La dinámica de la actividad neuronal del cerebro de un ratón se comporta de una manera peculiar, forma inesperada que se puede modelar teóricamente sin ningún ajuste fino, sugiere un nuevo artículo de físicos de la Universidad de Emory. Cartas de revisión física publicó la investigación, lo que se suma a la evidencia de que los marcos teóricos de la física pueden ayudar en la comprensión de la actividad cerebral a gran escala.

"Nuestro modelo teórico concuerda con trabajos experimentales previos en el cerebro de ratones con un pequeño porcentaje de precisión, un grado que es muy inusual para los sistemas vivos". "dice Ilya Nemenman, Emory, profesor de física y biología y autor principal del artículo.

La primera autora es Mia Morrell, quien hizo la investigación para su tesis de honor como estudiante de último año de Emory con especialización en física. Se graduó de Emory el año pasado y ahora está en un programa de posgrado en física en el Laboratorio Nacional de Los Alamos en Nuevo México.

"Una de las cosas maravillosas de nuestro modelo es que es simple, "dice Morrell, quién comenzará un doctorado. programa de física en la Universidad de Nueva York en el otoño. "Un cerebro es realmente complejo. Por lo tanto, destilar la actividad neuronal a un modelo simple y encontrar que el modelo puede hacer predicciones que coinciden tan estrechamente con los datos experimentales es emocionante".

El nuevo modelo puede tener aplicaciones para estudiar y predecir una variedad de sistemas dinámicos que tienen muchos componentes y tienen entradas variables a lo largo del tiempo. desde la actividad neuronal de un cerebro hasta la actividad comercial de un mercado de valores.

La coautora del artículo es Audrey Sederberg, un ex becario postdoctoral en el grupo de Nemenman, que ahora forma parte de la facultad de la Universidad de Minnesota.

El trabajo se basa en un concepto de física conocido como fenómenos críticos, utilizado para explicar las transiciones de fase en sistemas físicos, como el cambio de agua de líquido a gas.

En forma líquida, las moléculas de agua están fuertemente correlacionadas entre sí. En un sólido están encerrados en un patrón predecible de cristales idénticos. En fase gaseosa, sin embargo, cada molécula se mueve por sí sola.

"En lo que se conoce como punto crítico para un líquido, no se puede distinguir si el material es líquido o vapor, "Nemenman explica." El material no está perfectamente ordenado ni desordenado. No es ni totalmente predecible ni totalmente impredecible. Se dice que un sistema en este lugar 'perfecto' Ricitos de Oro es 'crítico' ".

Las temperaturas y presiones muy altas generan este punto crítico para el agua. Y la estructura de los puntos críticos es la misma en muchos sistemas aparentemente no relacionados. Por ejemplo, el agua que se convierte en gas y un imán que pierde su magnetismo a medida que se calienta se describen en el mismo punto crítico, por lo que las propiedades de estas dos transiciones son similares.

Para poder observar realmente un material en un punto crítico para estudiar su estructura, los físicos deben controlar estrictamente los experimentos, ajustar los parámetros dentro de un rango extraordinariamente preciso, un proceso conocido como ajuste fino.

En décadas recientes, algunos científicos comenzaron a pensar en el cerebro humano como un sistema crítico. Los experimentos sugieren que la actividad cerebral se encuentra en un punto de Ricitos de Oro, justo en un punto crítico de transición entre el orden perfecto y el desorden.

"Las neuronas del cerebro no funcionan solo como una gran unidad, como un ejército marchando juntos, pero tampoco se comportan como una multitud de personas corriendo en todas direcciones diferentes, "Dice Nemenman." La hipótesis es que, a medida que aumenta la distancia efectiva entre neuronas, las correlaciones entre su actividad van a caer, pero no caerán a cero. Todo el cerebro está acoplado actuando como un gran máquina interdependiente, incluso cuando las neuronas individuales varían en su actividad ".

Los investigadores comenzaron a buscar señales reales de fenómenos críticos dentro del cerebro. Exploraron una pregunta clave:¿Qué afina el cerebro para alcanzar la criticidad?

En 2019, un equipo de la Universidad de Princeton registró neuronas en el cerebro de un ratón mientras corría en un laberinto virtual. Aplicaron herramientas de física teórica desarrolladas para sistemas no vivos a los datos de actividad neuronal del cerebro del ratón. Sus resultados sugirieron que la actividad neuronal exhibe correlaciones críticas, permitiendo predicciones sobre cómo las diferentes partes del cerebro se correlacionarán entre sí a lo largo del tiempo y en distancias efectivas dentro del cerebro.

Para el artículo actual, los investigadores de Emory querían probar si el ajuste fino de parámetros particulares era necesario para la observación de la criticidad en los experimentos de cerebro de ratón, o si las correlaciones críticas en el cerebro podrían lograrse simplemente mediante el proceso de recepción de estímulos externos. La idea surgió de un trabajo anterior en el que colaboró ​​el grupo de Nemenman, explicando cómo los sistemas biológicos pueden exhibir la ley de Zipf, un patrón de actividad único que se encuentra en sistemas dispares.

"Anteriormente creamos un modelo que mostraba la ley de Zipf en un sistema biológico, y ese modelo no requirió un ajuste fino, "Dice Nemenman." La ley de Zipf es una forma particular de criticidad. Para este papel, queríamos complicar un poco ese modelo, para ver si podía predecir las correlaciones críticas específicas observadas en los experimentos con ratones ".

El ingrediente clave del modelo es un conjunto de algunas variables ocultas que modulan la probabilidad de que las neuronas individuales estén activas.

Morrell escribió el código de la computadora para ejecutar simulaciones y probar el modelo en la computadora de escritorio de su casa. "El mayor desafío fue escribir el código de una manera que permitiera que se ejecutara rápidamente incluso al simular un sistema grande con memoria de computadora limitada sin un servidor enorme, " ella dice.

El modelo pudo reproducir de cerca los resultados experimentales en las simulaciones. El modelo no requiere un ajuste cuidadoso de los parámetros, generar actividad que aparentemente es crítica desde cualquier medida en una amplia gama de opciones de parámetros.

"Nuestros hallazgos sugieren que, si no considera que un cerebro existe por sí solo, pero lo ve como un sistema que recibe estímulos del mundo externo, entonces puede tener un comportamiento crítico sin necesidad de ajustes precisos, ", Dice Nemenman." Se plantea la cuestión de si algo similar podría aplicarse a los sistemas físicos no vivos. Nos hace repensar la noción misma de criticidad, que es un concepto fundamental en física ".

El código de computadora para el modelo ya está disponible en línea, para que cualquier persona con una computadora portátil pueda acceder y ejecutar el código para simular un sistema dinámico con diferentes entradas a lo largo del tiempo.

"El modelo que desarrollamos puede aplicarse más allá de la neurociencia, a cualquier sistema en el que exista un acoplamiento generalizado a variables ocultas, ", Dice Nemenman." Es probable que los datos de muchos sistemas biológicos o sociales parezcan críticos a través del mismo mecanismo, sin ajuste fino ".