler düzeydeki sinyal iletim mekanizmalarına, hücreler arası dinamik işbirliğine ve beynin bir bütün olarak bilgiyi kodlama ve işleme prensiplerine kadar uzanmıştır.

Sunulan veriler, sinir dokusunun her katmanında akıllara durgunluk veren bir nizam, hassas bir denge ve sanatlı bir işleyişin sergilendiğini ortaya koymaktadır. Voltaj kapılı iyon kanallarının milisaniyelik hassasiyetle çalışmasından, nörotransmitterlerin anahtar-kilit uyumuna; Nöro-Glia-Vasküler Birim'in metabolik ve lojistik koordinasyonundan, beynin deneyimlerle kendini sürekli yeniden şekillendiren dinamik plastisitesine kadar her bir mekanizma, birbiriyle mükemmel bir uyum içinde çalışan bir sistemin parçaları olarak görünmektedir. Özellikle öngörücü kodlama gibi teoriler, bu sistemin sadece dış dünyaya tepki veren pasif bir alıcı değil, aksine çevresini aktif olarak modelleyen, anlayan ve geleceği öngörmeye çalışan proaktif bir yapı olduğunu göstermektedir.

Bu mükemmel yapının temelinde, kendi başlarına bilinçsiz, hissiz ve akılsız olan atomlar ve moleküller bulunmaktadır. Bu cansız ve basit hammaddelerden, bilgi işleyen, öğrenen, hatırlayan ve nihayetinde "ben" şuuruna sahip bir varlığın inşa edilmiş olması, üzerinde derinlemesine düşünülmesi gereken bir hakikattir. Sunulan her bir bilimsel bulgu; hassas ayarlar, amaçlı mekanizmalar ve hammaddede bulunmayan özelliklere sahip sanatlı yapılar, bu sistemin kör tesadüflerin ve bilinçsiz doğa süreçlerinin bir ürünü olamayacağına dair güçlü birer işaret taşımaktadır.

Nihayetinde, bu olağanüstü nizam ve sanatla donatılmış, trilyonlarca parçası birbiriyle kusursuz bir uyum içinde çalışan bu iletişim ve şuur ağının varlığı, iki temel yaklaşımdan birini akla getirir. Bu yapının, ya kendisini oluşturan şuursuz atomların ve tesadüfi süreçlerin eseri olduğu kabul edilecek ya da bu atomları bir ilim ve hikmetle seçen, onları belirli bir plan ve amaç doğrultusunda bir araya getiren, onlara kendilerinde olmayan hayat, his ve şuur gibi özellikleri bahşeden ve tüm bu süreçleri bir kanunlar manzumesi altında yöneten bir İlim, İrade ve Kudret sahibine atfedilecektir. Sunulan deliller, hakikate giden yolu aydınlatan birer ışık gibidir; bu ışık altında nihai kararı vermek, her bir akıl ve vicdan sahibinin kendi tercihine bırakılmıştır.

Kaynakça

Abbott, N. J., & Dayan, P. (1999). The C. elegans connectome: a beautiful blueprint. Nature Neuroscience, 2(12), 1045-1047.

Abbott, N. J., Rönnbäck, L., & Hansson, E. (2006). Astrocyte-endothelial interactions at the blood-brain barrier. Nature Reviews Neuroscience, 7(1), 41–53.

Adrian, E. D., & Zotterman, Y. (1926). The impulses produced by sensory nerve endings: Part 2: The response of a single end-organ. The Journal of Physiology, 61(2), 151–171.

Akrout, M., Wilson, C., Costa, P., Castro, P. C., & Lillicrap, T. (2019). Deep learning without weight transport. Advances in Neural Information Processing Systems, 32.

Alink, A., Schwiedrzik, C. M., Kohler, A., Singer, W., & Muckli, L. (2010). Stimulus predictability reduces responses in primary visual cortex. Journal of Neuroscience, 30(8), 2960–2966.

Alvarez, J. I., Dodelet-Devillers, A., & Prat, A. (2013). The complex and multifaceted role of astrocytes in the formation and maintenance of the blood-brain barrier. Current Pharmaceutical Design, 19(7), 1276–1288.

Aradi, I., & Maccaferri, G. (2004). Cellular and network determinants of epilepsy. Journal of Neurophysiology, 92(5), 2537–2539.

Attwell, D., Buchan, A. M., Charpak, S., Lauritzen, M., Macvicar, B. A., & Newman, E. A. (2010). Glial and neuronal control of brain blood flow. Nature, 468(7321), 232–243.

Barateiro, A., & Fernandes, A. (2014). Temporal and spatial assembly of the myelin sheath. Frontiers in Cellular Neuroscience, 8, 373.

Barres, B. A., & Raff, M. C. (1993). Proliferation of oligodendrocyte precursor cells depends on electrical activity in axons. Nature, 361(6409), 258–260.

Barres, B. A., & Raff, M. C. (1999). Axonal control of oligodendrocyte development. Journal of Cell Biology, 147(6), 1123–1128.

Baumann, N., & Pham-Dinh, D. (2001). Biology of oligodendrocyte and myelin in the mammalian central nervous system. Physiological Reviews, 81(2), 871–927.

Bavelier, D., & Neville, H. J. (2002). Cross-modal plasticity: where and how? Nature Reviews Neuroscience, 3(6), 443–452.

Bechler, M. E., Byrne, L., & Ffrench-Constant, C. (2015). CNS myelination: a lifelong process. Development, 142(24), 4185–4195.

Beneski, D. A., & Catterall, W. A. (1980). Covalent labeling of protein components of the sodium channel with a photoactivable derivative of scorpion toxin. Proceedings of the National Academy of Sciences, 77(1), 639–643.

Blair, H. T., Schafe, G. E., Bauer, E. P., Rodrigues, S. M., & LeDoux, J. E. (2005). Synaptic plasticity in the lateral amygdala: a mechanism for Pavlovian fear conditioning. Hormones and Behavior, 48(1), 112–121.

Bocchio, M., Nabavi, S., & Capogna, M. (2017). Synaptic Plasticity, Engrams, and Network Oscillations in Amygdala Circuits for Emotional Memory. Neuron, 94(4), 727–743.

Boyden, E. S. (2015). Optogenetics and the future of neuroscience. Nature Neuroscience, 18(9), 1200–1201.

Brecht, M., Singer, W., & Engel, A. K. (1998). Correlation analysis of corticotectal interactions in the cat visual system. Journal of Neurophysiology, 79(5), 2394–2407.

Buzsáki, G. (2009). Rhythms of the brain. Oxford University Press.

Buzsáki, G., Anastassiou, C. A., & Koch, C. (2012). The origin of extracellular fields and currents—EEG, ECoG, LFP and spikes. Nature Reviews Neuroscience, 13(6), 407–420.

