Otak manusia telah dikatakan sebagai objek yang paling kompleks di alam semesta yang telah diketahui. Dan dengan alasan yang tepat: otak memiliki sekitar 86 miliar neuron dan beberapa ratus ribu mili serat akson yang menghubungkannya.
Tak heran, proses pelipatan otak yang menghasilkan tonjolan dan lekukan yang khas pada otak juga sangat kompleks. Terlepas dari spekulasi dan penelitian selama beberapa dekade, mekanisme yang mendasari di balik proses ini masih kurang dipahami. Sebagai peneliti biomekanik dan ilmu komputer, kami telah menghabiskan beberapa tahun mempelajari mekanisme pelipatan otak dan cara untuk memvisualisasikan dan memetakan otak, secara berurutan.
Mencari tahu kompleksitas ini dapat membantu para peneliti dalam mendiagnosis dan mengobati berbagai gangguan pertumbuhan otak dengan lebih baik seperti lissencephaly, atau otak halus, dan epilepsi. Karena banyak gangguan neurologis muncul pada tahap awal pertumbuhan, memahami cara kerja pelipatan otak dapat memberikan wawasan yang berguna tentang fungsi otak normal dan patologisnya.
Mekanisme melipat otak
Otak terbuat dari dua lapisan. Lapisan luar, yang disebut korteks serebral, terdiri dari lipatan materi abu-abu yang meliputi pembuluh darah kecil dan sel-sel bulat dari miliaran neuron. Lapisan dalamnya terdiri dari suatu bahan berwarna putih, di mana sebagian besarnya terdiri dari ekor neuron yang memanjang, yang disebut sebagai akson bermielin.
Dalam beberapa tahun terakhir, para peneliti telah menunjukkan bahwa mekanika, atau kekuatan yang diberikan objek satu sama lain, memainkan peran penting dalam pertumbuhan dan pelipatan otak.
Di antara beberapa hipotesis yang diajukan para ilmuwan untuk menjelaskan cara kerja pelipatan otak, pertumbuhan tangensial diferensial adalah yang paling umum diterima karena didukung dengan baik oleh pengamatan eksperimental . Teori ini mengasumsikan bahwa lapisan luar otak tumbuh lebih cepat daripada lapisan dalam karena bagaimana neuron berkembang biak dan bermigrasi selama perkembangan. Ketidakcocokan dalam tingkat pertumbuhan ini menempatkan peningkatan jumlah kekuatan tekan pada lapisan luar, yang menyebabkan ketidakstabilan keseluruhan struktur otak yang sedang tumbuh. Melipat lapisan ini, bagaimanapun, melepaskan ketidakstabilan ini.
Untuk menjelaskan teori ini dengan lebih baik, Jalil membuat sebuah model mekanis otak yang menetapkan tingkat pertumbuhan lebih besar pada lapisan luar daripada lapisan dalamnya. Seperti yang diperkirakan, ketidakcocokan dalam tingkat pertumbuhan ini menyebabkan lapisan dalam menghalangi lapisan luar untuk menyebar. Karena lapisan luar tidak dapat berkembang lebih jauh disebabkan penyumbatan ini, lapisan tersebut harus terlipat dan tertekuk di dalam lapisan dalamnya untuk mencapai struktur yang lebih stabil.
Studi lain menggunakan model otak hidrogel yang dicetak 3D juga menunjukkan bahwa ketidakcocokan dalam tingkat pertumbuhan menghasilkan lipatan.
Kerutan ini terjadi karena lipatan memaksimalkan rasio permukaan terhadap volume otak, atau jumlah luas permukaan yang dimiliki otak relatif terhadap ukurannya. Rasio permukaan terhadap volume yang lebih tinggi memungkinkan otak untuk mengemas lebih banyak neuron di ruang tertentu sekaligus mengurangi jarak relatif di antara semua itu.
Tim peneliti Jalil juga menemukan bahwa faktor mekanis lainnya juga memengaruhi bentuk akhir yang akan dipilih oleh otak yang sedang berkembang, termasuk ketebalan lapisan luar awal otak dan seberapa kaku kedua lapisan itu relatif terhadap satu sama lainnya.
Baru-baru ini, studi simulasi kami menunjukkan bahwa akson, bagian dari neuron yang membantunya mengirimkan sinyal listrik, berperan dalam mengatur proses pelipatan otak. Model kami menunjukkan bahwa tonjolan otak terbentuk di area dengan jumlah akson yang tinggi, sedangkan lembah terbentuk di area dengan kepadatan akson yang rendah. Kami mengkonfirmasi temuan ini dengan neuroimaging dan sampel jaringan dari otak manusia yang sesungguhnya. Ini memperkuat pentingnya kepadatan akson berperan dalam pertumbuhan otak dan dapat menjawab tentang asal-usul kondisi seperti autisme dan skizofrenia yang memiliki struktur dan konektivitas otak yang tidak teratur.
Kami berdua sekarang dalam proses mengembangkan model otak yang lebih canggih berdasarkan neuroimaging otak sungguhan yang akan memberikan simulasi pertumbuhan otak yang lebih detail.
Mekanisme gangguan otak
Model otak kami memberikan penjelasan potensial mengapa otak dapat terbentuk secara tidak normal selama pertumbuhan, menyoroti peran penting yang dimainkan oleh struktur otak dalam fungsinya yang tepat.
Otak dengan pola lipatan abnormal dapat mengakibatkan kondisi yang menghancurkan. Misalnya, model otak dengan lapisan luar yang lebih tebal dari biasanya membentuk punggungan dan lembah yang lebih sedikit dan lebih besar daripada model dengan ketebalan normal. Secara ekstrem, ini dapat mengakibatkan kondisi yang disebut lissencephaly, atau otak halus, yang sama sekali tidak memiliki lipatan otak. Banyak anak dengan kondisi ini memiliki perkembangan yang sangat terhambat dan meninggal sebelum usia 10 tahun.
Di sisi lain, polymicrogyria memiliki lapisan luar yang lebih tipis dari biasanya dan menghasilkan lipatan yang berlebihan. Kondisi ini juga telah direplikasi melalui pemodelan mekanik. Orang dengan kondisi ini dapat memiliki masalah neurologis ringan hingga berat, termasuk kejang-kejang, kelumpuhan, dan keterlambatan dalam pertumbuhan.
Para ilmuwan juga telah mengidentifikasi pola lipatan abnormal pada gangguan otak seperti skizofrenia dan epilepsi.
Langkah selanjutnya dalam mekanika otak
Memahami mekanisme di balik pelipatan otak dan konektivitasnya akan memberikan landasan pengetahuan bagi para peneliti untuk mengungkap peran keduanya dalam gangguan perkembangan otak. Dalam jangka panjang, memperjelas hubungan antara struktur dan fungsi otak dapat mengarah pada suatu alat diagnostik dini bagi penyakit otak.
Di masa depan, kecerdasan buatan mungkin dapat memberikan lebih banyak wawasan tentang pertumbuhan dan pelipatan normal otak manusia. Namun meskipun dengan semua kemajuan dalam ilmu saraf ini, para peneliti seperti kami memiliki pekerjaan yang sesuai nagi kami saat kami terus mencoba menguraikan misteri struktur paling kompleks yang diketahui di alam semesta.
Assistant Professor of Mechanical Engineering, Binghamton University, State University of New York
Assistant Professor of Computer Science, Binghamton University, State University of New York
