Il team, guidato da Stephanie Palmer, PhD, Professoressa Associata di Fisica e Biologia Organismale e Anatomia presso UChicago, ha affrontato questa complessa questione con un mix di fisica e biologia. Contrariamente alle aspettative che i modelli semplici potessero fornire solo una approssimazione approssimativa, i loro risultati hanno fornito approfondimenti profondi sulla connettività neuronale, applicabili a una varietà di organismi modello e potenzialmente anche a reti non biologiche, come le interazioni sociali.
L’Importanza delle Connessioni “a Coda Pesante”
I neuroni comunicano attraverso una complessa rete di sinapsi, dove la forza delle connessioni varia. Una scoperta chiave dello studio è l’identificazione di una distribuzione “a coda pesante” in queste connessioni. Questo modello, caratterizzato da alcune connessioni significativamente più forti di altre, costituisce la base dei circuiti cerebrali che permettono il pensiero, l’apprendimento, la comunicazione e il movimento. Questa scoperta sfida la credenza precedentemente sostenuta che tali modelli fossero specifici per organismo, suggerendo invece che derivino da principi fondamentali di networking.
Capire il Networking nei Neuroni
Decifrare il Connettoma attraverso la Dinamica di Hebb
Per esplorare come i neuroni formano connessioni, il team, compreso Christopher Lynn, PhD, Professore Assistente di Fisica presso l’Università di Yale, e Caroline Holmes, PhD, ricercatrice post-dottorato presso l’Università di Harvard, ha esaminato i connettomi di vari animali da laboratorio. Hanno impiegato un modello basato sulla dinamica di Hebb, un concetto che afferma che i neuroni rafforzano le loro connessioni attraverso l’attivazione simultanea. Questo modello ha replicato con successo le forze di connessione “a coda pesante” osservate nelle diverse specie.
La Formazione di Cluster: Un Fenomeno di Networking Universale
Un aspetto intrigante dei loro risultati è la spiegazione della formazione di cluster nelle reti neurali, simile alle situazioni di networking sociale in cui le conoscenze reciproche portano a nuove connessioni. Questo fenomeno, osservato in vari organismi, sottolinea i principi universali del networking neurale.
Bilanciare Ordine e Casualità nei Circuiti Cerebrali
Nonostante questi schemi, i ricercatori riconoscono la casualità intrinseca nei sistemi biologici. I neuroni spesso si disconnettono e formano nuove connessioni, un processo essenziale per prevenire connessioni eccessivamente dominanti. L’inclusione della casualità nel loro modello è stata fondamentale per la sua accuratezza, bilanciando la dinamica di Hebb deterministica con l’imprevedibilità caratteristica dei veri cervelli.
Implicazioni e Direzioni Future
Questa ricerca non solo getta luce sui principi fondamentali dell’organizzazione cerebrale, ma apre anche la porta all’esplorazione di altri tipi di reti. L’approccio interdisciplinare, che combina fisica, analisi di grandi dati e neuroscienze, prepara il terreno per studi futuri che potrebbero estendere questi principi al di là del regno del cervello.