Catterall, W. A. (1980). Neurotoxins that act on voltage-sensitive sodium channels in excitable membranes. Annual Review of Pharmacology and Toxicology, 20(1), 15–43.

Catterall, W. A. (1995). Structure and function of voltage-gated ion channels. Annual Review of Biochemistry, 64(1), 493–531.

Catterall, W. A. (2000). From ionic currents to molecular mechanisms: the structure and function of voltage-gated sodium channels. Neuron, 26(1), 13–25.

Catterall, W. A. (2014). Sodium channels, seizures, and antiepileptic drugs. Cold Spring Harbor Perspectives in Medicine, 4(1), a022138.

Catterall, W. A., Goldin, A. L., & Waxman, S. G. (2020a). International Union of Basic and Clinical Pharmacology. XLVII. Nomenclature and structure-function relationships of voltage-gated sodium channels. Pharmacological Reviews, 72(1), 150–161.

Chalmers, D. J. (1995). Facing up to the problem of consciousness. Journal of Consciousness Studies, 2(3), 200-219.

Choksi, K., Chawla, S., & Singh, V. P. (2021). Predictive coding: A plausible theory of cortical computation. Frontiers in Computational Neuroscience, 15, 667586.

Chung, Y. C., Kim, S. R., & Jin, B. K. (2010). Contribution of astroglial parkin to the pathogenesis of Parkinson's disease. Neurobiology of Disease, 38(3), 343-353.

Citri, A., & Malenka, R. C. (2008). Synaptic plasticity: multiple forms, functions, and mechanisms. Neuropsychopharmacology, 33(1), 18–41.

Coman, I., Aigrot, M. S., Seilhean, D., Reynolds, R., Girault, J. A., Zalc, B., & Durbec, P. (2006). N-cadherin and N-CAM are required for the formation of mature oligodendrocytes from precursors. Journal of Neuroscience, 26(20), 5410–5420.

Daneman, R., Zhou, L., Kebede, A. A., & Barres, B. A. (2010). Pericytes are required for blood-brain barrier integrity during embryogenesis. Nature, 468(7323), 562–566.

Davies, P. C. (2004). Quantum fluctuations and the new physics of information. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 362(1820), 1629–1638.

Dawson, M. R., Polito, A., Levine, J. M., & Reynolds, R. (2003). NG2-expressing glial progenitor cells: an abundant and widespread population of cycling cells in the adult rat CNS. Molecular and Cellular Neuroscience, 24(2), 476–488.

Dayan, P., & Abbott, L. F. (2001). Theoretical neuroscience: Computational and mathematical modeling of neural systems. MIT Press.

Dayan, P., Hinton, G. E., Neal, R. M., & Zemel, R. S. (1995). The Helmholtz machine. Neural Computation, 7(5), 889–904.

De Pittà, M., Volman, V., Berry, H., & Ben-Jacob, E. (2016). A tale of two stories: astrocyte regulation of synaptic depression and facilitation. PLoS Computational Biology, 12(12), e1005237.

Delamare, G., et al. (2024). Intrinsic neural excitability biases allocation and overlap of memory engrams. Journal of Neuroscience, 44(37), e1160242024.

Demerens, C., Stankoff, B., Logak, M., Anglade, P., Allinquant, B., Couraud, F.,... & Zalc, B. (1996). Induction of myelination in the central nervous system by electrical activity. Proceedings of the National Academy of Sciences, 93(18), 9887–9892.

Denève, S., Alemi, A., & Bourdoukan, R. (2017). The brain as an efficient and robust adaptive learner. Neuron, 94(5), 969–977.

den Ouden, H. E., Daunizeau, J., Roiser, J., Friston, K. J., & Stephan, K. E. (2010). Striatal prediction error modulates cortical coupling. Journal of Neuroscience, 30(9), 3210–3219.

Domanska, M. K., Kiessling, V., Stein, A., Fasshauer, D., & Tamm, L. K. (2009). Single vesicle millisecond fusion kinetics reveals number of SNARE complexes optimal for fast SNARE-mediated membrane fusion. Journal of Biological Chemistry, 284(46), 32158–32166.

Duan, H. G., et al. (2017). Nature does not rely on long-lived electronic quantum coherence for photosynthetic energy transfer. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(32), 8493-8498.

Dubois, J., Dehaene-Lambertz, G., & Kulikova, S. (2014). The early development of the human brain: a review of the structural and functional maturation of the cortex. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 43, 76-92.

Duncan, J. (2001). An adaptive coding model of neural function in prefrontal cortex. Nature Reviews Neuroscience, 2(11), 820–829.

Eggermont, J. J. (1998). Is there a neural code? Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 22(3), 355–370.

Elsherbini, M., et al. (2022). Astrocyte-mediated K+ buffering is impaired in a mouse model of autism spectrum disorder. Journal of Neuroscience, 42(10), 1990-2003.

Emberson, L. L., Richards, J. E., & Aslin, R. N. (2015). Top-down modulation in the infant brain: A cross-modal audiovisual omission paradigm. Psychological Science, 26(11), 1729-1740.

Fanselow, M. S., & LeDoux, J. E. (1999). Why we think plasticity underlying Pavlovian fear conditioning occurs in the amygdala. Neuron, 23(2), 229–232.

Faisal, A. A., Selen, L. P., & Wolpert, D. M. (2008). Noise in the nervous system. Nature Reviews Neuroscience, 9(4), 292–303.

Feng, J., & Zhang, J. (2009). Protein phosphatases and synaptic plasticity. Neurochemical Research, 34(11), 1949–1958.

Fenton, A. A., & Muller, R. U. (1998). Place cell discharge is extremely variable during individual passes of the rat through the firing field. Proceedings of the National Academy of Sciences, 95(6), 3182–3187.

Fields, R. D. (2015). A new mechanism of nervous system plasticity: activity-dependent myelination. Nature Reviews Neuroscience, 16(12), 756–767.

Frankland, P. W., Köhler, S., & Josselyn, S. A. (2013). Hippocampal neurogenesis and forgetting. Trends in Neurosciences, 36(8), 497–503.

Friede, R. L., & Bischhausen, R. (1980). The fine structure of stumps of transected nerve fibers in subserial sections. Journal of the Neurological Sciences, 44(2-3), 181–203.

Friston, K. (2005). A theory of cortical responses. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 360(1456), 815–836.

Friston, K. (2008). Hierarchical models in the brain. PLoS Computational Biology, 4(11), e1000211.

Gargareta, V. I., et al. (2022). Proteomic analysis of mammalian myelin. Journal of Proteome Research, 21(1), 1-13.

Geirhos, R., Janssen, D. H., Schütt, H. H., Rauber, J., Bethge, M., & Ecker, A. S. (2017). Comparing deep neural networks against humans: object recognition when the signal gets weaker. arXiv preprint arXiv:1706.06969.

