大脑中的神经元似乎遵循一种独特的数学模式

参与“人类大脑计划”的研究人员，已经确定了一个控制我们大脑中神经元分布的数学规则。

该规则预测了神经元在大脑不同部位的分布方式，可以帮助科学家建立精确的模型，以了解大脑的工作方式，并开发出治疗神经系统疾病的新方法。

在统计学的奇妙世界里，如果你考虑任何连续随机变量，该变量的对数通常会遵循对数正态分布。由均值和标准差定义，它可以被可视化为钟形曲线，只是曲线比正态分布更宽。

Jülich研究中心和德国科隆大学的一组研究人员发现，不同哺乳动物神经组织外层区域的神经元数量符合对数正态分布。

撇开数学不谈，一个简单而重要的区别是正态分布钟形曲线的对称性，以及对数正态分布的不对称和严重的右倾尾部，这是由于大量的小值和少数显著的大值。

一个国家的人口规模通常是对数正态分布的，有几个非常大的城市和许多小城镇和村庄。

大脑的结构和功能取决于神经元的数量和排列。不同区域和外层组织层（大脑皮层）的神经元密度差别很大。

Jülich研究中心的神经科学家表示：“神经元密度的分布会影响网络的连通性，例如，如果突触密度是恒定的，神经元密度较低的区域每个神经元会接收到更多的突触。”

神经元密度的统计分布在很大程度上仍然未知，尽管研究确实为我们提供了关于大脑细胞组织的迷人发现。

为了进行他们的研究，研究小组使用了9个开源数据集，涵盖了7个不同的物种：老鼠、狨猴、猕猴、夜猴、猫头鹰猴、狒狒和人类。当比较皮层不同区域的神经元密度时，出现了一个共同的对数正态分布模式。

作者在论文中写道：“我们的结果与观察结果一致，即大脑的许多特征都遵循对数正态分布，这令人惊讶。”

对数正态分布是乘法过程的自然结果，就像正态分布是许多自变量相加的自然结果一样。

亚历山大·范·米根（Alexander van Meegen）说：“在自然界中，它可能非常常见的一个原因是，它是许多自变量的乘积。”他是这项研究的共同负责人，也作为Jülich研究中心计算神经科学博士学位的一部分。

研究人员说，大脑皮层的结构可能是发展或进化的副产品，与计算无关。

但之前的研究表明，大脑神经网络的变化不仅仅是一种副产品，而且可能积极地帮助动物在不断变化的环境中学习。事实上，在不同的物种和大脑皮层的大部分区域都可以看到相同的组织，这表明对数正态分布是有用处的。

联合首席作者、Jülich研究中心的计算神经学家艾托·莫拉莱斯-格雷戈里奥（Aitor Morales-Gregorio）解释说：“我们不能确定神经元密度的对数正态分布将如何影响大脑功能，但它很可能与高度的网络异质性有关，这可能对计算有利。”

科学家们希望这一发现能够揭示大脑是如何存储和检索信息的，以及它是如何获得新知识的。在寻找有效治疗脑部疾病的持续探索中，它可能为开发针对大脑特定区域的新药铺平道路。

人类大脑计划（Human Brain Project）历时十年，旨在建立一个共享的研究基础设施，以促进神经科学、计算机和大脑相关医学的发展，该计划即将结束，并在此过程中给我们带来了一些有趣的发现。

这项研究发表在《大脑皮层》杂志上。

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