Обнаружено математическое правило распределения нейронов в нашем мозге

Исследователи проекта «Человеческий мозг» из Forschungszentrum Jülich и Кельнского университета (Германия) обнаружили, как плотность нейронов распределяется по корковым областям мозга млекопитающих и внутри них. Они выявили фундаментальный принцип организации кортикальной цитоархитектуры: повсеместное логнормальное распределение плотности нейронов.

Число нейронов и их пространственное расположение играют решающую роль в формировании структуры и функций мозга. Однако, несмотря на богатство доступных данных о цитоархитектуре, статистические распределения плотности нейронов остаются в значительной степени нехарактерными. Новое исследование Human Brain Project (HBP), опубликованное в журнале кора головного мозгарасширяет наше понимание организации мозга млекопитающих.

Анализ наборов данных и логнормальное распределение

Девять из семи общедоступных наборов данных классифицировать (мышь, обезьяна, макака, галаго, сова-обезьяна, павиан и человек) послужили основой для исследований исследовательской группы. Проанализировав корковые области каждого из них, они обнаружили, что плотность нейронов в этих регионах соответствует закономерности — логнормальному распределению. Это указывает на фундаментальный организационный принцип, лежащий в основе плотности нейронов в мозгу млекопитающих.

Логнормальное распределение — это статистическое распределение, характеризующееся перекошенной колоколообразной кривой. Оно возникает, например, при взятии показателя степени нормально распределенной переменной. Оно отличается от нормального распределения по нескольким причинам. Что еще более важно, кривая нормального распределения симметрична, тогда как логнормальная кривая асимметрична и имеет тяжелый хвост.

Последствия и значимость результатов

Эти открытия имеют решающее значение для точного моделирования мозга. «Не в последнюю очередь потому, что распределение плотности нейронов влияет на сетевое соединение», — говорит Саша ван Альпада, руководитель группы теоретической нейроанатомии в Forschungszentrum Jülich и старший автор статьи. «Например, если плотность синапсов постоянна, то регионы с более низкой плотностью нейронов получат больше синапсов на нейрон», — объясняет она. Эти аспекты также актуальны для разработки технологий, основанных на работе мозга, таких как нейромодуляторы.

«Более того, поскольку области коры часто различают на основе цитоархитектуры, знание распределения плотности нейронов может иметь значение для статистической оценки различий между областями и расположения границ между областями», — добавляет Ван Альпада.

Понимание логнормального распределения свойств мозга

Результаты согласуются с предыдущими наблюдениями о том, что многие свойства мозга подчиняются нормальному рациональному распределению. «Одна из причин, по которой они так распространены в природе, заключается в том, что они появляются, когда учитывается произведение многих независимых переменных», — говорит Александр ван Мейн, соавтор исследования. Другими словами, логнормальное распределение возникает естественным образом в результате операций умножения, подобно тому, как появляется нормальное распределение при добавлении множества независимых переменных.

«Используя простую модель, мы смогли показать, как удвоение нейронов во время развития может привести к наблюдаемому распределению плотности нейронов», — объясняет ван Мейн.

Согласно исследованию, в принципе, организационные структуры на уровне коры головного мозга могут быть побочными продуктами развития или развития и не выполнять никакой вычислительной функции; Но тот факт, что одни и те же организационные структуры можно наблюдать у многих видов и в большинстве областей коры, предполагает, что логнормальное распределение служит определенной цели.

«Мы не можем быть уверены, как логарифмически нормальное распределение плотности нейронов влияет на функцию мозга, но это, вероятно, связано с высокой неоднородностью сети, что может быть выгодно в вычислительном отношении», — говорит Айтор Моралес Грегорио, первый автор исследования, ссылаясь на предыдущую работу. которые предполагают, что неоднородность связей мозга может способствовать эффективной передаче информации. Кроме того, гетерогенные сети поддерживают надежное обучение и увеличивают объем памяти нейронных цепей.

Ссылка: «Повсеместное логарифмически нормальное распределение плотности нейронов в коре головного мозга млекопитающих». Айтор Моралес-Грегорио, Александр ван Мейен и Саша Г. ван Альбада, 6 июля 2023 г., доступно здесь. кора головного мозга.
дои: 10.1093/sircor/bhad160