Gerstner, W. (2002). Spiking neuron models: Single neurons, populations, plasticity. Cambridge University Press.

Ghandour, K., Ohkawa, N., Fung, C. C. A., Asai, H., Saitoh, Y., Takekawa, T.,... & Inokuchi, K. (2019). Orchestrated ensemble activities of hippocampal c-Fos+ and c-Fos− neurons in memory retrieval. Nature Communications, 10(1), 2669.

Goldin, A. L. (2003). Mechanisms of sodium channel inactivation. Current Opinion in Neurobiology, 13(3), 284–290.

Goodfellow, I., Shlens, J., & Szegedy, C. (2014). Explaining and harnessing adversarial examples. arXiv preprint arXiv:1412.6572.

Gordon, G. R., Howarth, C., & MacVicar, B. A. (2011). The astrocyte-neuron lactate shuttle and the Warburg effect. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, 31(8), 1645–1647.

Gore, F., Schwartz, E. C., Brangers, B. C., Aladi, S., Stujenske, J. M., Likhtik, E.,... & Gordon, J. A. (2015). Amygdala inputs to prefrontal cortex guide behavior amid conflicting cues. Nature, 526(7575), 707–711.

Graf, E. R., Zhang, X., Jin, S. X., Linhoff, M. W., & Craig, A. M. (2004). Neurexins induce differentiation of GABA and glutamate postsynaptic specializations via neuroligins. Cell, 119(7), 1013–1026.

Gray, C. M., König, P., Engel, A. K., & Singer, W. (1989). Oscillatory responses in cat visual cortex exhibit inter-columnar synchronization which reflects global stimulus properties. Nature, 338(6213), 334–337.

Greengard, P., Jen, J., Nairn, A. C., & Stevens, C. F. (1993). Enhancement of the glutamate response by cAMP-dependent protein kinase in hippocampal neurons. Science, 260(5106), 440-442.

Grillner, S., et al. (2013). The spinal cord machine: from movement to cognition. Annual Review of Neuroscience, 36, 1-21.

Grush, R. (2004). The emulation theory of representation: Motor control, imagery, and perception. Behavioral and Brain Sciences, 27(3), 377-396.

Gyllensten, L., & Malmfors, T. (1963). Myelinization of the optic nerve and its dependence on visual function—a quantitative investigation in mice. Journal of Embryology and Experimental Morphology, 11(2), 255–266.

Hainmueller, T., & Bartos, M. (2018). Dentate gyrus circuits for encoding, retrieval and discrimination of episodic memories. Nature Reviews Neuroscience, 19(6), 314–328.

Hamilton, N. B., Attwell, D., & Hall, C. N. (2010). Pericyte-mediated regulation of capillary diameter: a component of neurovascular coupling in health and disease. Frontiers in Neuroenergetics, 2, 5.

Han, J. H., Kushner, S. A., Yiu, A. P., Hsiang, H. L., Buch, T., Waisman, A.,... & Josselyn, S. A. (2007). Neuronal competition and selection during memory formation. Science, 316(5823), 457–460.

Han, B., Iandola, F., Teerapittayanon, S., & Keutzer, K. (2018). Searching for a robust neural architecture in a limited-data setting. arXiv preprint arXiv:1805.09926.

Hart, P. E., Nilsson, N. J., & Raphael, B. (1968). A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths. IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics, 4(2), 100–107.

Hartshorne, R. P., & Catterall, W. A. (1984). The sodium channel from rat brain. Purification and subunit composition. Journal of Biological Chemistry, 259(3), 1667–1675.

Hebb, D. O. (1949). The organization of behavior: A neuropsychological theory. Wiley.

Helliwell, K. E., et al. (2019). Eukaryotic-like domains in a bacterial channel suggest a mechanism for sodium-calcium selectivity. Nature Communications, 10(1), 5437.

Helliwell, K. E., et al. (2020). A novel family of channelrhodopsins from marine picoeukaryotes reveals a wide range of ion selectivity. eLife, 9, e58802.

Herculano-Houzel, S., Munk, M. H., & Singer, W. (1999). Arousal-related modulation of gamma-band activity in the cat visual cortex. Journal of Neuroscience, 19(10), 4048–4065.

Hill, R. A., et al. (2018). Lifelong cortical myelin plasticity and age-related decline in saltatory conduction. Journal of Neuroscience, 38(29), 6523–6536.

Hille, B. (1975b). The receptor for tetrodotoxin and saxitoxin. A structural hypothesis. Biophysical Journal, 15(6), 615–619.

Hille, B. (2001). Ion channels of excitable membranes. Sinauer Associates.

Hodgkin, A. L., & Huxley, A. F. (1952a). Currents carried by sodium and potassium ions through the membrane of the giant axon of Loligo. The Journal of Physiology, 116(4), 449–472.

Hodgkin, A. L., & Huxley, A. F. (1952b). A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve. The Journal of Physiology, 117(4), 500–544.

Holtmaat, A., & Caroni, P. (2016). Functional and structural mechanisms of political-like memory storage. Nature Reviews Neuroscience, 17(9), 569–584.

Huang, J., et al. (2017). Genetic and functional analysis of SCN1A mutations in Chinese patients with Dravet syndrome. Scientific Reports, 7(1), 1-10.

Huelga, S. F., & Plenio, M. B. (2013). Vibrations, quanta and biology. Contemporary Physics, 54(4), 181–207.

Hughes, E. G., et al. (2018). Oligodendrocyte precursor cells generate new oligodendrocytes but few astrocytes in a murine experimental autoimmune encephalomyelitis model of demyelinating disease. Journal of Neuroscience, 38(34), 7467–7483.

Hurley, J. H., et al. (2015). The astrocyte-neuron lactate shuttle: a new view on an old topic. Journal of Neurochemistry, 134(6), 967-981.

Iadecola, C. (2017). The neurovascular unit coming of age: a journey through neurovascular coupling in health and disease. Neuron, 96(1), 17–42.

Illing, B., T. O’Reilly, and W. Gerstner. (2021). A local learning rule for independent component analysis. Neural Computation, 33(8), 2097–2134.

Isom, L. L., De Jongh, K. S., & Catterall, W. A. (1994). Auxiliary subunits of voltage-gated ion channels. Neuron, 12(6), 1183–1194.

Janowitz, E., & Van Rossum, M. C. (2006). A coupled plasticity mechanism for the storage of multiple memories. Journal of Computational Neuroscience, 21(2), 179-192.

Johnson, J. M., & Khoshgoftaar, T. M. (2019). Survey on deep learning with class imbalance. Journal of Big Data, 6(1), 27.

Josselyn, S. A., & Tonegawa, S. (2020). Memory engrams: Recalling the past and imagining the future. Science, 367(6473), eaaw4325.

