12 grudnia, 2024

Magyar24

Polska Najnowsze wiadomości, zdjęcia, filmy i raporty specjalne z. Polska Blogi, komentarze i wiadomości archiwalne na …

Odkryto matematyczną regułę rozmieszczenia neuronów w naszych mózgach

Gęstość neuronów w obszarach korowych mózgu ssaków ma spójny wzór rozkładu. Odkrycie to ma głębokie implikacje dla modelowania mózgu i rozwoju technologii inspirowanych mózgiem. Źródło: Morales Gregorio

Naukowcy z projektu Human Brain Project z Forschungszentrum Jülich i Uniwersytetu w Kolonii (Niemcy) odkryli, w jaki sposób gęstość neuronów jest rozłożona w obszarach korowych mózgu ssaków i wewnątrz nich. Ujawnili podstawową zasadę organizacyjną cytoarchitektury korowej: wszechobecny lognormalny rozkład gęstości neuronów.

Liczba neuronów i ich rozmieszczenie przestrzenne odgrywają kluczową rolę w kształtowaniu struktury i funkcji mózgu. Jednakże pomimo bogactwa dostępnych danych dotyczących cytoarchitektury, statystyczne rozkłady gęstości neuronów pozostają w dużej mierze niescharakteryzowane. Nowe badanie Human Brain Project (HBP) opublikowane w czasopiśmie Kora mózgowazwiększa naszą wiedzę na temat organizacji mózgów ssaków.

Analiza zbiorów danych i rozkład lognormalny

Dziewięć z siedmiu publicznie dostępnych zbiorów danych klasyfikować (mysz, małpa, makak, galago, małpa sowa, pawian i człowiek) zapewniły podstawę do badań zespołu badawczego. Po przeanalizowaniu obszarów korowych każdego z nich odkryli, że gęstość neuronów w tych obszarach przebiega według spójnego wzorca – rozkładu lognormalnego. Wskazuje to na podstawową zasadę organizacyjną leżącą u podstaw gęstości neuronów w mózgu ssaków.

Rozkład lognormalny to rozkład statystyczny charakteryzujący się skośną krzywą w kształcie dzwonu. Powstaje na przykład podczas przyjmowania wykładnika zmiennej o rozkładzie normalnym. Różni się on od rozkładu normalnego pod kilkoma względami. Co ważniejsze, krzywa rozkładu normalnego jest symetryczna, podczas gdy krzywa lognormalna jest asymetryczna i ma gruby ogon.

Implikacje i znaczenie wyników

Te spostrzeżenia mają kluczowe znaczenie dla dokładnego modelowania mózgu. „Nie tylko dlatego, że rozkład gęstości neuronów wpływa na łączność sieciową” – mówi Sascha van Alpada, kierownik grupy neuroanatomii teoretycznej w Forschungszentrum Jülich i starszy autor artykułu. „Na przykład, jeśli gęstość synaps jest stała, wówczas obszary o niższej gęstości neuronów otrzymają więcej synaps na neuron” – wyjaśnia. Aspekty te są również istotne przy projektowaniu technologii inspirowanych pracą mózgu, takich jak neuromodulatory.

„Co więcej, ponieważ regiony korowe często rozróżnia się na podstawie cytoarchitektury, wiedza na temat rozkładu gęstości neuronów może mieć znaczenie dla statystycznej oceny różnic między regionami i lokalizacji granic między regionami” – dodaje Van Alpada.

Zrozumienie rozkładu lognormalnego właściwości mózgu

Wyniki są zgodne z wcześniejszymi obserwacjami, że wiele właściwości mózgu ma normalny, racjonalny rozkład. „Jednym z powodów, dla których są one tak powszechne w przyrodzie, jest to, że pojawiają się, gdy weźmie się pod uwagę iloczyn wielu zmiennych niezależnych” – mówi Alexander van Meijn, współpierwszy autor badania. Innymi słowy, rozkład lognormalny powstaje naturalnie w wyniku operacji mnożenia, podobnie jak rozkład normalny pojawia się po dodaniu wielu zmiennych niezależnych.

„Korzystając z prostego modelu, byliśmy w stanie pokazać, jak podwojenie liczby neuronów podczas rozwoju może prowadzić do obserwowanych rozkładów gęstości neuronów” – wyjaśnia van Meijn.

Według badania w zasadzie struktury organizacyjne na poziomie kory mózgowej mogą być produktami ubocznymi rozwoju lub rozwoju i nie pełnią żadnej funkcji obliczeniowej; Jednak fakt, że te same struktury organizacyjne można zaobserwować u wielu gatunków i w większości regionów kory mózgowej, sugeruje, że rozkład logarytmiczno-normalny spełnia swoją rolę.

„Nie możemy być pewni, jak lognormalny rozkład gęstości neuronów wpływa na funkcjonowanie mózgu, ale prawdopodobnie jest to związane z dużą heterogenicznością sieci, co może być korzystne obliczeniowo” – mówi Aitor Morales Gregorio, pierwszy autor badania, cytując poprzednią pracę. co sugeruje, że niejednorodność połączeń mózgowych może sprzyjać wydajnemu przekazywaniu informacji. Ponadto sieci heterogeniczne wspierają solidne uczenie się i zwiększają pojemność pamięci obwodów neuronowych.

Odniesienie: „Ubikwitynowany log-normalny rozkład gęstości neuronów w korze mózgowej ssaków”, autor: Aitor Morales-Gregorio, Alexander van Meijen i Sacha G van Albada, 6 lipca 2023 r., dostępny tutaj. Kora mózgowa.
doi: 10.1093/sircor/bhad160