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Ricerche

Il numero di neuroni in una rete del cervello non è importante

Il numero di neuroni in una rete del cervello non è importanteUn gruppo di accumulatori modello sovrapposti ad un disegno di neuroni corticali, fatto dal neuroscienziato del 19° secolo Santiago Ramòn y Cajal. (Fonte: Bram Zandbelt / Vanderbilt)La scorsa primavera, il presidente Obama ha istituito la «BRAIN Initiative» federale per dare agli scienziati gli strumenti necessari per avere un quadro dinamico del cervello in azione.


Per farlo, gli architetti dell'iniziativa prevedono di registrare simultaneamente l'attività di intere reti neurali che consistono di migliaia o addirittura milioni di neuroni. Tuttavia, un nuovo studio indica che potrebbe essere possibile caratterizzare accuratamente queste reti registrando l'attività di campioni selezionati opportunamente di un massimo di 50 neuroni, un'alternativa che è molto più facile da realizzare.


Lo studio è stato condotto da un team di neuroscienziati cognitivi alla Vanderbilt University e riportato in un articolo pubblicato la settimana del 3 febbraio nell'edizione online dei Proceedings of National Academy of Sciences.


Il documento illustra i risultati di una ambiziosa simulazione al computer che il team ha progettato per capire il comportamento delle reti di centinaia di migliaia di neuroni che innescano movimenti diversi del corpo: in particolare, come si coordinano i neuroni per innescare un movimento in un particolare punto nel tempo, chiamato «tempo di risposta». I ricercatori sono stati sorpresi di scoprire che la gamma dei tempi di risposta prodotta dalla popolazione simulata di neuroni non cambia con l'ordine di grandezza: una rete di 50 neuroni simulati ha risposto con la stessa velocità di una rete di 1.000 neuroni.


Da decenni il tempo di risposta è una misura di base in psicologia. "Gli psicologi hanno sviluppato potenti modelli di risposte umane che spiegano la variazione del tempo di risposta sulla base del concetto di singoli accumulatori", ha detto Gordon Logan, «Centennial Professor» di Psicologia. In questo modello, il cervello agisce come un accumulatore che integra le informazioni in entrata relative a un dato compito e produce un movimento quando la quantità di informazioni raggiunge una soglia prefissata. Il modello spiega le variazioni casuali dei tempi di risposta con la velocità del cervello ad accumulare le informazioni necessarie per agire.


neuron quorum teamDa sinistra a destra, il borsista postdottorato Bram Zandbelt, i professori Jeffrey Schall, Gordon Logan e Thomas Palmeri. (Foto: Joe Howell / Vanderbilt)Nel frattempo, i neuroscienziati hanno collegato i tempi di risposta alle misurazioni dei singoli neuroni. "Venti anni fa abbiamo scoperto che l'attività di particolari neuroni ricorda gli accumulatori dei modelli di psicologia. Non abbiamo capito fino ad ora come un gran numero di questi neuroni possono agire collettivamente per avviare i movimenti", ha detto Jeffrey Schall, «Ingram Professor» di Neuroscienze.


Nessuno sa realmente la dimensione delle reti neurali coinvolte nell'avvio dei movimenti, ma i ricercatori stimano che siano coinvolti circa 100.000 neuroni nel lancio di un semplice movimento degli occhi. "Una delle principali domande che abbiamo affrontato è come insiemi di 100.000 neuroni accumulatori possano produrre un comportamento che si spiega anche con un solo accumulatore", ha detto Schall.


"Il modo in cui il tempo di risposta di questi gruppi varia con la dimensione dell'insieme, dipende chiaramente dalle «regole di arresto» che seguono", ha spiegato il co-autore Thomas Palmeri, professore associato di psicologia. Ad esempio, se un insieme non risponde finché tutti i suoi neuroni componeneti non hanno accumulato abbastanza attività, allora il suo tempo di risposta sarebbe più lento per reti di grandi dimensioni. D'altro canto, se il tempo di risposta è determinato dai primi neuroni che reagiscono, allora il tempo di risposta in reti più grandi sarebbe più breve di quello delle reti più piccole.


Un altro fattore importante è il grado in cui l'insieme è coordinato. "Quanto più l'insieme è coordinato, tanto più il collettivo assomiglia a un singolo accumulatore. Ciò che non si sa è quanto coordinamento è necessario perchè l'insieme agisca all'unisono", ha dichiarato Bram Zandbelt, borsista post-dottorato e autore principale dello studio.


Per risolvere questo problema, i ricercatori hanno sviluppato un nuovo tipo di simulazione al computer, modellando il comportamento collettivo di un numero diverso di accumulatori, in relazione a diversi livelli di variazione dei tassi di accumulazione. La simulazione ha richiesto una potenza enorme di elaborazione. Anche usando il supercomputer interno del «Centro di Calcolo Avanzato per la Ricerca e l'Istruzione» della Vanderbilt, Zandbelt si è dovuto limitare a reti di modellazione contenenti 1.000 neuroni.


"Siamo rimasti sorpresi di scoprire che le reti neuronali si comportavano con una uniformità notevole, eccetto che nelle ipotesi estreme", ha detto Schall. I ricercatori hanno scoperto che le reti non producono tempi di risposta realistici se le risposte sono iniziate quando solo pochi, o quasi tutti i neuroni simulati finivano di accumulare, o se i neuroni simulati avevano tassi di accumulazione molto diversi. Tuttavia, le reti producono tempi di risposta realistici su una vasta gamma di regole di arresto e con tassi di accumulazione similari, mostrando che all'interno di questi ampi limiti, le dimensioni non sono importanti. "E' stata una sorpresa scoprire che le reti si comportano con una notevole uniformità tranne in ipotesi estreme", ha detto Schall.


"Per quanto riguarda il tempo di risposta, la linea di fondo che abbiamo trovato è che la dimensione della rete neurale non è importante in un grande insieme di condizioni. Se questo è vero per le reti che vanno da 10 a 1.000 neuroni, dovrebbe valere anche per le reti da 10.000 a 100.000 neuroni", ha detto Palmeri.


La ricerca è stata finanziata dal National Eye Institute e dalla National Science Foundation.

 

 

 

 

 


FonteVanderbilt University.

Riferimenti:  Bram Zandbelt, Braden A. Purcell, Thomas J. Palmeri, Gordon D. Logan, and Jeffrey D. Schall. Response times from ensembles of accumulators. PNAS, February 2014 DOI: 10.1073/pnas.1310577111

Pubblicato da David Salisbury in news.vanderbilt.edu (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.

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