Studiuesit identifikojnë rregullin matematikor pas shpërndarjes së neuroneve në trurin tonë

Hulumtuesit e Projektit të Trurit Njerëzor (HBP) nga Forschungszentrum Jülich dhe Universiteti i Këlnit (Gjermani) kanë zbuluar se si dendësia e neuroneve shpërndahet nëpër dhe brenda zonave kortikale në trurin e gjitarëve. Ata kanë zbuluar një parim themelor organizativ të citoarkitekturës kortikale: shpërndarjen e kudogjendur lognormale të densitetit të neuroneve.

Numrat e neuroneve dhe rregullimi i tyre hapësinor luajnë një rol vendimtar në formësimin e strukturës dhe funksionit të trurit . Megjithatë, pavarësisht nga pasuria e të dhënave citoarkitektonike të disponueshme, shpërndarjet statistikore të densitetit të neuroneve mbeten kryesisht të papërshkruara. Studimi i ri i HBP, i publikuar në Cerebral Cortex , avancon të kuptuarit tonë për organizimin e trurit të gjitarëve.

Ekipi i bazoi hetimet e tij në nëntë grupe të dhënash të disponueshme publikisht të shtatë llojeve: miu, marmoset, makaku, galago, majmuni buf, babuin dhe njeriu. Pas analizimit të zonave kortikale të secilës, ata zbuluan se dendësia e neuroneve brenda këtyre zonave ndjek një model të qëndrueshëm – një shpërndarje lognormale. Kjo sugjeron një parim themelor organizativ që qëndron në themel të densitetit të neuroneve në trurin e gjitarëve .

Një shpërndarje lognormale është një shpërndarje statistikore e karakterizuar nga një kurbë e anuar në formë zile. Ajo lind, për shembull, kur merret eksponenciali i një ndryshoreje të shpërndarë normalisht. Ai ndryshon nga një shpërndarje normale në disa mënyra. Më e rëndësishmja, kurba e një shpërndarjeje normale është simetrike, ndërsa ajo lognormale është asimetrike me një bisht të rëndë.

Këto gjetje janë të rëndësishme për modelimin e saktë të trurit. “Jo më pak për shkak se shpërndarja e densitetit të neuroneve ndikon në lidhjen e rrjetit,” thotë Sacha van Albada, drejtuese e grupit Teorik Neuroanatomie në Forschungszentrum Jülich dhe autor i lartë i punimit. “Për shembull, nëse dendësia e sinapave është konstante, rajonet me densitet më të ulët të neuroneve do të marrin më shumë sinapse për neuron,” shpjegon ajo. Aspekte të tilla janë gjithashtu të rëndësishme për hartimin e teknologjisë së frymëzuar nga truri, siç është hardueri neuromorfik.

“Për më tepër, pasi zonat kortikale shpesh dallohen në bazë të arkitekturës cito, njohja e shpërndarjes së densitetit të neuroneve mund të jetë e rëndësishme për vlerësimin statistikor të dallimeve midis zonave dhe vendndodhjeve të kufijve midis zonave,” shton van Albada.

Këto rezultate janë në përputhje me vëzhgimin se çuditërisht shumë karakteristika të trurit ndjekin një shpërndarje lognormale. “Një arsye pse mund të jetë shumë e zakonshme në natyrë është sepse shfaqet kur merret produkti i shumë variablave të pavarur,” thotë Alexander van Meegen, autori i parë i përbashkët i studimit. Me fjalë të tjera, shpërndarja lognormale lind natyrshëm si rezultat i proceseve shumëzuese, në mënyrë të ngjashme me mënyrën se si shpërndarja normale shfaqet kur përmblidhen shumë variabla të pavarur.

“Duke përdorur një model të thjeshtë, ne ishim në gjendje të tregonim se si përhapja shumëfishuese e neuroneve gjatë zhvillimit mund të çojë në shpërndarjet e vëzhguara të densitetit të neuroneve,” shpjegon van Meegen.

Sipas studimit, në parim, strukturat organizative në të gjithë korteksin mund të jenë nënprodukte të zhvillimit ose evolucionit që nuk shërbejnë për asnjë funksion llogaritës; por fakti që të njëjtat struktura organizative mund të vërehen për disa lloje dhe në shumicën e zonave kortikale sugjeron që shpërndarja lognormale i shërben një qëllimi.

“Ne nuk mund të jemi të sigurt se si shpërndarja lognormale e densitetit të neuroneve do të ndikojë në funksionin e trurit, por ka të ngjarë të shoqërohet me heterogjenitet të lartë të rrjetit, i cili mund të jetë i dobishëm llogaritës,” thotë Aitor Morales-Gregorio, autori i parë i studimit, duke cituar veprat e mëparshme. që sugjerojnë se heterogjeniteti në lidhjen e trurit mund të nxisë transmetimin efikas të informacionit. Përveç kësaj, rrjetet heterogjene mbështesin të mësuarit e fortë dhe rrisin kapacitetin e kujtesës së qarqeve nervore.