A regra matemática por trás da distribuição dos neurônios em nossos cérebros foi descoberta

Pesquisadores do Human Brain Project do Forschungszentrum Jülich e da Universidade de Colônia (Alemanha) descobriram como as densidades dos neurônios são distribuídas através e dentro das regiões corticais do cérebro dos mamíferos. Eles revelaram um princípio organizador fundamental da citoarquitetura cortical: a onipresente distribuição lognormal das densidades neuronais.

Os números dos neurônios e seu arranjo espacial desempenham um papel crítico na formação da estrutura e função do cérebro. No entanto, apesar da riqueza de dados de citoarquitetura disponíveis, as distribuições estatísticas das densidades neuronais permanecem em grande parte descaracterizadas. O novo estudo do Human Brain Project (HBP), publicado na revista córtex cerebralaumenta nossa compreensão da organização dos cérebros dos mamíferos.

Análise de conjuntos de dados e distribuição lognormal

Nove dos sete conjuntos de dados disponíveis publicamente classificar (rato, macaco, macaco, galago, macaco-coruja, babuíno e humano) forneceram a base para as investigações da equipe de pesquisa. Depois de analisar as regiões corticais de cada uma, eles descobriram que as densidades de neurônios dentro dessas regiões seguiam um padrão consistente – uma distribuição lognormal. Isto aponta para um princípio organizador fundamental que está subjacente às densidades neuronais no cérebro dos mamíferos.

Uma distribuição lognormal é uma distribuição estatística caracterizada por uma curva distorcida em forma de sino. Surge, por exemplo, ao tomar o expoente de uma variável normalmente distribuída. Ela difere de uma distribuição normal de várias maneiras. Mais importante ainda, a curva de distribuição normal é simétrica, enquanto a curva lognormal é assimétrica e tem cauda pesada.

As implicações e significado dos resultados

Esses insights são fundamentais para uma modelagem cerebral precisa. “Até porque a distribuição das densidades neuronais influencia a conectividade da rede”, diz Sascha van Alpada, líder do grupo de neuroanatomia teórica do Forschungszentrum Jülich e autor sênior do artigo. “Por exemplo, se a densidade de sinapses for constante, então as regiões com menor densidade de neurônios receberão mais sinapses por neurônio”, explica ela. Esses aspectos também são relevantes para o projeto de tecnologias inspiradas no cérebro, como os neuromoduladores.

“Além disso, uma vez que as regiões corticais são frequentemente distinguidas com base na citoarquitetura, o conhecimento da distribuição das densidades neuronais pode ser relevante para a avaliação estatística das diferenças entre regiões e a localização dos limites entre as regiões”, acrescenta Van Alpada.

Compreendendo a distribuição lognormal nas propriedades do cérebro

Os resultados são consistentes com observações anteriores de que muitas propriedades cerebrais seguem uma distribuição racional normal. “Uma das razões pelas quais são tão comuns na natureza é que aparecem quando o produto de muitas variáveis ​​independentes é levado em consideração”, diz Alexander van Meijn, coautor do estudo. Em outras palavras, uma distribuição lognormal surge naturalmente como resultado de operações de multiplicação, semelhante a como uma distribuição normal aparece quando muitas variáveis ​​independentes são adicionadas.

“Usando um modelo simples, conseguimos mostrar como a duplicação dos neurônios durante o desenvolvimento pode levar às distribuições de densidade neuronal observadas”, explica van Meijn.

Segundo o estudo, em princípio, as estruturas organizacionais ao nível do córtex cerebral podem ser subprodutos do desenvolvimento ou desenvolvimento e não desempenham qualquer função computacional; Mas o facto de as mesmas estruturas organizacionais poderem ser observadas para muitas espécies e na maioria das regiões corticais sugere que a distribuição log-normal serve um propósito.

“Não podemos ter certeza de como a distribuição log-normal das densidades dos neurônios afeta a função cerebral, mas provavelmente está relacionada à alta heterogeneidade da rede, o que poderia ser computacionalmente vantajoso”, diz Aitor Morales Gregorio, primeiro autor do estudo, citando trabalhos anteriores. . o que sugere que a heterogeneidade na conectividade cerebral pode promover a transmissão eficiente de informações. Além disso, redes heterogêneas apoiam um aprendizado robusto e melhoram a capacidade de memória dos circuitos neurais.

Referência: “Distribuição log-normal ubiquitinada da densidade de neurônios no córtex cerebral de mamíferos” por Aitor Morales-Gregorio, Alexander van Meijen e Sacha G van Albada, 6 de julho de 2023, disponível aqui. córtex cerebral.
doi: 10.1093/sircor/bhad160