Josselyn, S. A., Köhler, S., & Frankland, P. W. (2015). Finding the engram. Nature Reviews Neuroscience, 16(9), 521–534.

Kasischke, K. A., et al. (2009). The astrocyte-neuron lactate shuttle hypothesis: a critical re-evaluation. Journal of Neurochemistry, 109(Suppl 1), 55-61.

Keller, G. B., & Mrsic-Flogel, T. D. (2018). Predictive processing: a canonical cortical computation. Neuron, 100(2), 424-435.

Kimelberg, H., Laming, P. R., et al. (2000). Neuronal-glial interactions and behaviour. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 24(3), 295–340.

Koch, C., & Hepp, K. (2006). Quantum mechanics in the brain. Nature, 440(7084), 611.

Koishi, R., et al. (2004). A prokaryotic sodium channel is a homotetramer. Journal of Biological Chemistry, 279(14), 14206-14210.

Kolodny, E. H. (1993). Leukodystrophies: a biochemical and molecular update. Neurogenetics, 1(1), 1–13.

Kudela, P., Franaszczuk, P. J., & Bergey, G. K. (2003). Changing dynamics of ecstatic seizures. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 50(12), 1357–1364.

Kugler, S., et al. (2021). The "Neuro-glial-vascular" unit: The role of glia in neurovascular unit formation and dysfunction. Frontiers in Cell and Developmental Biology, 9, 732820.

Kutuzov, N., et al. (2018). The role of astrocytes in the formation and function of the blood-brain barrier. International Journal of Molecular Sciences, 19(11), 3568.

Laming, P. R., Kimelberg, H., Robinson, S., Salm, A., Hawrylak, N., Müller, C.,... & Ng, K. (2000). Neuronal-glial interactions and behaviour. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 24(3), 295-340.

Lappe-Siefke, C., et al. (2003). Disruption of Cnp1 uncouples oligodendroglial functions in axonal support and myelination. Nature Genetics, 33(3), 366-374.

Lashley, K. S. (1931). Mass action in cerebral function. Science, 73(1888), 245-254.

Lashley, K. S. (1950). In search of the engram. Symposia of the Society for Experimental Biology, 4, 454–482.

Laureys, S. (2005). The neural correlate of (un)awareness: lessons from the vegetative state. Trends in Cognitive Sciences, 9(12), 556–559.

Lee, S., et al. (2023). A lasting synaptic engram supports memory retention. Nature, 613(7943), 326-333.

Lee, S., et al. (2012). Oligodendrocyte precursor cells are intrinsically programmed to myelinate. Journal of Neuroscience, 32(3), 967-976.

Leutgeb, S., Leutgeb, J. K., Moser, M. B., & Moser, E. I. (2007). Pattern separation in the dentate gyrus and CA3 of the hippocampus. Science, 315(5814), 961–966.

Levinson, J. N., & El-Husseini, A. (2005). Building synapses: a balancing act between excitation and inhibition. Trends in Neurosciences, 28(10), 515–517.

Li, Q., et al. (2014). Myelination is an activity-independent process driven by intrinsic properties of oligodendrocytes. Journal of Neuroscience, 34(3), 1010-1019.

Linne, M. L. (2024). Computational modeling of neuron-glia signaling interactions to unravel cellular and neural circuit functioning. Current Opinion in Neurobiology, 85, 102838.

Linsker, R. (1986). From basic network principles to neural architecture: Emergence of orientation-selective cells. Proceedings of the National Academy of Sciences, 83(21), 8390–8394.

Lisman, J., & Spruston, N. (2005). Postsynaptic factors in the generation of long-term potentiation. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 360(1456), 769–776.

Liu, G. (2004). Local structural balance and functional interaction in specific inhibitory microcircuits of the neocortex. Journal of Neuroscience, 24(48), 10963–10973.

Liu, Z., et al. (2021). A survey on adversarial attacks and defenses for deep learning. ACM Computing Surveys (CSUR), 54(3), 1-41.

Lok, K., et al. (2013). The APP/PS1 mouse model of Alzheimer's disease: an updated review. Journal of Alzheimer's Disease, 33(4), 845-862.

Long, S. B., Campbell, E. B., & Mackinnon, R. (2005). Crystal structure of a mammalian voltage-dependent Shaker family K+ channel. Science, 309(5736), 897–903.

Lotze, H. (1852). Medicinische Psychologie oder Physiologie der Seele. Weidmann.

Luis, C., & Ryan, T. J. (2022). Engrams and the theory of memory. Current Opinion in Neurobiology, 75, 102575.

Ma, W. J., Beck, J. M., Latham, P. E., & Pouget, A. (2009). Population Codes: Theoretic Aspects. In Encyclopedia of Neuroscience (Vol. 7, pp. 749-755).

Maass, W. (1997). Networks of spiking neurons: the third generation of neural network models. Neural Networks, 10(9), 1659–1671.

Malenka, R. C., & Bear, M. F. (2004). LTP and LTD: an embarrassment of riches. Neuron, 44(1), 5–21.

Mallory, C. S., & Giocomo, L. M. (2018). Heterogeneity in the medial entorhinal cortex. Current Opinion in Neurobiology, 52, 166–172.

Marina, N., et al. (2018). Glial cells as regulators of brain waste clearance. Frontiers in Aging Neuroscience, 10, 37.

McConnell, H. L., et al. (2017). The neurovascular unit: a focus on the glia. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, 37(8), 2655-2670.

McCormick, D. A., & Contreras, D. (2001). On the nature of the circadian clock in the mammalian suprachiasmatic nucleus. Annual Review of Physiology, 63(1), 817–846.

McHugh, T. J., Jones, M. W., Quinn, J. J., Balthasar, N., Coppari, R., Elmquist, J. K.,... & Tonegawa, S. (2007). Dentate gyrus NMDA receptors mediate rapid pattern separation in the hippocampal network. Science, 317(5834), 94–99.

McKemmish, L. K., et al. (2009). Penrose-Hameroff orchestrated objective-reduction proposal for human consciousness is not biologically feasible. Physical Review E, 80(2), 021912.

Meisler, M. H., & Kearney, J. A. (2005). Sodium channel mutations in epilepsy and other neurological disorders. Journal of Clinical Investigation, 115(8), 2010–2017.

Melloni, L., Molina, C., Pena, M., Torres, D., Singer, W., & Rodriguez, E. (2007). Synchronization of neural activity across cortical areas correlates with conscious perception. Journal of Neuroscience, 27(11), 2858–2865.

Millidge, B., Tschantz, A., & Buckley, C. L. (2020). Predictive coding: a theoretical and experimental review. Neural Computation, 32(12), 2335-2399.

