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Una Regola Matematica Guida la Distribuzione dei Neuroni nel Cervello Umano. Un altro passo avanti per le IA?

Redazione RHC : 11 Febbraio 2024 15:53

Gli scienziati coinvolti nello Human Brain Project hanno scoperto una regola matematica che determina la distribuzione dei neuroni nel nostro cervello.

Questa regola prevede come i neuroni siano distribuiti nelle diverse parti del cervello e potrebbe aiutare gli scienziati a creare modelli accurati di IA. Questo potrebbe essere un passo avanti per comprendere come funziona il cervello e sviluppare nuovi trattamenti per le malattie neurologiche.

Nel meraviglioso mondo della statistica, il logaritmo di una variabile casuale continua, spesso segue quella che viene chiamata distribuzione lognormale. Definita dalla media e dalla deviazione standard, viene visualizzata come una curva a campana, ma più ampia di una distribuzione normale.

onfronto di modelli statistici sull’intera corteccia di diversi animali. (fonte academic.oup.com)

Un team di ricercatori del Centro di ricerca Jülich e dell’Università di Colonia in Germania ha scoperto che il numero di neuroni nelle regioni dello strato esterno del tessuto nervoso in diversi mammiferi segue una distribuzione lognormale.

La differenza importante è la simmetria della curva a campana della distribuzione normale e l’asimmetria con la pesante coda a destra della distribuzione lognormale. Questa è dovuta al gran numero di valori piccoli e ad alcuni valori significativamente più grandi.

La struttura e la funzione del cervello dipendono dal numero e dalla disposizione dei neuroni. La densità dei neuroni in diverse regioni e strati dello strato esterno del tessuto, varia in modo significativo.

“La distribuzione della densità dei neuroni influenza la connettività di rete”, afferma il neuroscienziato Sascha van Albada del Centro di ricerca Jülich. “Ad esempio, se la densità delle sinapsi è costante, le regioni con una densità neuronale inferiore riceveranno più sinapsi per neurone.”

La distribuzione statistica della densità neuronale è rimasta finora in gran parte sconosciuta, anche se la ricerca ci ha fornito scoperte affascinanti sui questi tessuti. Per condurre la ricerca, il team ha utilizzato set di dati pubblici che coprono specie diverse: topi, uistitì, macachi, scimmie ed esseri umani. Confrontando la densità dei neuroni in diverse regioni corticali, è emerso un modello generale di distribuzione lognormale.

“I nostri risultati sono coerenti con l’osservazione che un numero sorprendente di caratteristiche cerebrali seguono distribuzioni lognormali”, scrivono gli autori nel loro articolo. La distribuzione lognormale è il risultato naturale di processi basati sulla moltiplicazione. Così come la distribuzione normale è il risultato naturale della somma di molte variabili indipendenti.

“La prevalenza della distribuzione lognormale in natura può essere spiegata dal fatto che essa deriva dalla moltiplicazione di molte variabili indipendenti”. Osserva Alexander van Megen, ricercatore capo su questo argomento nell’ambito del suo dottorato di ricerca in neuroscienze computazionali presso il Centro di ricerca Jülich.

I ricercatori ipotizzano che il modo in cui è strutturata la corteccia potrebbe essere un sottoprodotto dello sviluppo o dell’evoluzione non correlato al calcolo. Ma ricerche precedenti suggeriscono che le variazioni nella rete neurale del cervello non sono solo un sottoprodotto e possono aiutare attivamente gli animali ad apprendere in ambienti mutevoli. La presenza di strutture cerebrali simili tra le specie e in molte regioni del cervello indica la particolare importanza della distribuzione lognormale.

Gli scienziati sperano che questa scoperta possa far luce su come il cervello immagazzina e recupera le informazioni, nonché su come acquisisce nuove conoscenze. Nel continuo impegno per trovare trattamenti efficaci per le malattie del cervello, questo potrebbe essere un punto di partenza per la creazione di nuovi farmaci mirati ad aree specifiche del cervello.

Lo studio è stato pubblicato sulla rivista Cerebral Cortex.

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