Forscher, die am Human Brain Project teilnehmen, haben eine mathematische Regel identifiziert, die die Verteilung von Neuronen in unserem Gehirn regelt.
Die Regel sagt voraus, wie Neuronen in verschiedenen Teilen des Gehirns verteilt sind, und könnte Wissenschaftlern dabei helfen, präzise Modelle zu erstellen, um die Funktionsweise des Gehirns zu verstehen und neue Behandlungen für neurologische Erkrankungen zu entwickeln.
Wenn Sie in der wunderbaren Welt der Statistik eine kontinuierliche Zufallsvariable berücksichtigen, folgt der Logarithmus dieser Variablen oft einer sogenannten Lognormalverteilung. Sie wird durch den Mittelwert und die Standardabweichung definiert und kann als glockenförmige Kurve dargestellt werden, wobei die Kurve jedoch breiter ist als das, was man in einer Normalverteilung finden würde.
Ein Forscherteam des Forschungszentrums Jülich und der Universität zu Köln in Deutschland hat herausgefunden, dass die Anzahl der Neuronen in Bereichen der äußeren Schicht des Nervengewebes verschiedener Säugetiere einer logarithmischen Normalverteilung entspricht.
Abgesehen von der Mathematik besteht ein einfacher und wichtiger Unterschied in der Symmetrie der Glockenkurve der Normalverteilung und der Asymmetrie und dem stark rechtsschiefen Ende der logarithmischen Normalverteilung aufgrund einer großen Anzahl kleiner Werte und einiger signifikant großer Werte.
Die Bevölkerungsgröße eines Landes ist oft logarithmisch normalverteilt, mit einigen sehr großen Städten und vielen kleinen Städten und Dörfern.
Struktur und Funktion des Gehirns hängen von der Anzahl und Anordnung der Neuronen ab. Die Dichte der Neuronen in verschiedenen Regionen und Schichten dieser äußeren Gewebeschicht – der Großhirnrinde – variiert erheblich.
„Die Verteilung der Neuronendichten beeinflusst die Netzwerkkonnektivität“, sagt der Neurowissenschaftler Sacha van Albada vom Forschungszentrum Jülich.
„Wenn beispielsweise die Dichte der Synapsen konstant ist, erhalten Regionen mit geringerer Neuronendichte mehr Synapsen pro Neuron.“
Die statistische Verteilung der Neuronendichten ist noch weitgehend unbekannt, obwohl uns die Forschung sicherlich faszinierende Entdeckungen über das Zellgewebe unseres Gehirns beschert hat.
Zur Durchführung ihrer Forschung nutzte das Team neun Open-Source-Datensätze zu sieben verschiedenen Arten: Maus, Weißbüschelaffe, Makaken, Galago, Eulenaffe, Pavian und Mensch. Beim Vergleich der Neuronendichten in verschiedenen Regionen des Kortex zeigte sich ein gemeinsames Muster einer logarithmischen Normalverteilung.
„Unsere Ergebnisse stimmen mit der Beobachtung überein, dass überraschend viele Merkmale des Gehirns logarithmischen Normalverteilungen folgen“, schreiben die Autoren in ihrer Arbeit.
Eine logarithmische Normalverteilung ist ein natürliches Ergebnis multiplizierender Prozesse, genau wie die Normalverteilung ein natürliches Ergebnis der Addition vieler unabhängiger Variablen ist.
„Ein Grund dafür, dass es in der Natur sehr häufig vorkommt, liegt darin, dass es entsteht, wenn man das Produkt vieler unabhängiger Variablen bildet“, sagt Alexander van Meegen, der die Forschung im Rahmen seiner Doktorarbeit in Computational Neuroscience am Forschungszentrum Jülich mitleitete.
Die Forscher sagen, dass die Art und Weise, wie der Kortex strukturiert ist, ein Nebenprodukt der Entwicklung oder Evolution sein könnte, das nichts mit der Berechnung zu tun hat.
Frühere Untersuchungen deuten jedoch darauf hin, dass die Variation neuronaler Netzwerke im Gehirn mehr als nur ein Nebenprodukt ist und Tieren aktiv dabei helfen kann, in sich verändernden Umgebungen zu lernen. Und die Tatsache, dass die gleiche Organisation bei verschiedenen Arten und in den meisten Teilen des Kortex zu sehen ist, legt nahe, dass die Lognormalverteilung für etwas verwendet wird.
„Wir können nicht sicher sein, wie sich die logarithmische Normalverteilung der Neuronendichten auf die Gehirnfunktion auswirkt, aber sie wird wahrscheinlich mit einer hohen Netzwerkheterogenität verbunden sein, was rechnerisch vorteilhaft sein kann“, erklärt Co-Hauptautor Aitor Morales-Gregorio, ein computergestützter Neurowissenschaftler an der Universität Forschungszentrum Jülich.
Wissenschaftler hoffen, dass diese Entdeckung Aufschluss darüber geben wird, wie das Gehirn Informationen speichert und abruft und wie es sich neues Wissen aneignet. Bei der laufenden Suche nach wirksamen Behandlungsmethoden für Hirnerkrankungen könnte dies den Weg für die Entwicklung neuer Medikamente ebnen, die auf bestimmte Regionen des Gehirns abzielen.
Die zehnjährigen Bemühungen des Human Brain Project, eine gemeinsame Forschungsinfrastruktur zur Förderung der Neurowissenschaften, der Informatik und der Gehirnmedizin aufzubauen, nähern sich ihrem Ende und haben uns dabei einige interessante Entdeckungen beschert.
Die Studie wurde veröffentlicht in Zerebraler Kortex.