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Époustouflant : une règle mathématique découverte derrière la répartition des neurones dans notre cerveau

Époustouflant : une règle mathématique découverte derrière la répartition des neurones dans notre cerveau

Les densités neuronales dans les zones corticales du cerveau des mammifères suivent un modèle de distribution cohérent. Cette découverte a de profondes implications pour la modélisation du cerveau et le développement de technologies inspirées du cerveau. Crédit : Morales-Gregorio

Les chercheurs du Human Brain Project du Forschungszentrum Jülich et de l’Université de Cologne (Allemagne) ont découvert comment les densités neuronales sont réparties à travers et au sein des zones corticales du cerveau des mammifères. Ils ont dévoilé un principe organisationnel fondamental de la cytoarchitecture corticale : la distribution lognormale omniprésente des densités neuronales.

Le nombre de neurones et leur disposition spatiale jouent un rôle crucial dans le façonnement de la structure et du fonctionnement du cerveau. Pourtant, malgré la richesse des données cytoarchitectoniques disponibles, les distributions statistiques des densités neuronales restent largement méconnues. La nouvelle étude du Human Brain Project (HBP), publiée dans la revue Cortex cérébralfait progresser notre compréhension de l’organisation du cerveau des mammifères.

Analyse des ensembles de données et de la distribution lognormale

Neuf ensembles de données accessibles au public sur sept espèces (souris, ouistiti, macaque, galago, singe hibou, babouin et humain) ont constitué la base des investigations de l’équipe de recherche. Après avoir analysé les zones corticales de chacune, ils ont constaté que les densités neuronales au sein de ces zones suivent un modèle cohérent – ​​une distribution lognormale. Ceci suggère un principe organisationnel fondamental sous-jacent aux densités de neurones dans le cerveau des mammifères.

Une distribution lognormale est une distribution statistique caractérisée par une courbe asymétrique en forme de cloche. Cela se produit, par exemple, lorsque l’on prend l’exponentielle d’une variable normalement distribuée. Elle diffère d’une distribution normale de plusieurs manières. Plus important encore, la courbe d’une distribution normale est symétrique, tandis que celle lognormale est asymétrique avec une queue lourde.

Implications et pertinence des résultats

Ces informations sont essentielles à une modélisation précise du cerveau. « Notamment parce que la répartition des densités neuronales influence la connectivité du réseau », explique Sacha van Albada, chef du groupe de neuroanatomie théorique au Forschungszentrum Jülich et auteur principal de l’article. « Par exemple, si la densité des synapses est constante, les régions avec une densité neuronale plus faible recevront plus de synapses par neurone », explique-t-elle. Ces aspects sont également pertinents pour la conception de technologies inspirées du cerveau, telles que le matériel neuromorphique.

« De plus, comme les zones corticales sont souvent distinguées sur la base de la cytoarchitecture, connaître la distribution des densités neuronales peut être pertinent pour évaluer statistiquement les différences entre les zones et l’emplacement des frontières entre les zones », ajoute van Albada.

Comprendre la distribution lognormale des caractéristiques cérébrales

Les résultats concordent avec les observations précédentes selon lesquelles, étonnamment, de nombreuses caractéristiques du cerveau suivent une distribution lognormale. « L’une des raisons pour lesquelles cela peut être très courant dans la nature est qu’il apparaît en prenant le produit de nombreuses variables indépendantes », explique Alexander van Meegen, co-premier auteur de l’étude. En d’autres termes, la distribution lognormale apparaît naturellement à la suite de processus multiplicatifs, de la même manière que la distribution normale apparaît lorsque de nombreuses variables indépendantes sont additionnées.

« En utilisant un modèle simple, nous avons pu montrer comment la prolifération multiplicative des neurones au cours du développement peut conduire aux distributions de densité neuronale observées », explique van Meegen.

Selon l’étude, en principe, les structures organisationnelles à l’échelle du cortex pourraient être des sous-produits du développement ou de l’évolution qui ne servent aucune fonction informatique ; mais le fait que les mêmes structures organisationnelles puissent être observées pour plusieurs espèces et dans la plupart des zones corticales suggère que la distribution lognormale sert à quelque chose.

« Nous ne pouvons pas être sûrs de la manière dont la distribution lognormale des densités neuronales influencera le fonctionnement cérébral, mais elle sera probablement associée à une forte hétérogénéité du réseau, ce qui pourrait être bénéfique sur le plan informatique », explique Aitor Morales-Gregorio, premier auteur de l’étude, citant des travaux antérieurs. qui suggèrent que l’hétérogénéité de la connectivité cérébrale peut favoriser une transmission efficace de l’information. De plus, les réseaux hétérogènes favorisent un apprentissage robuste et améliorent la capacité de mémoire des circuits neuronaux.

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