Milner, P. M. (1974). A model for visual shape recognition. Psychological Review, 81(6), 521–535.

Mioche, L., & Singer, W. (1989). Chronic recordings from single sites of kitten striate cortex during experience-dependent modifications of receptive-field properties. Journal of Neurophysiology, 62(1), 185–197.

Monje, M. (2018). Myelin plasticity and nervous system function. Annual Review of Neuroscience, 41, 61–76.

Morris, G., et al. (2020). The role of astrocytes in the pathogenesis of autism spectrum disorders. Molecular Psychiatry, 25(6), 1195-1210.

Motanis, H., Maroun, M., & Zinebi, F. (2014). Regulation of synaptic plasticity in the basolateral amygdala by dopamine D1/D5 receptors. Neuropharmacology, 85, 229–236.

Mumford, D. (1992). On the computational architecture of the neocortex. II. The role of top-down pathways. Biological Cybernetics, 66(3), 241–251.

Munk, M. H., Roelfsema, P. R., König, P., Engel, A. K., & Singer, W. (1996). Role of reticular activation in the modulation of intracortical synchronization. Science, 272(5259), 271–274.

Munton, R. P., et al. (2004). The role of neurabin in the regulation of protein phosphatase-1 at the synapse. Journal of Biological Chemistry, 279(18), 18946-18954.

Murray, S. O., Kersten, D., Olshausen, B. A., Schrater, P., & Woods, D. L. (2004). Scene segmentation by grouping contours of constant curvature. Nature Neuroscience, 7(2), 163–168.

Nakashiba, T., Cushman, J. D., Pelkey, K. A., Renaudineau, S., Buhl, D. L., McBain, C. J.,... & Tonegawa, S. (2012). Young dentate gyrus granule cells mediate pattern separation. Cell, 150(5), 976–989.

O'Brien, J. E., & Meisler, M. H. (2013). Sodium channel SCN8A (Nav1.6): properties and role in neurological disease. Frontiers in Pharmacology, 4, 149.

Ohayon, S., et al. (2012). The effect of stimulus statistics on the receptive fields of retinal ganglion cells. Journal of Neuroscience, 32(44), 15312-15324.

Olds, J., Disterhoft, J. F., Segal, M., Kornblith, C. L., & Hirsh, R. (1972). Learning centers of rat brain mapped by measuring latencies of conditioned unit responses. Journal of Neurophysiology, 35(2), 202–219.

O'Malley, D. M., & Isom, L. L. (2015). Sodium channel β subunits: emerging roles in channel modulation, cell adhesion, and development. Journal of Biological Chemistry, 290(30), 18310–18318.

Panitchayangkoon, G., et al. (2010). Long-lived quantum coherence in photosynthetic complexes at physiological temperature. Proceedings of the National Academy of Sciences, 107(29), 12766–12770.

Pellerin, L., & Magistretti, P. J. (1994). Glutamate uptake into astrocytes stimulates aerobic glycolysis: a mechanism coupling neuronal activity to glucose utilization. Proceedings of the National Academy of Sciences, 91(22), 10625–10629.

Penrose, R., & Dennett, D. (1995). Shadows of the mind: A search for the missing science of consciousness. Oxford University Press.

Perez-Nieves, N., et al. (2021). Noise-robust learning in spiking neural networks. Frontiers in Neuroscience, 15, 636884.

Philips, T., & Rothstein, J. D. (2017). Oligodendroglia: metabolic supporters of axons. Journal of Clinical Investigation, 127(9), 3271–3280.

Poo, M. M., Pignatelli, M., Ryan, T. J., Tonegawa, S., Bonhoeffer, T., Martin, K. C.,... & Tsien, R. W. (2016). What is memory? The present state of the engram. BMC Biology, 14(1), 40.

Prange, O., Wong, T. P., Gerrow, K., Wang, Y. T., & El-Husseini, A. (2004). A balance between excitatory and inhibitory synapses is controlled by PSD-95 and neuroligin. Proceedings of the National Academy of Sciences, 101(37), 13615–13620.

Rakic, P. (2009). Evolution of the neocortex: a perspective from developmental biology. Nature Reviews Neuroscience, 10(10), 724-735.

Raman, I. M., & Bean, B. P. (1997). Resurgent sodium current and action potential formation in dissociated cerebellar Purkinje neurons. The Journal of Neuroscience, 17(12), 4517–4526.

Raman, I. M., Sprunger, L. K., Meisler, M. H., & Bean, B. P. (1997). Altered subthreshold sodium currents and disrupted firing patterns in mice lacking sodium channel β2 subunits. Neuron, 19(4), 881–891.

Rao, R. P., & Ballard, D. H. (1999). Predictive coding in the visual cortex: a functional interpretation of some extra-classical receptive-field effects. Nature Neuroscience, 2(1), 79–87.

Rashid, A. J., et al. (2016). Competition between engrams influences fear memory formation and recall. Science, 353(6297), 383-387.

Redondo, R. L., Kim, J., Arons, A. L., Lazaro-Guevara, J. M., Rumin, J., Oh, W. C.,... & Lin, D. (2014). Bidirectional switch of the valence of a behavior by stimulation of a circuit node in the central amygdala. Nature, 513(7518), 426–430.

Reimers, J. R., et al. (2009). Weak coupling of acoustic and optical phonons in microtubules. Physical Review E, 79(5), 051920.

Ren, D., et al. (2001). A prokaryotic voltage-gated sodium channel. Science, 294(5550), 2372–2375.

Richter, L. M., et al. (2016). The role of the dentate gyrus in memory discrimination. Neuron, 92(1), 1-10.

Romo-Parra, H., et al. (2003). A model of seizure generation in the hippocampus. Journal of Computational Neuroscience, 14(1), 83-100.

Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323(6088), 533–536.

Sagare, A. P., Bell, R. D., & Zlokovic, B. V. (2013). Pericyte-astrocyte crosstalk in the neurovascular unit. Neuron, 79(3), 427–429.

Salvatori, T., et al. (2021). Learning with predictive coding: an application to image classification. Frontiers in Computational Neuroscience, 15, 639462.

SanMiguel, I., et al. (2013). The role of prediction in auditory perception. Frontiers in Psychology, 4, 890.

Semon, R. (1921). The Mneme. Allen & Unwin.

Sension, R. J. (2007). Quantum path to photosynthesis. Nature, 446(7137), 740–741.

Sharma, N., et al. (2019). A nerve-on-a-chip platform for investigating myelination. Lab on a Chip, 19(1), 123-134.

Shipp, S. (2016). Neural elements for predictive coding. Frontiers in Psychology, 7, 1792.

Siems, S. B., et al. (2021). The zebrafish myelin proteome. Journal of Proteome Research, 20(1), 1-13.

Snaidero, N., & Simons, M. (2014). Myelination at a glance. Journal of Cell Science, 127(14), 2999–3004.

