私たちの脳内のニューロンの分布の背後にある数学的規則が発見されました

ユーリヒ強制収容所とケルン大学 (ドイツ) のヒューマン ブレイン プロジェクトの研究者らは、哺乳類の脳の皮質領域全体および皮質領域内でニューロン密度がどのように分布しているかを発見しました。 彼らは、皮質細胞構造の基本的な組織化原理、つまりニューロン密度の偏在的な対数正規分布を明らかにしました。

ニューロンの数とその空間的配置は、脳の構造と機能を形成する上で重要な役割を果たします。 しかし、利用可能な細胞構築データが豊富であるにもかかわらず、ニューロン密度の統計的分布はほとんど特徴付けられていないままです。 Human Brain Project (HBP) の新しい研究が雑誌に掲載されました 大脳皮質、哺乳類の脳の組織についての理解が深まります。

データセットと対数正規分布の分析

公開されている 7 つのデータセットのうち 9 つ 分類する （マウス、サル、マカク、ガラゴ、フクロウザル、ヒヒ、人間）が研究チームの調査の基礎となった。 それぞれの皮質領域を分析した結果、これらの領域内のニューロン密度は一貫したパターン、つまり対数正規分布に従っていることがわかりました。 これは、哺乳類の脳のニューロン密度の根底にある基本的な組織化原理を示しています。

対数正規分布は、歪んだ釣鐘型の曲線を特徴とする統計分布です。 これは、たとえば、正規分布変数の指数を取るときに発生します。 これはいくつかの点で正規分布とは異なります。 さらに重要なことは、正規分布曲線は対称であるのに対し、対数正規曲線は非対称であり、裾が重いことです。

結果の意味と重要性

これらの洞察は、正確な脳モデリングの中心となります。 「特に、ニューロン密度の分布がネットワークの接続性に影響を与えるからです」と、ユーリヒ大学の理論神経解剖学のグループリーダーであり、この論文の上級著者であるサシャ・ヴァン・アルパダ氏は言う。 「たとえば、シナプスの密度が一定であれば、ニューロン密度が低い領域はニューロンあたりにより多くのシナプスを受け取ることになります」と彼女は説明する。 これらの側面は、神経調節装置などの脳にインスピレーションを得たテクノロジーの設計にも関連します。

「さらに、皮質領域は細胞構造に基づいて区別されることが多いため、ニューロン密度の分布に関する知識は、領域間の違いや領域間の境界の位置の統計的評価に関連する可能性があります」とVan Alpada氏は付け加えた。

脳特性の対数正規分布を理解する

この結果は、多くの脳特性が正規の有理分布に従うという以前の観察と一致しています。 「自然界でこれらが非常に一般的である理由の 1 つは、多くの独立変数の積を考慮したときにそれらが現れるためです」と、この研究の共同筆頭著者であるアレクサンダー ファン マイン氏は述べています。 言い換えれば、多くの独立変数を追加したときに正規分布が現れるのと同様に、対数正規分布は乗算演算の結果として自然に生じます。

「単純なモデルを使用して、発生中のニューロンの倍増が観察されるニューロン密度分布にどのようにつながるかを示すことができました」とvan Meijn氏は説明します。

この研究によると、原則として、大脳皮質レベルの組織構造は開発または開発の副産物である可能性があり、いかなる計算機能も提供しません。 しかし、多くの種およびほとんどの皮質領域にわたって同じ組織構造が観察できるという事実は、対数正規分布が目的を果たすことを示唆しています。

「ニューロン密度の対数正規分布が脳機能にどのような影響を与えるかはわかりませんが、ネットワークの不均一性が高いことに関連している可能性が高く、これは計算上有利になる可能性があります」と、この研究の筆頭著者であるアイトール・モラレス・グレゴリオ氏は以前の研究を引用しながら述べている。 。 これは、脳の接続の不均一性が効率的な情報伝達を促進する可能性があることを示唆しています。 さらに、異種ネットワークは堅牢な学習をサポートし、神経回路の記憶容量を強化します。

参考文献：「哺乳類の大脳皮質におけるニューロン密度のユビキチン化対数正規分布」Aitor Morales-Gregorio、Alexander van Meijen、Sacha G van Albada著、2023年7月6日、こちらからご覧いただけます。 大脳皮質。
土井: 10.1093/sircor/bhad160