Сети ума: как общие принципы формирования нейронных связей раскрывают тайны мозга

Новые исследования ученых Чикагского университета представляют собой анализ того, как связи между нейронами обуславливаются общими принципами формирования сетей и их самоорганизации, а не биологическими особенностями конкретного организма. Опубликованная в Nature Physics работа детально рассматривает взаимосвязи нейронов в различных организмах и предполагает применимость этих принципов к небиологическим сетям, таким как социальные взаимодействия.

Автор статьи, Стефани Палмер, отмечает: "При построении простых моделей для объяснения биологических данных мы обычно рассчитываем на хороший старт, подходящий для некоторых сценариев, но не для всех. Однако в данном случае наш подход успешно объяснил важные аспекты, что приятно удивило."

Исследователи обнаружили, что нейроны формируют сложные связи между синапсами для взаимодействия. Несмотря на то, что большое количество связей может казаться случайным, в сетях мозговых клеток обычно преобладает небольшое количество сильных связей.

Основу этого распределения связей, известного как "тяжелый хвост", составляют общие принципы, позволяющие организмам мыслить, учиться, общаться и двигаться.

Вопрос о том, возникает ли "тяжелый хвост" из-за биологических процессов или из-за базовых принципов организации сети, был решен путем анализа коннектома — карты связей между клетками мозга различных организмов, таких как плодовые мушки, круглые черви, морские черви и мыши.

Модель, основанная на динамике Хебба, позволила понять, как нейроны формируют связи. Результаты подтвердили, что "тяжелые хвосты" связей возникают в различных организмах благодаря общим принципам, а не уникальным биологическим процессам.

Эта исследовательская группа также предоставила неожиданное объяснение для явления, известного как кластеризация, которое описывает тенденцию клеток образовывать связи через общие элементы.

Этот феномен аналогичен социальным ситуациям, где знакомство одного человека с другим увеличивает вероятность их дружбы.

Несмотря на случайности и шум в мозговых цепях, которые не всегда поддаются точному объяснению, исследователи сумели корректировать модель, учтя этот фактор, повысив ее точность.

Они надеются, что эти общие принципы могут быть распространены на другие области, не ограничиваясь только мозгом.