Cerebro humano entendido en modelo estadístico simple

Al modelar la compensación entre dos formas competitivas de hacer conexiones útiles, un equipo de científicos del Reino Unido y los Estados Unidos ha creado una imagen estadística notablemente completa de la red compleja del cerebro humano. Sugieren que el modelo matemático simple no solo nos ayuda a comprender mejor los cerebros sanos, sino que también ofrece información única sobre la esquizofrenia y trastornos similares.
Los científicos informan su trabajo en un número recientemente publicado de Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias (PNAS), y comente en un comunicado de prensa publicado el 12 de abril.
El autor principal del estudio es Ed Bullmore, profesor del Departamento de Psiquiatría, Conducta y el Instituto de Neurociencia Clínica, en la Universidad de Cambridge en el Reino Unido.
En la forma en que hace las conexiones, el "cableado" del cerebro humano se parece a otras redes complejas, como las redes sociales y la red mundial.
Sin embargo, hasta este estudio, sabíamos poco sobre las reglas involucradas en la configuración de la red del cerebro humano, como explican los autores en su información de fondo:
"Aunque se dispone de un sofisticado conjunto de medidas para describir la topología de las redes cerebrales, las presiones de selección que impulsan su formación siguen siendo en gran parte desconocidas".
Bullmore y sus colegas descubrieron que podían producir un buen modelo a partir de dos presiones competitivas: una "penalización de distancia" para mantener conexiones de largo alcance y una preferencia para unir regiones (incluidas aquellas bastante alejadas) que comparten una entrada similar. Al principio solo tenían el primero, pero luego cuando presentaron el segundo, el modelo mejoró enormemente, como el mismo Bullmore explica:
"Existe una gran cantidad de evidencia de que el cableado de las redes cerebrales tiende a minimizar los costos de conexión. Las conexiones de corta distancia, menos costosas, son mucho más numerosas que las conexiones más costosas de larga distancia. Así que nuestro modelo incluye una penalización de distancia conexiones de distancia, que tenderán a mantener bajos los costos de conexión ".
"Sin embargo", agrega, "descubrimos que el control de costos por sí solo no era suficiente para reproducir una amplia gama de propiedades de red. Para hacerlo, tuvimos que modelar una compensación económica entre el control de costos y otro término que favorecía nuevas conexiones entre regiones que compartían entradas similares o que de otro modo ya estaban vinculadas indirectamente ".
El equipo escribe que, en conjunto, estos dos "factores biológicamente plausibles" fueron suficientes para representar una "gama impresionante de propiedades topológicas de las redes cerebrales funcionales".
Calibraron el modelo utilizando datos de resonancia magnética funcional (fMRI) de un grupo de voluntarios sanos, y luego demostraron que proporcionaba un buen ajuste a las redes estimadas en un segundo conjunto de datos independientes.
Además, al "desafinar" ligeramente el modelo para favorecer más conexiones entre regiones distantes del cerebro, encontraron que "generaba una simulación razonable de las propiedades anormales de las redes funcionales cerebrales en personas con esquizofrenia".
La coautora, la Dra. Petra E Vértes, también de la Universidad de Cambridge, dice:
"Este resultado se hace eco de algunos resultados previos de neuroimagen que sugieren que las redes cerebrales en la esquizofrenia pueden estar asociadas con un compromiso anormal entre los costos de conexión y otras propiedades topológicas de las redes cerebrales".
Los autores sugieren modelos simples como este, basados ??en reglas de intercambio sobre la conectividad entre diferentes áreas del cerebro, que pueden ayudar a explicar muchos aspectos de la organización de redes cerebrales, tanto en salud como en enfermedades.
Escrito por Catharine Paddock PhD

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