Des connexions non-aléatoires dans notre cerveau
Les chercheurs du projet NONRANDOM CIRCUITS (Origin and function of nonrandom cortical connectivities) ont utilisé des hypothèses simplifiées pour comprendre la dynamique des neurones et leurs connexions. Leur idée consistait à identifier comment le cerveau traite les informations à l'aide de circuits locaux, qui ne sont autres que des réseaux densément interconnectés de nombreux milliers de neurones. Les chercheurs ont affiné le concept de connections neuronales aléatoires pour étudier des modèles statistiques non-triviaux où il y a une surreprésentation des connexions bidirectionnelles. Autrement dit, les neurones pré- et post-synaptiques ont plus de chances de se connecter s'ils se sont précédemment connectés. À des fins de mesure, les chercheurs ont corrélé les forces liant les paires, qui se réfèrent au regroupement des neurones fortement liés en un réseau. Les expériences du projet ont fourni des informations importantes concernant l'effet des pondérations corrélées sur la dynamique des circuits corticaux. L'importance de la structure de vecteur propre en plus des données sur le spectre propre a été soulignée afin d'obtenir de meilleures informations sur la dynamique du réseau neuronal. De nombreuses découvertes clés ont été effectuées et seront prochainement diffusées au moyen d'un manuscrit. L'étude NONRANDOM CIRCUITS a effectué d'importantes percées en matière de modèles de connectivité non-aléatoires dans les circuits corticaux du cerveau. Les résultats ont ouvert davantage de voies pour l'exploration et devraient encourager davantage de collaborations de recherche dans le domaine de la neuroscience computationnelle et théorique.
Mots‑clés
Non-aléatoire, cerveau, neurones, réseaux neuronaux, circuits corticaux, eigenspectre