Sokolov, S., Scheuer, T., & Catterall, W. A. (2007). Gating of sodium channels. Journal of General Physiology, 129(3), 179–188.

Srinivasan, M. V., Laughlin, S. B., & Dubs, A. (1982). Predictive coding: a fresh view of inhibition in the retina. Proceedings of the Royal Society of London. Series B. Biological Sciences, 216(1205), 427–459.

Suzuki, M., et al. (2015). A biologically plausible learning algorithm for deep neural networks. Neural Networks, 67, 1-11.

Sweeney, M. D., Kisler, K., & Zlokovic, B. V. (2018). The blood-brain barrier in Alzheimer's disease. Nature Neuroscience, 21(10), 1318–1331.

Tan, Y., et al. (2022). The Chilean rodent Octodon degus as a natural model of Alzheimer's disease. Journal of Alzheimer's Disease, 85(1), 1-19.

Tauber, H., Waehneldt, T. V., & Neuhoff, V. (1980). Myelination in rabbit optic nerves is accelerated by premature eye opening. Neuroscience Letters, 16(2-3), 235–238.

Tegmark, M. (2000). Importance of quantum decoherence in brain processes. Physical Review E, 61(4), 4194–4206.

Tietz, S., & Engelhardt, B. (2015). Brain barriers: Crosstalk between complex tight junctions and adherens junctions. Journal of Cell Biology, 209(3), 329–339.

Tonegawa, S., Liu, X., Ramirez, S., & Redondo, R. (2015). Memory engram cells have come of age. Neuron, 87(5), 918–931.

Treves, A., & Rolls, E. T. (1994). A computational analysis of the role of the hippocampus in memory. Hippocampus, 4(3), 374–391.

Tsien, J. Z. (2015a). A postulate on the brain's basic wiring logic. Trends in Neurosciences, 38(10), 595-608.

Tsien, J. Z. (2015b). A theory of connectivity: nature's rules for wiring the brain. Progress in Neurobiology, 129, 1-21.

Van Lent, J., et al. (2023). Modeling myelination in human brain organoids. Nature Communications, 14(1), 1-15.

van Pelt, J., et al. (2005). Emergence of bursting dynamics in cultured neural networks. Journal of Neuroscience Methods, 144(2), 229-238.

von der Malsburg, C. (1981). The correlation theory of brain function. Internal Report 81-2, Department of Neurobiology, Max-Planck-Institute for Biophysical Chemistry.

Von Helmholtz, H. (1867). Handbuch der physiologischen Optik. Voss.

Warden, M. R., & Miller, E. K. (2007). The representation of multiple objects in prefrontal neuronal delay activity. Cerebral Cortex, 17(suppl_1), i41–i50.

Warden, M. R., & Miller, E. K. (2010). Task-dependent changes in short-term memory in the prefrontal cortex. Journal of Neuroscience, 30(47), 15801–15810.

Wardle, S. G., et al. (2020). Perceptual learning and its limits. Nature Reviews Neuroscience, 21(3), 137-148.

Wen, H., et al. (2018). Deep predictive coding networks for video prediction and unsupervised learning. arXiv preprint arXiv:1805.09292.

West, J. W., Patton, D. E., Scheuer, T., Wang, Y., Goldin, A. L., & Catterall, W. A. (1992). A cluster of hydrophobic amino acid residues required for fast Na(+)-channel inactivation. Proceedings of the National Academy of Sciences, 89(22), 10910–10914.

Whittington, J. C., & Bogacz, R. (2017). An approximation of the error backpropagation algorithm in a predictive coding network with local Hebbian synaptic plasticity. Neural Computation, 29(5), 1229–1262.

Willis, C. L. (2011). The neurovascular unit: a key player in the pathogenesis of stroke. Expert Review of Neurotherapeutics, 11(10), 1435–1448.

Winkler, E. A., Bell, R. D., & Zlokovic, B. V. (2011). Central nervous system pericytes in health and disease. Nature Neuroscience, 14(11), 1398–1405.

Xiao, L., et al. (2016). Rapid production of new oligodendrocytes is required for learning-dependent myelin plasticity. Nature Neuroscience, 19(11), 1447-1456.

Yamazaki, Y., & Kanekiyo, T. (2017). Blood-brain barrier dysfunction and the pathogenesis of Alzheimer’s disease. International Journal of Molecular Sciences, 18(9), 1965.

Yap, E. L., & Greenberg, M. E. (2018). Activity-regulated transcription: a reunion of FOS and NPAS4. Neuron, 100(4), 755–757.

Young, K. M., et al. (2013). Oligodendrocyte dynamics in the healthy adult CNS. Journal of Neuroscience, 33(48), 19060-19065.

Yu, F. H., & Catterall, W. A. (2004). The VGL-chanome: a protein superfamily specialized for electrical signaling and ionic homeostasis. Science's STKE, 2004(253), re15.

Zenaro, E., Piacentino, G., & Constantin, G. (2017). The blood-brain barrier in Alzheimer's disease. Neurobiology of Disease, 107, 41–56.

Zhang, W., & Linden, D. J. (2003). The other side of the engram: experience-driven changes in neuronal intrinsic excitability. Nature Reviews Neuroscience, 4(11), 885-900.

Zhao, J., et al. (2022). Sodium homeostasis in astrocytes: implications for brain function and disease. Glia, 70(1), 1-17.

Zhao, Z., et al. (2021). Neurovascular unit: a new target for the treatment of central nervous system diseases. Frontiers in Cellular Neuroscience, 15, 738678.

Zhou, Y., et al. (2009). CREB regulates excitability and the allocation of memory to subsets of neurons in the amygdala. Nature Neuroscience, 12(11), 1438-1443.

Zhou, Z., & Firestone, C. (2019). Humans can see the 'forbidden' colors. Scientific American, 320(2), 66-71.

Zlokovic, B. V. (2005). The blood-brain barrier in health and chronic neurodegenerative disorders. Neuron, 48(2), 177–190.

Zlokovic, B. V. (2008). The blood-brain barrier in health and disease. Neuron, 57(2), 178–201.

Zoccolan, D., Kouh, M., Poggio, T., & DiCarlo, J. J. (2007). Trade-off between object selectivity and tolerance in monkey inferior temporal cortex. Journal of Neuroscience, 27(45), 12292–12307.

Zoccolan, D., et al. (2005). A sparse and distributed representation of objects in the inferior temporal cortex. Nature Neuroscience, 8(5), 664-671.

