Le cerveau humain compris dans un modèle statistique simple

En modélisant le compromis entre deux manières concurrentes de créer des connexions utiles, une équipe de scientifiques britanniques et américains a créé une image statistique remarquablement complète du réseau complexe du cerveau humain. Ils suggèrent que le modèle mathématique simple non seulement nous aide à mieux comprendre les cerveaux en bonne santé, mais offre également des informations uniques sur la schizophrénie et les troubles similaires.
Les scientifiques rapportent leurs travaux dans un numéro récemment publié du Actes de l'Académie Nationale des Sciences (PNAS), et commenter dans un communiqué de presse publié le 12 avril.
L'auteur principal de l'étude est Ed Bullmore, professeur au Département de psychiatrie, Institut de neurosciences comportementales et cliniques, à l'Université de Cambridge au Royaume-Uni.
Dans la manière dont il établit des connexions, le «câblage» du cerveau humain apparaît similaire à d'autres réseaux complexes tels que les réseaux sociaux et le World Wide Web.
Cependant, jusqu'à cette étude, nous en savions peu sur les règles impliquées dans la mise en forme du réseau cérébral humain, comme l'expliquent les auteurs dans leurs informations de base:
"Bien qu'un ensemble sophistiqué de mesures soit disponible pour décrire la topologie des réseaux cérébraux, les pressions de sélection qui déterminent leur formation restent largement inconnues."
Bullmore et ses collègues ont découvert qu’ils pouvaient produire un bon modèle à partir de deux pressions concurrentes: une «pénalité de distance» pour maintenir les connexions à longue distance et une préférence pour relier les régions (y compris celles assez éloignées) partageant des informations similaires. Au début, ils venaient juste d'avoir le premier, mais quand ils ont introduit le second, le modèle s'est grandement amélioré, comme Bullmore l'explique lui-même:
"Il existe une quantité énorme de preuves que le câblage des réseaux cérébraux tend à minimiser les coûts de connexion. Moins coûteuses, les connexions à courte distance sont beaucoup plus nombreuses que les connexions longue distance plus coûteuses. Notre modèle inclut donc - connexions à distance, ce qui aura tendance à réduire les coûts de connexion. "
"Cependant, ajoute-t-il, nous avons constaté que le contrôle des coûts ne suffisait pas à reproduire un large éventail de propriétés de réseau. Pour ce faire, nous avons dû modéliser un les liens entre les régions partageant des informations similaires ou ayant déjà été indirectement liés. "
L'équipe écrit que, ensemble, ces deux "facteurs biologiquement plausibles" ont suffi à représenter "une gamme impressionnante de propriétés topologiques des réseaux cérébraux fonctionnels".
Ils ont calibré le modèle à l'aide de données d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) provenant d'un ensemble de volontaires sains, puis ont montré qu'il convenait parfaitement aux réseaux estimés dans un deuxième ensemble de données indépendant.
De plus, en "désaccordant" légèrement le modèle pour favoriser davantage de connexions entre les régions cérébrales distantes, ils ont découvert qu'il "générait une simulation raisonnable des propriétés anormales des réseaux fonctionnels cérébraux chez les personnes atteintes de schizophrénie".
Co-auteur Dr Petra E Vértes, également de l'Université de Cambridge, dit:
"Ce résultat fait écho à certains résultats de neuroimagerie antérieurs qui suggèrent que les réseaux cérébraux dans la schizophrénie peuvent être associés à un compromis anormal entre les coûts de connexion et d'autres propriétés topologiques des réseaux cérébraux."
Les auteurs suggèrent que des modèles simples comme celui-ci, basés sur des règles de compromis concernant la connectivité entre les différentes zones du cerveau, peuvent aider à expliquer de nombreux aspects de l'organisation du réseau cérébral, à la fois en termes de santé et de maladie.
Écrit par Catharine Paddock PhD

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