Scoperta la regola matematica dietro la distribuzione dei neuroni nel nostro cervello

Le densità neuronali nelle regioni corticali del cervello dei mammiferi seguono un modello di distribuzione coerente. Questa scoperta ha profonde implicazioni per la modellazione del cervello e lo sviluppo di tecnologie ispirate al cervello. Credito: Morales Gregorio

I ricercatori dello Human Brain Project del Forschungszentrum Jülich e dell’Università di Colonia (Germania) hanno scoperto come le densità neuronali sono distribuite attraverso e all’interno delle regioni corticali nel cervello dei mammiferi. Hanno rivelato un principio organizzativo fondamentale della citoarchitettura corticale: la distribuzione lognormale onnipresente delle densità neuronali.

I numeri dei neuroni e la loro disposizione spaziale svolgono un ruolo fondamentale nel modellare la struttura e la funzione del cervello. Tuttavia, nonostante la ricchezza di dati disponibili sulla citoarchitettura, le distribuzioni statistiche delle densità neuronali rimangono in gran parte non caratterizzate. Il nuovo studio dello Human Brain Project (HBP), pubblicato sulla rivista corteccia cerebralemigliora la nostra comprensione dell’organizzazione del cervello dei mammiferi.

Analisi di insiemi di dati e distribuzione lognormale

Nove dei sette set di dati disponibili al pubblico classificare (topo, scimmia, macaco, galago, civetta, babbuino e uomo) hanno fornito la base per le indagini del gruppo di ricerca. Dopo aver analizzato le regioni corticali di ciascuna, hanno scoperto che la densità dei neuroni all’interno di queste regioni seguiva uno schema coerente: una distribuzione lognormale. Ciò indica un principio organizzativo fondamentale che è alla base delle densità neuronali nel cervello dei mammiferi.

Una distribuzione lognormale è una distribuzione statistica caratterizzata da una curva asimmetrica a forma di campana. Si presenta, ad esempio, quando si prende l’esponente di una variabile normalmente distribuita. Si differenzia da una distribuzione normale in diversi modi. Ancora più importante, la curva di distribuzione normale è simmetrica, mentre la curva lognormale è asimmetrica e ha una coda pesante.

Implicazioni e significato dei risultati

Queste intuizioni sono fondamentali per un’accurata modellazione del cervello. “Anche perché la distribuzione delle densità neuronali influenza la connettività di rete”, afferma Sascha van Alpada, capogruppo di Neuroanatomia teorica al Forschungszentrum Jülich e autore senior dell’articolo. “Ad esempio, se la densità delle sinapsi è costante, le regioni con una densità neuronale inferiore riceveranno più sinapsi per neurone”, spiega. Questi aspetti sono rilevanti anche per la progettazione di tecnologie ispirate al cervello come i neuromodulatori.

“Inoltre, poiché le regioni corticali sono spesso distinte sulla base della citoarchitettura, la conoscenza della distribuzione delle densità neuronali può essere rilevante per la valutazione statistica delle differenze tra regioni e della posizione dei confini tra regioni”, aggiunge Van Alpada.

Comprendere la distribuzione lognormale nelle proprietà del cervello

I risultati sono coerenti con le osservazioni precedenti secondo cui molte proprietà del cervello seguono una distribuzione razionale normale. “Uno dei motivi per cui sono così comuni in natura è che compaiono quando si tiene conto del prodotto di molte variabili indipendenti”, afferma Alexander van Meijn, coautore dello studio. In altre parole, una distribuzione lognormale nasce naturalmente come risultato di operazioni di moltiplicazione, in modo simile a come appare una distribuzione normale quando vengono aggiunte molte variabili indipendenti.

“Utilizzando un modello semplice, siamo stati in grado di mostrare come il raddoppio dei neuroni durante lo sviluppo potrebbe portare alle distribuzioni di densità neuronale osservate”, spiega van Meijn.

Secondo lo studio, in linea di principio, le strutture organizzative a livello della corteccia cerebrale possono essere sottoprodotti dello sviluppo o dello sviluppo e non svolgono alcuna funzione computazionale; Ma il fatto che le stesse strutture organizzative possano essere osservate per molte specie e nella maggior parte delle regioni corticali suggerisce che la distribuzione log-normale abbia uno scopo.

“Non possiamo essere sicuri di come la distribuzione log-normale delle densità neuronali influisca sulla funzione cerebrale, ma è probabile che sia correlata all’elevata eterogeneità della rete, che potrebbe essere vantaggiosa dal punto di vista computazionale”, afferma Aitor Morales Gregorio, primo autore dello studio, citando un lavoro precedente. . che suggeriscono che l’eterogeneità nella connettività cerebrale può promuovere un’efficiente trasmissione delle informazioni. Inoltre, le reti eterogenee supportano un apprendimento robusto e migliorano la capacità di memoria dei circuiti neurali.

Riferimento: “Distribuzione log-normale ubiquitinata della densità neuronale nella corteccia cerebrale dei mammiferi” di Aitor Morales-Gregorio, Alexander van Meijen e Sacha G van Albada, 6 luglio 2023, disponibile qui. corteccia cerebrale.
doi: 10.1093/sircor/bhad160

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