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@ 2024.04.09 , 07:01

大脑神经元似乎遵循特定的数学模式

研究人员发现大脑皮层中不同区域的神经元数量符合对数正态分布。这一发现可能对大脑储存、检索信息以及获取新知识的方式有所启示,并为针对特定脑区域的新药物研发铺平了道路。

大脑的奥秘正在逐步揭开!参与人类大脑计划的科学家们发现了一种支配我们大脑神经元分布的数学规律。

这一发现可以预测大脑不同区域神经元的分布情况,并将帮助科学家创建更加精准的脑部模型,从而增进我们对大脑工作原理的理解,并研发治疗神经系统疾病的新疗法。

在奇妙的统计世界里,如果我们考虑任何连续随机变量,那么该变量的取 logarithm (对数) 通常会服从一种叫做对数正态分布的规律。这种分布可以用均值和标准差来定义,形状类似于钟形曲线,不过曲线比正态分布的钟形更宽。

来自德国 Jülich 研究中心和科隆大学的一个研究团队发现,不同哺乳动物神经组织外层区域的 神经元数量 符合对数正态分布。

抛开复杂的数学术语,一个简单易懂的区别在于,正态分布的钟形曲线是 对称 的,而对数正态分布的曲线则是不对称的,并且 右偏严重 - 这意味着存在大量小数值和少数极大的数值。例如,一个国家的人口分布通常就符合对数正态分布,少数几个大城市以及众多中小城镇共同构成了国家的地理面貌。

大脑神经元似乎遵循特定的数学模式
对数正态分布和正态分布图解

大脑的结构和功能取决于神经元的数量和排列方式。位于大脑外层组织层 (大脑皮层) 的不同区域,神经元的密度差异很大。

Jülich 研究中心的的神经科学家 Sacha van Albada 表示:“神经元密度的分布会影响神经网络的连接性。例如,如果突触密度保持恒定,那么神经元密度较低的区域每个神经元将接收更多的突触。”

神经元密度的统计分布在很大程度上仍然未知,不过这项研究无疑为我们的大脑细胞组织奥秘提供了引人入胜的新发现。

为了进行这项研究,研究小组使用了来自七个不同物种的九份开源数据集,包括小鼠、狨猴、猕猴、狐猴、夜猴、狒狒和人类。当他们比较不同皮层区域的神经元密度时,就发现了普遍存在的一种对数正态分布模式。

“我们的研究结果与之前观察到的许多大脑特征遵循对数正态分布的现象一致,这令人惊讶,” 论文作者写道。

对数正态分布是乘法过程的自然结果,就像正态分布是许多独立变量相加的自然结果一样。

“对数正态分布之所以在自然界如此普遍,可能因为它正是许多独立变量乘积的结果,” 论文的共同作者之一 Alexander van Meegen 说。他正在 Jülich 研究中心攻读计算神经科学博士学位,并作为该研究项目的共同负责人之一参与其中。

研究人员指出,大脑皮层的结构可能是发育或进化的副产物,与计算功能本身无关。

然而,先前的研究表明,大脑神经网络的变异不仅仅是简单的副产物,它可能在不断变化的环境中帮助动物学习方面发挥着积极作用。事实上,这种相同的组织模式出现在不同物种和大多数大脑皮层区域的事实,也暗示着对数正态分布可能具有某种特定的功能。

“我们尚不清楚神经元密度呈对数正态分布将如何影响大脑功能,但它可能与网络异质性 (heterogeneity) 相关,而异质性在计算方面可能是有益的,” Jülich 研究中心的计算神经科学家、该论文的共同负责人之一 Aitor Morales-Gregorio 解释道。

科学家们希望这一发现能帮助我们阐明大脑如何存储和检索信息,以及它如何习得新知识的神秘过程。随着科学家们寻找治疗脑部疾病的有效疗法的脚步不断前进,这项研究或许能为研发针对大脑特定区域的新型药物铺平道路。

人类大脑计划为促进神经科学、计算科学和脑相关医学研究而建立的共享研究基础设施项目即将迎来十年期限的终点,而它在这一路程中带给我们许多引人入胜的发现。

本文译自 MSN,由 BALI 编辑发布。

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