Понимание сложных связей в мозге: универсальный принцип?

Ученые давно интересуются сложной сетью связей между нейронами в мозге. Недавние исследования показали, что хотя большинство связей между нейронами слабые, есть несколько, которые отличаются значительно более сильными связями. Этот шаблон, известный как «тяжелохвостая» связность, вызвал любопытство у ученых о его формировании и является ли он специфичным для определенных видов или определяется универсальным принципом.

Чтобы раскрыть этот феномен, исследователи из Центра выпускников CUNY по теоретическим наукам, Университета Йель, Университета Чикаго и Гарварда изучили обширные наборы данных нейрональных связей у мух, мышей и двух видов червей. Используя математические модели, основанные на принципе Хебба, который предполагает, что нейроны, которые активируются вместе, связываются друг с другом, ученые продемонстрировали, как этот механизм может привести к формированию связей с тяжелыми хвостами.

Исследование также раскрыло еще одну значительную особенность: кластеризацию. Нейроны имеют тенденцию формировать близко связанные группы, что указывает на более высокий уровень организации внутри нейронной сети. Цель исследования заключалась в раскрытии происхождения тяжелохвостой связности у различных видов.

Кристофер Линн, главный автор исследования и теперь ассистент профессора физики в Йельском университете, объяснил, что их модель была основана на идее того, что нейроны перестраиваются и связываются в результате комбинации Хеббовской и случайной динамики. В то время как некоторые связи служат конкретным целям, другие образуются случайно.

Открытия команды свидетельствуют о том, что принципы клеточной самоорганизации могут объяснить формирование сильных связей и плотных сетей связей в мозге различных видов. Это предполагает, что формирование нейронной сети не полностью зависит от вида-специфических механизмов, а определяется простым принципом самоорганизации.

Выводы этого исследования выходят за пределы понимания сложных связей в мозге. Обретенные знания могут служить основой для изучения структуры мозга у других животных и потенциально улучшить наше понимание работы человеческого мозга.

Журнальная ссылка:
Lynn, C.W., Holmes, C.M. & Palmer, S.E. «Heavy-tailed neuronal connectivity arises from Hebbian self-organization.» Nat. Phys. (2024). DOI: 10.1038/s41567-023-02332-9.

The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl

Privacy policy
Contact