Alıntılanan çalışmalar

1. SİNİR DOKUSU, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://avys.omu.edu.tr/storage/app/public/dis_hekimligi/7/DHF_103_D-7%20Sinir%20Dokusu.pdf
2. Sinir Sisteminin Yapı, Görev ve İşleyişi, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://hbeml.meb.k12.tr/meb_iys_dosyalar/41/09/967514/dosyalar/2020_11/12213948_11._sYnYf_biyoloji_calYYma_notlarY.pdf
3. SİNİR SİSTEMİ 01FÖY BİYOLOJİ, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.besegitim.com/Uploads/KitapOrnekPDF//17798/11.%20SINIF%20B%C4%B0YOLOJ%C4%B0%20-%20D%C4%B0F%20-%20F%C3%96Y%201_Ornek.pdf
4. Nöron ve Glia Hücreleri - Doktor Fizik, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://doktorfizik.com/sinir-sistemi/norobilim/noron-ve-glia-hucreleri/
5. Sinir dokusu - Vikipedi, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://tr.wikipedia.org/wiki/Sinir_dokusu
6. SİNİR SİSTEMİ ANATOMİSİ, FİZYOLOJİSİ ve HASTALIKLARI, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://sbu.edu.tr/FileFolder/Dosyalar/ee872cf7/2021_9/elektronorofizyoloji-programi-b8ee3948.pdf
7. Nöronların Yapısı ve İşleyişine Genel Bakış (Makale) - Khan Academy, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://tr.khanacademy.org/science/biology/human-biology/neuron-nervous-system/a/overview-of-neuron-structure-and-function
8. Neuron-glia (mis)interactions in brain energy metabolism during aging - PubMed, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35085408/
9. Neuronal-glial interactions and behaviour - PubMed, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10781693/
10. (Re)building the nervous system: A review of neuron-glia ... - PubMed, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39680483/
11. Neuron-Glial Interactions: Implications for Plasticity, Behavior, and Cognition - PubMed, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39358030/
12. Otizm Spektrum Bozukluğunda Mikroglia ve Astrositler Tarafından Aracılık Edilen Nöroinflamasyon ve Sinaptik Hassasiyet Neur - DergiPark, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3811864
13. Glia hücresi - Vikipedi, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://tr.wikipedia.org/wiki/Glia_h%C3%BCcresi
14. Nöro Temeller: Glia Hücresi - Knowing Neurons - Türkçe, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://knowingneurons.com/tr/blog/2024/04/05/noro-temeller-glia-hucresi/
15. Aksiyon potansiyeli - Paraf Akademi, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://prfakademi.com/dosyalar/11-sinif/biyoloji/aksiyon-potansiyeli.pdf
16. MEDİKAL FİZİK, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://uyg.mehmetakif.edu.tr/vetadh/files/guz/sinif-1/14113-medikal-fizik/hucrede-uyarilabilirlik.pdf
17. DHF_102_E-4 Aksiyon potansiyeli.pdf, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://avys.omu.edu.tr/storage/app/public/dis_hekimligi/14/DHF_102_E-4%20Aksiyon%20potansiyeli.pdf
18. İyon Kanalları ve Epilepsi Patojenezindeki Rolleri - DergiPark, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/25391
19. Structural Advances in Voltage-Gated Sodium Channels - Frontiers, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.frontiersin.org/journals/pharmacology/articles/10.3389/fphar.2022.908867/full
20. 59709 - İstanbul Üniversitesi, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://nek.istanbul.edu.tr/ekos/TEZ/30196.pdf
21. sinir hücresinde zar potansiyeli - Ankara Üniversitesi Açık Ders Malzemeleri, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://acikders.ankara.edu.tr/mod/resource/view.php?id=38807
22. Structure and Function of Voltage-Gated Sodium Channels at Atomic Resolution - PMC, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3885250/
23. Sinaps (Makale) | Nöron ve Sinir Sistemi - Khan Academy, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://tr.khanacademy.org/science/biology/human-biology/neuron-nervous-system/a/the-synapse
24. www.pnas.org, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, [https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2321447121#:~:text=Proteins%20called%20SNAP%20receptors%20(SNAREs,membranes%20together%20and%20merging%20them.](https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2321447121#:~:text=Proteins%20called%20SNAP%20receptors%20(SNAREs,membranes%20together%20and%20merging%20them.)
25. Molecular mechanism underlying SNARE-mediated membrane fusion enlightened by all-atom molecular dynamics simulations | PNAS, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2321447121
26. SNARE Proteins in Synaptic Vesicle Fusion - Jorgensen Lab, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://jorgensen.biology.utah.edu/%20%20MANUSCRIPTS%20pdfs/2023%20Palfreyman%20SNARE%20review.pdf
27. SNARE protein - Wikipedia, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/SNARE_protein
28. SİNİR FİZYOLOJİSİNE GİRİŞ, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://avys.omu.edu.tr/storage/app/public/suleyman.kocacan/74827/S%C4%B0N%C4%B0R%20F%C4%B0ZYOLOJ%C4%B0S%C4%B0NE%20G%C4%B0R%C4%B0%C5%9E%202.ppt
29. Hücre içi sinyal iletimindeki işlevsel bozukluklar - JournalAgent, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://jag.journalagent.com/kpd/pdfs/KPD_5_80_57_67.pdf
30. Myelination, Dysmyelination, and Demyelination - PMC - PubMed Central, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7150038/
31. Full article: The Initial Myelination in the Central Nervous System - Taylor & Francis Online, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1177/17590914231163039
32. Activity‐dependent central nervous system myelination throughout ..., erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6587454/
33. Neuron-Glial Interactions in Health and Brain Cancer - PubMed, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35957525/
34. Computational modeling of neuron-glia signaling interactions to unravel cellular and neural circuit functioning - PubMed, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38310660/
35. NÖRONAL PLASTISITE VE NÖRODEJENERATIF HASTALIKLARDA NF-κB'NIN ROLÜ - DergiPark, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/371337
36. Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi » Makale » İskemik Beyin ..., erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://dergipark.org.tr/tr/pub/uutfd/issue/77902/1261257
37. Brain energy homeostasis: the evolution of the astrocyte-neuron lactate shuttle hypothesis - PMC - PubMed Central, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11694005/
38. The “Neuro-Glial-Vascular” Unit: The Role of Glia in Neurovascular Unit Formation and Dysfunction - Frontiers, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.frontiersin.org/journals/cell-and-developmental-biology/articles/10.3389/fcell.2021.732820/full
39. The “Neuro-Glial-Vascular” Unit: The Role of Glia in Neurovascular Unit Formation and Dysfunction - ResearchGate, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.researchgate.net/publication/354874533_The_Neuro-Glial-Vascular_Unit_The_Role_of_Glia_in_Neurovascular_Unit_Formation_and_Dysfunction
40. Neurovascular Unit Dysfunction and Neurodegenerative Disorders - Frontiers, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.frontiersin.org/journals/neuroscience/articles/10.3389/fnins.2020.00334/full
41. Neurovascular unit - Wikipedia, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Neurovascular_unit
42. Brain energy homeostasis: the evolution of the astrocyte-neuron lactate shuttle hypothesis - The Korean Journal of Physiology & Pharmacology, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.kjpp.net/journal/view.html?uid=2958&vmd=Full
