Bebekler gülümsediğinde, pek çok insan bu sevimli ifadeye anında karşılık verme eğilimindedir. Bu hızlı ve otomatik tepki, insan sosyal etkileşimlerinin temel unsurlarından birini temsil ediyor. Uzun zamandır bilim insanları, beynin yüzleri tanıma yeteneğini anlamıştı. Ancak, yüz ifadelerinin beyinde nasıl oluşturulduğu konusunda belirsizlikler bulunuyordu.
Yeni bir araştırma, yüz ifadelerinin kontrolüne dair var olan bazı kabulleri sarsıyor. Rockefeller Üniversitesi'nden nörobilimci Winrich Freiwald önderliğindeki ekip, yüz kaslarını yöneten bir “motor ağ”ı ve bu ağın işleyişine dair sinirsel kuralları belirledi.
Köklü Varsayımlar Sarsıldı
On yıllar boyunca kabul gören görüş, duygusal yüz ifadeleri ile istemli yüz hareketlerinin beyinde farklı yollarla yönetildiği yönündeydi. Bu bağlamda, istemsiz ve duygusal tepkiler (örneğin doğal bir gülümseme) daha çok beynin medial frontal bölgesinden yönetilirken, konuşma veya çiğneme gibi istemli hareketler lateral frontal bölgeden kontrol ediliyordu.
Yeni araştırma bulguları, bu iki alan arasındaki ayrımın sanıldığı kadar keskin olmadığını ortaya koyuyor. Freiwald'a göre asıl sürpriz, bu bölgelerin sürece birlikte dahil olması fakat her birinin farklı zamanlamalar ve roller üstlenmesidir.
Araştırmanın yazarlarından ve Freiwald'ın eski laboratuvar üyesi nöroloji asistanı Geena Ianni, “Tüm bölgelerin yüz hareketlerine katıldığını ancak her birinin kendine özgü zaman dilimlerinde çalıştığını gözlemledik.” dedi.
Yüz İfadesinin Derin Kökleri
Yüz kaslarının doğrudan kontrolü, beyin sapında yer alan ve motor nöronları içeren “fasiyal çekirdek”te başlamaktadır. Ancak bu nöronlar, tek bir merkezden değil; hareket ve üst düzey kontrol ile ilişkili çeşitli kortikal alanlardan sinyal alıyor.
Primatların yüz kaslarına doğrudan kortikal erişime sahip olduğu biliniyordu. Ancak bu bölgeler arasındaki iş bölümü pek net değildi. İnsanlarda yapılan lezyon çalışmaları, lateral frontal hasarların istemli hareketleri, medial frontal hasarların ise doğal duygusal ifadeleri etkileyebileceğini göstermiştir.
Beyin Yüz Hareketi Üretirken Nasıl Çalışıyor?
Araştırma ekibi bu soruya yanıt aramak için, Freiwald laboratuvarında geliştirilen bir metod ile makak maymunlarını fMRI cihazında taradı. Bu süreçte, maymunlar çeşitli yüz ifadeleri sergiledi.
Çalışmada yüz kaslarına doğrudan erişime sahip üç ana bölge belirlendi: medial tarafta singulat motor korteks, lateral tarafta ise birincil ve premotor korteksler. Ayrıca hareket geri bildirimini sağlayan somatosensoryal bölgeler de ağın bir parçası olarak tanımlandı.
Bu sayede lateral birincil motor korteks, ventral premotor korteks, medial singulat motor korteks ve parietal lobdaki somatosensoryal korteksi kapsayan geniş bir yüz motor ağı haritalandı.
Sosyal ve İstemli Yüz Hareketleri
Araştırmacılar, ağ içerisindeki nöral aktiviteyi üç farklı yüz hareketi boyunca incelemeye aldılar: tehdit ifadesi, dudak şapırdatma (sosyal bir jest) ve çiğneme. Çiğneme, sosyal veya duygusal olmayan istemli bir hareket olarak karşılaştırma amacıyla kullanıldı.
Maymunların bu ifadeleri doğal biçimde sergileyebilmesi için, doğrudan etkileşimler, makak videoları ve araştırmacılar tarafından kontrol edilen dijital avatarlar kullanıldı. Nöral aktivite, gözler, kaşlar, ağız bölgesi ve alt yüz gibi çeşitli yüz alanlarındaki koordineli hareketlerle ilişkilendirildi.
Tek Ağ, Farklı Hızlar
Araştırmanın temel bulgusu, hem duygusal-sosyal hem de istemli yüz hareketlerinin aynı ağ tarafından üretildiğiydi. Ancak bu bölgeler aynı hızda çalışmıyordu.
Lateral bölgelerde milisaniyeler civarında hızlı değişen sinirsel dinamikler gözlemlenirken, medial bölgelerde daha yavaş ve uzun süreli sinyaller ön plana çıkıyordu. Bu durum, hızlı bölgelerin ince kas kontrolü ve ani ayarlamalar için uygun olduğunu, yavaş bölgelerin ise daha uzun süreli sosyal sinyallerin sürdürülmesine olanak tanıdığını düşündürüyor.
Sabit Yollar Yerine Esnek Bir Sistem
Ekip, aynı veri setini kullandıkları paralel bir çalışma ile yüz motor bölgelerinin tek ve bütünleşik bir sensörimotor ağ gibi davranış sergilediğini de gözlemledi. Harekete bağlı olarak ağ içerisindeki koordinasyon değişkenlik gösteriyor.
Araştırmanın ortak yazarlarından Yuriria Vázquez, bu bulguların yüz motor kontrolünün sabit ve bağımsız yollar yerine esnek ve dinamik bir sistem olduğunu gösterdiğini belirtti.
Tıbbi ve Teknolojik Uygulamalar
Freiwald, bu çalışmanın yüz algısı ve yüz ifadesinin birlikte incelenmesine zemin hazırlayabileceğini ifade ediyor. Ayrıca beyin-makine arayüzleri açısından da önemli sonuçlar doğurması bekleniyor.
Günümüzde beyin sinyalleri çözülerek imleç veya robotik kol kontrolü sağlamak mümkün. Ancak iletişim konusu çok daha zorlayıcı. Yüz ifadeleri, insan iletişiminin en zengin kanallarından birini oluşturuyor.
Araştırmacılara göre, yüz ifadelerinin sinirsel kodunun anlaşılması, beyin hasarı sonrası iletişim yetisini kaybeden bireyler için daha doğal ve etkili teknolojilerin geliştirilmesine katkı sağlayabilir.
Bu araştırma, prestijli bilim dergisi Science'da yayımlandı.
