Una regla matemática rige la distribución de neuronas en nuestro cerebro

El cerebro sigue una conocida regla matemática para organizar la distribución de neuronas que potencia su capacidad computacional y permite una modelación más precisa de su cableado, así como mejora el diseño de tecnología neuromórfica.

Investigadores del Human Brain Project (HBP), del Forschungszentrum Jülich y de la Universidad de Colonia (Alemania) han descubierto cómo se distribuyen las densidades neuronales a través y dentro de las áreas corticales del cerebro de los mamíferos.

Han desvelado un principio organizativo fundamental de la citoarquitectura cortical: la ubicua distribución lognormal de las densidades neuronales, según informan en un artículo publicado en la revista Cerebral Cortex.

¿Qué significa?

La cantidad de neuronas y su disposición espacial desempeñan un papel crucial en la configuración de la estructura y función del cerebro.

Sin embargo, a pesar de la gran cantidad de datos citoarquitectónicos disponibles, las distribuciones estadísticas de las densidades neuronales siguen en gran medida sin describir. El nuevo estudio avanza en nuestra comprensión de la organización del cerebro de los mamíferos.

El equipo basó sus investigaciones en nueve conjuntos de datos disponibles públicamente de siete especies: ratón, tití, macaco, gálago, mono búho, babuino y humano. Después de analizar las áreas corticales de cada una, descubrieron que las densidades neuronales dentro de estas áreas siguen un patrón consistente: una distribución lognormal, también conocida como distribución normal logarítmica.

Principio organizativo

Esto sugiere un principio organizativo fundamental que subyace a las densidades de neuronas en el cerebro de los mamíferos, destacan los investigadores.

La distribución lognormal es una herramienta importante para la estadística y la ingeniería. Se utiliza para modelar una variedad de fenómenos en los que los valores son positivos y pueden variar en un amplio rango.

La distribución lognormal es una distribución simétrica, lo que significa que la media y la mediana son iguales. También es una distribución asimétrica positiva, lo que significa que la cola derecha es más larga que la cola izquierda. Esto se debe a que las variables lognormales son más propensas a tomar valores grandes que valores pequeños.

La distribución lognormal se utiliza para estimar la probabilidad de que una variable aleatoria tome un valor determinado y sirve  para modelar una amplia gama de fenómenos, como el tamaño de los organismos vivos, el rendimiento de las inversiones, los precios de las acciones, los tiempos de vida, los niveles de ruido, la contaminación del aire o la radiación.

Modelado más preciso del cerebro

El cerebro se añade ahora a este amplio espectro de aplicaciones, ya que la distribución neuronal siga este patrón lognormal significa que el cerebro se puede modelar con mayor precisión debido a que la distribución de las densidades neuronales influye en la conectividad de la red, explican los investigadores en un comunicado.

"Por ejemplo, si la densidad de sinapsis es constante, las regiones con menor densidad neuronal recibirán más sinapsis por neurona", explica Sacha van Albada, autor principal del artículo.

Estos aspectos también son relevantes para el diseño de tecnología inspirada en el cerebro, como el hardware neuromórfico: “conocer la distribución de las densidades neuronales puede ser relevante para evaluar estadísticamente las diferencias entre áreas y la ubicación de los límites entre áreas", añade van Albada.

Otras derivadas

El hecho de que muchas características del cerebro siguen una distribución lognormal tendría otras derivadas.

Que esta distribución neuronal pueda observarse en varias especies y en la mayoría de las áreas corticales sugiere que la distribución lognormal tiene algún propósito, consideran los investigadores.

"No podemos estar seguros de cómo la distribución lognormal de las densidades neuronales influirá en la función cerebral, pero probablemente estará asociada con una alta heterogeneidad de la red, lo que puede ser computacionalmente beneficioso", afirma Aitor Morales-Gregorio, primer autor del estudio, teniendo en cuenta que la heterogeneidad en la conectividad del cerebro puede promover una transmisión eficiente de información, tal como han establecido estudios anteriores.

Además, las redes heterogéneas respaldan un aprendizaje sólido y mejoran la capacidad de memoria de los circuitos neuronales.

La distribución lognormal de las densidades neuronales sería, por tanto, una especie de ventaja computacional, según se desprende de esta investigación.

Referencia

Ubiquitous lognormal distribution of neuron densities in mammalian cerebral cortex. Aitor Morales-Gregorio et al. Cerebral Cortex, Volume 33, Issue 16, 15 August 2023, Pages 9439–9449. DOI:https://doi.org/10.1093/cercor/bhad160