Connessioni non casuali nel cervello umano
I ricercatori del progetto NONRANDOM CIRCUITS (Origin and function of nonrandom cortical connectivities) hanno utilizzato ipotesi semplificate per comprendere le dinamiche dei neuroni e il modo in cui si connettono tra di loro. La loro idea è quella di identificare il modo in cui il cervello elabora le informazioni attraverso i circuiti locali, le quali non sono altro che reti densamente interconnesse di diverse migliaia di neuroni. I ricercatori hanno affinato il concetto di connessioni neuronali casuali per studiare gli schemi statistici non banali in cui è presente una sovrarappresentazione di connessioni bidirezionali. In altre parole, i neuroni pre e postsinaptici hanno più probabilità di connettersi tra di loro se in precedenza hanno già sperimentato tale connessione. In termini di misura, essi hanno correlato le forze di connessione, e ciò si riferisce al raggruppamento tra neuroni che vantano forti connessioni all’interno di una rete. Gli esperimenti del progetto hanno fornito importanti informazioni riguardo agli effetti dei pesi correlati sulle dinamiche dei circuiti corticali. L’importanza della struttura relativa agli autovettori oltre ai dati sull’autospettro è stata evidenziata per una migliore comprensione della dinamica relativa alle reti neuronali. Sono stati ottenuti diversi importanti risultati che saranno presto diffusi tramite una pubblicazione. Lo studio NONRANDOM CIRCUITS ha compiuto passi significativi nella comprensione dei modelli di connettività non casuali nei circuiti corticali del cervello. I risultati hanno aperto più strade e promuoveranno ulteriori collaborazioni di ricerca nel settore della neuroscienza computazionale e teorica.
Parole chiave
Non casuale, cervello, neuroni, reti neuronali, circuiti corticali, autospettro