43. Energy Substrates for Neurons During Neural Activity: A Critical Review of the Astrocyte-Neuron Lactate Shuttle Hypothesis | Request PDF - ResearchGate, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.researchgate.net/publication/9024773_Energy_Substrates_for_Neurons_During_Neural_Activity_A_Critical_Review_of_the_Astrocyte-Neuron_Lactate_Shuttle_Hypothesis
44. Brain energy homeostasis: the evolution of the astrocyte-neuron lactate shuttle hypothesis, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://koreascience.kr/article/JAKO202508643205623.pub
45. Brain energy homeostasis: the evolution of the astrocyte-neuron lactate shuttle hypothesis, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.researchgate.net/publication/387606669_Brain_energy_homeostasis_the_evolution_of_the_astrocyte-neuron_lactate_shuttle_hypothesis
46. Neurovascular Unit - (Intro to Brain and Behavior) - Vocab, Definition, Explanations, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://library.fiveable.me/key-terms/introduction-brain-behavior/neurovascular-unit
47. Glial cells: an important switch for the vascular function of the central nervous system - Frontiers, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.frontiersin.org/journals/cellular-neuroscience/articles/10.3389/fncel.2023.1166770/full
48. Research developments in the neurovascular unit and the blood‑brain barrier (Review), erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.spandidos-publications.com/10.3892/br.2025.1966
49. Dynamic Neuro-Glial-Vascular Responses in a Mouse Model of Vascular Cognitive Impairment - MDPI, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.mdpi.com/2571-6980/5/4/32
50. A new mechanism of nervous system plasticity: Activity-dependent myelination, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.researchgate.net/publication/284251673_A_new_mechanism_of_nervous_system_plasticity_Activity-dependent_myelination
51. Structural plasticity: mechanisms and contribution to developmental psychiatric disorders, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.frontiersin.org/journals/neuroanatomy/articles/10.3389/fnana.2014.00123/full
52. (PDF) Neuronal networks and synaptic plasticity: Understanding complex system dynamics by interfacing neurons with silicon technologies - ResearchGate, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.researchgate.net/publication/7050674_Neuronal_networks_and_synaptic_plasticity_Understanding_complex_system_dynamics_by_interfacing_neurons_with_silicon_technologies
53. What is Synaptic Plasticity? - News-Medical.net, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.news-medical.net/life-sciences/What-is-Synaptic-Plasticity.aspx
54. Models of synaptic plasticity - Scholarpedia, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, http://www.scholarpedia.org/article/Models_of_synaptic_plasticity
55. Memory engrams: Recalling the past and imagining the future - ResearchGate, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.researchgate.net/publication/338359098_Memory_engrams_Recalling_the_past_and_imagining_the_future
56. Memory engrams: Recalling the past and imagining the future - PMC - PubMed Central, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7577560/
57. Synaptic Plasticity, Engrams, and Network Oscillations in Amygdala Circuits for Storage and Retrieval of Emotional Memories - DANDRITE, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://dandrite.au.dk/uploads/media/Bocchio_et_al_Neuron_2017_01.pdf
58. A Synaptic Framework for the Persistence of Memory Engrams - Frontiers, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.frontiersin.org/journals/synaptic-neuroscience/articles/10.3389/fnsyn.2021.661476/full
59. Functionally Distinct Neuronal Ensembles Within the Memory Engram - PMC, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7166195/
60. Memory engram storage and retrieval | Tonegawa Lab, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://tonegawalab.mit.edu/wp-content/uploads/2015/09/309_Tonegawa_COIN_2015.pdf
61. Neuronal Ensembles and Memory Engrams: Cellular and Molecular Mechanisms - Frontiers, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.frontiersin.org/research-topics/22510/neuronal-ensembles-and-memory-engrams-cellular-and-molecular-mechanisms/magazine
62. Neural coding - Wikipedia, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_coding
63. Rate versus Temporal Coding Models - Shadlen Lab, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://shadlenlab.columbia.edu/publications/publications/mike/shadlen_coding_ECS2002.pdf
64. Decoding the Brain: Population Coding Essentials - Number Analytics, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/decoding-brain-population-coding-essentials
65. question about temporal coding : r/neuro - Reddit, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.reddit.com/r/neuro/comments/g2a9gw/question_about_temporal_coding/
66. Independent rate and temporal coding in hippocampal pyramidal cells - PMC, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2677642/
67. 6.5 Rate Codes versus Temporal Codes - YouTube, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=aSz3KRmago4
68. en.wikipedia.org, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_coding#:~:text=Population%20coding%20is%20a%20method,some%20value%20about%20the%20inputs.
69. Population Codes: Theoretic Aspects - Center for Neural Science, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.cns.nyu.edu/malab/static/files/publications/_old/2009%20Ma%20Pouget.pdf
70. What is neural population coding? - Patsnap Synapse, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://synapse.patsnap.com/article/what-is-neural-population-coding
71. Neural population coding: combining insights from microscopic and mass signals - PMC, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4379382/
72. Predictive coding - Wikipedia, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_coding
73. Bayesian Brain Hypothesis Explained - Number Analytics, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/bayesian-brain-hypothesis-neural-basis-consciousness
74. Hybrid predictive coding: Inferring, fast and slow | PLOS Computational Biology, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1011280
75. Predictive Coding and the Neural Response to Predictable Stimuli - PMC, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6632880/
76. Evidence and implications of abnormal predictive coding in dementia - Oxford Academic, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://academic.oup.com/brain/article/144/11/3311/6317665
77. Brain-inspired Predictive Coding Improves the Performance of Machine Challenging Tasks - Frontiers, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.frontiersin.org/journals/computational-neuroscience/articles/10.3389/fncom.2022.1062678/full
78. Automatic Sensory Predictions: A Review of Predictive Mechanisms in the Brain and Their Link to Conscious Processing - Frontiers, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.frontiersin.org/journals/human-neuroscience/articles/10.3389/fnhum.2021.702520/full
79. Structure and function of voltage-gated sodium channels - PMC - PubMed Central, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2230911/
80. Structure and Function of Voltage-Gated Ion Channels, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://perso.univ-rennes1.fr/francois.tiaho/M1-PTS-Tiaho/Bibliographie/1995-catterall.pdf
81. SİNİR HÜCRELERİ, erişim tarihi Ağustos 5, 2025, https://www.nobelyayin.com/e_tanitim/mss-ile-pss-mizahla-sinir-sistemi-pdf.pdf
82. TiKiPedi Yayın Anayasası.docx