Nova visió multiescalar del cervell humà
Lʼarquitectura del cervell sosté les funcions cognitives i del comportament i és extremadament complexa, amb connexions a múltiples escales interactuant entre si. No obstant això, els esforços de la recerca se centren normalment en una sola escala espacial. En un treball liderat per investigadors de lʼInstitut de Sistemes Complexos de la Universitat de Barcelona (UBICS), sʼha estudiat com és lʼorganització espacial a multiescala del cervell humà i sʼha vist que, tal i com descriu en un model de xarxa geomètric, les capes a diferents resolucions són autosimilars, és a dir, que lʼestructura geomètrica i de connectivitat de les capes es manté igual encara que canviem dʼescala.
Lʼarquitectura del cervell sosté les funcions cognitives i del comportament i és extremadament complexa, amb connexions a múltiples escales interactuant entre si. No obstant això, els esforços de la recerca se centren normalment en una sola escala espacial. En un treball liderat per investigadors de lʼInstitut de Sistemes Complexos de la Universitat de Barcelona (UBICS), sʼha estudiat com és lʼorganització espacial a multiescala del cervell humà i sʼha vist que, tal i com descriu en un model de xarxa geomètric, les capes a diferents resolucions són autosimilars, és a dir, que lʼestructura geomètrica i de connectivitat de les capes es manté igual encara que canviem dʼescala.
Per dur a terme lʼestudi sʼhan fet servir dos conjunts de dades dʼalta qualitat amb els mapes de connexions neuronals, anomenats connectomes, de 84 subjectes sans amb cinc resolucions anatòmiques diferents per a cadascun. Segons explica M. Àngels Serrano, professora dʼinvestigació ICREA a lʼUBICS, «els resultats demostren que la connectivitat cerebral a diferents escales sʼorganitza amb els mateixos principis que condueixen a una comunicació descentralitzada eficient».
Lʼestructura del cervell humà sʼestén al llarg dʼuna sèrie dʼescales de longitud interrelacionades que nʼaugmenten la complexitat. «Lʼautosimilitud que hem determinat com un patró en lʼestructura multiescala del connectoma humà, paradoxalment, introdueix la simplicitat com a principi organitzador», explica Serrano. Això implica que les regles de connectivitat subjacents que expliquen aquesta estructura són independents de lʼescala dʼobservació, almenys dins de les escales cobertes en aquest treball. «En altres paraules, no es requereix un conjunt específic de regles per a cada escala», aclareix Serrano.
El model prediu les observacions mitjançant lʼaplicació dʼun protocol de renormalització. Aquest mètode es basa en un model de xarxa geomètric que posiciona els nodes en un espai mètric ocult, definint així un mapa en què dos nodes propers tenen més probabilitat dʼestar connectats. Aquest tipus de model permet explicar característiques universals de les xarxes reals.
A cada escala, hi ha una congruència notable entre les observacions empíriques i les prediccions donades pel model. «Els resultats indiquen que les mateixes regles expliquen la formació de connexions de curt i llarg abast en el cervell dins del rang dʼescales de longitud que cobreixen els conjunts de dades utilitzades», conclou la investigadora de la UB.
Les implicacions dʼaquest descobriment són diverses i poden ser substancials per a debats fonamentals, com ara si el cervell està treballant a prop dʼun punt crític, així com per a aplicacions que inclouen eines avançades de simulació del funcionament del cervell.
Article de referència:
M. Zheng, M. Allard, A. Hagmann, P. Alemán-Gómez, Y, i Serrano, M. À. «Geometric renormalization unravels self-similarity of the multiscale human connectome». PNAS, 2020. DOI: 10.1073/pnas.1922248117