Neuroni-Immagine: Le densità dei neuroni nelle aree 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 dei neuroni sono distribuite attraverso e all’interno delle aree corticali nel cervello dei mammiferi. Hanno svelato un principio organizzativo fondamentale della citoarchitettura corticale: l’ubiquitaria distribuzione log-normale delle densità neuronali.
Il numero di neuroni e la loro disposizione spaziale svolgono un ruolo cruciale nel modellare la struttura e la funzione del cervello. Tuttavia, nonostante la ricchezza di dati citoarchitettonici disponibili, le distribuzioni statistiche delle densità neuronali rimangono in gran parte non descritte. Il nuovo studio Human Brain Project (HBP), pubblicato sulla rivista Cerebral Cortex, fa avanzare la nostra comprensione dell’organizzazione del cervello dei mammiferi.
Analisi dei dataset e della distribuzione lognormale
Nove set di dati pubblicamente disponibili di sette specie (topo, marmoset, macaco, galago, scimmia gufo, babbuino e uomo) hanno fornito le basi per le indagini del gruppo di ricerca. Dopo aver analizzato le aree corticali di ciascuna, i ricercatori hanno scoperto che la densità dei neuroni all’interno di queste aree segue uno schema coerente – una distribuzione log-normale. Ciò suggerisce un principio organizzativo fondamentale alla base della densità dei neuroni nel cervello dei mammiferi.
Implicazioni e rilevanza dei risultati
Queste intuizioni sono fondamentali per una modellazione precisa del cervello. “Anche perché la distribuzione della densità dei neuroni influenza la connettività della rete”, afferma Sacha van Albada, leader del gruppo 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. Tali aspetti sono rilevanti anche per la progettazione di tecnologie ispirate al cervello come l’hardware neuromorfico.
“Inoltre, poiché le aree corticali vengono spesso distinte sulla base della citoarchitettura, conoscere la distribuzione delle densità neuronali può essere rilevante per valutare statisticamente le differenze tra le aree e la posizione dei confini tra le aree”, aggiunge van Albada.
Comprensione della distribuzione log-normale nelle caratteristiche del cervello
I risultati dello studio sono in linea con le osservazioni precedenti secondo cui sorprendentemente molte caratteristiche del cervello seguono una distribuzione log-normale. “Uno dei motivi per cui potrebbe essere molto comune in natura è perché emerge quando si prende il prodotto di molte variabili indipendenti”, afferma Alexander van Meegen, primo coautore dello studio. In altre parole, la distribuzione log-normale nasce naturalmente come risultato di processi moltiplicativi, in modo simile a come emerge la distribuzione normale quando si sommano molte variabili indipendenti.
“Utilizzando un modello semplice, siamo stati in grado di mostrare come la proliferazione moltiplicativa dei neuroni durante lo sviluppo possa portare alle distribuzioni di densità neuronale osservate”, spiega van Meegen.
Secondo lo studio, in linea di principio, le strutture organizzative dell’intera corteccia potrebbero essere sottoprodotti dello sviluppo o dell’evoluzione che non svolgono alcuna funzione computazionale; ma il fatto che le stesse strutture organizzative possano essere osservate per diverse specie e nella maggior parte delle aree corticali suggerisce che la distribuzione lognormale serva a qualche scopo.
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“Non possiamo essere sicuri di come la distribuzione log-normale delle densità neuronali influenzerà la funzione cerebrale, ma sarà probabilmente associata a un’elevata eterogeneità della rete, che potrebbe essere vantaggiosa dal punto di vista computazionale”, afferma Aitor Morales-Gregorio, primo autore dello studio, citando lavori precedenti. Ciò suggerisce che l’eterogeneità nella connettività del cervello può promuovere un’efficiente trasmissione delle informazioni. Inoltre, le reti eterogenee supportano un apprendimento robusto e migliorano la capacità di memoria dei circuiti neurali.
Fonte: Cerebral Cortex