Дослідники, які беруть участь у проєкті “Людський мозок”, виявили математичне правило, яке керує розподілом нейронів у нашому мозку.
Це правило передбачає, як розподіляються нейрони в різних частинах мозку, і може допомогти вченим створити точні моделі, щоб зрозуміти, як працює мозок, і розробити нові методи лікування неврологічних захворювань.
У дивовижному світі статистики, якщо ви розглядаєте будь-яку неперервну випадкову величину, логарифм цієї величини часто підпорядковується так званому логнормальному розподілу. Визначений середнім значенням і стандартним відхиленням, він може бути візуалізований у вигляді дзвоноподібної кривої, тільки крива буде ширшою, ніж у випадку нормального розподілу.
Команда дослідників з Дослідницького центру Юліха та Кельнського університету в Німеччині виявила, що кількість нейронів у ділянках зовнішнього шару нервової тканини у різних ссавців відповідає логнормальному розподілу.
Якщо відкинути математику, то простою і важливою відмінністю є симетричність дзвонової кривої нормального розподілу та асиметричність і сильний правосторонній хвіст логнормального розподілу через велику кількість малих значень і кілька значно більших значень.
Ілюстрація логнормального розподілу та нормального розподілу. (WallStreetMojo)
Чисельність населення в країні часто розподілена за логнормальним законом, з кількома дуже великими містами і безліччю маленьких містечок і сіл.
Структура і функції мозку залежать від кількості та розташування нейронів. Щільність нейронів у різних регіонах і шарах цього зовнішнього шару тканини – кори головного мозку – значно варіюється.
“Розподіл щільності нейронів впливає на зв’язність мережі”, – говорить нейробіолог Саша ван Альбада з Дослідницького центру Юліха.
“Наприклад, якщо щільність синапсів постійна, то ділянки з меншою щільністю нейронів отримають більше синапсів на один нейрон”.
Статистичний розподіл щільності нейронів все ще значною мірою невідомий, хоча дослідження, безумовно, надали нам захоплюючі відкриття про клітинні тканини нашого мозку.
Для проведення свого дослідження команда використовувала дев’ять наборів даних з відкритих джерел, що охоплюють сім різних видів: миша, мармуровий сумчастий, макака, галаго, мавпа сова, бабуїн і людина. Порівнюючи щільності нейронів у різних ділянках кори головного мозку було виявлено загальну закономірність логнормального розподілу.
Щільність нейронів у ділянках кори головного мозку відповідає послідовній моделі розподілу. (Моралес-Грегоріо)
“Наші результати узгоджуються зі спостереженням, що напрочуд багато характеристик мозку підпорядковуються логнормальному розподілу”, – пишуть автори у своїй статті.
Логарифмічно нормальний розподіл є природним результатом процесів, що розмножуються, так само, як нормальний розподіл є природним результатом додавання багатьох незалежних змінних.
“Одна з причин, чому він може бути дуже поширеним у природі, полягає в тому, що він виникає, коли береться добуток багатьох незалежних змінних”, – говорить Александр ван Меген, який був одним з керівників дослідження в рамках своєї докторської дисертації з обчислювальної нейронауки в Дослідницькому центрі Юліха.
Дослідники кажуть, що структура кори головного мозку може бути побічним продуктом розвитку або еволюції, який не має нічого спільного з обчисленнями.
Але попередні дослідження показують, що варіації нейронних мереж мозку є чимось більшим, ніж просто побічним продуктом, і можуть активно допомагати тваринам навчатися в мінливому середовищі. А той факт, що однакову організацію можна побачити у різних видів і в більшості ділянок кори, свідчить про те, що логнормальний розподіл для чогось використовується.
“Ми не можемо бути впевнені, як логнормальний розподіл щільності нейронів вплине на роботу мозку, але він, ймовірно, буде пов’язаний з високою неоднорідністю мережі, що може бути корисним з точки зору обчислень”, – пояснює співавтор дослідження Айтор Моралес-Грегоріо (Aitor Morales-Gregorio), комп’ютерний нейробіолог з Дослідницького центру Юліха.
Вчені сподіваються, що це відкриття проллє світло на те, як мозок зберігає та отримує інформацію, а також як він здобуває нові знання. У постійних пошуках ефективних методів лікування захворювань мозку воно може прокласти шлях до створення нових ліків, спрямованих на конкретні ділянки мозку.
Десятирічна робота над створенням спільної дослідницької інфраструктури для розвитку нейронаук, комп’ютерних технологій та медицини, пов’язаної з мозком, в рамках проєкту Human Brain Project добігає кінця, і за цей час ми зробили кілька цікавих відкриттів.