Lorsqu’un aimant est chauffé, il atteint un point critique où il perd sa magnétisation. Appelé « criticité », ce point de grande complexité est atteint lorsqu’un objet physique passe en douceur d’une phase à la suivante.
Aujourd'hui, une nouvelle étude de l'Université Northwestern a découvert que les caractéristiques structurelles du cerveau se situent à proximité d'un point critique similaire, soit au niveau, soit à proximité d'une transition de phase structurelle. Étonnamment, ces résultats sont cohérents dans les cerveaux des humains, des souris et des mouches des fruits, ce qui suggère que cette découverte pourrait être universelle.
Bien que les chercheurs ne sachent pas entre quelles phases la structure du cerveau évolue, ils affirment que ces nouvelles informations pourraient permettre de nouvelles conceptions de modèles informatiques de la complexité du cerveau et des phénomènes émergents.
La recherche a été publiée aujourd'hui dans Physique des communications.
“Le cerveau humain est l'un des systèmes les plus complexes connus, et de nombreuses propriétés des détails régissant sa structure ne sont pas encore comprises”, a déclaré István Kovács de Northwestern, auteur principal de l'étude.
“Plusieurs autres chercheurs ont étudié la criticité du cerveau en termes de dynamique des neurones. Mais nous examinons la criticité au niveau structurel afin de comprendre finalement comment cela sous-tend la complexité de la dynamique cérébrale. C'est une pièce manquante dans notre façon de penser le la complexité du cerveau. Contrairement à un ordinateur où n'importe quel logiciel peut fonctionner sur le même matériel, dans le cerveau, la dynamique et le matériel sont étroitement liés.
“La structure du cerveau au niveau cellulaire semble être proche d'une transition de phase”, a déclaré Helen Ansell de Northwestern, première auteure de l'article. “Un exemple quotidien de cela est lorsque la glace fond dans l'eau. Ce sont toujours des molécules d'eau, mais elles subissent une transition du solide au liquide. Nous ne disons certainement pas que le cerveau est sur le point de fondre. En fait, nous n'avons pas d'hypothèse. une façon de savoir entre quelles deux phases le cerveau pourrait passer. Parce que s'il était de chaque côté du point critique, ce ne serait pas un cerveau.
Kovács est professeur adjoint de physique et d'astronomie au Weinberg College of Arts and Sciences de Northwestern. Au moment de la recherche, Ansell était chercheur postdoctoral dans son laboratoire ; elle est maintenant Tarbutton Fellow à l'Université Emory.
Alors que les chercheurs étudient depuis longtemps la dynamique cérébrale à l'aide de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et des électroencéphalogrammes (EEG), les progrès des neurosciences n'ont fourni que récemment des ensembles de données massifs sur la structure cellulaire du cerveau. Ces données ont ouvert la possibilité à Kovács et à son équipe d'appliquer des techniques de physique statistique pour mesurer la structure physique des neurones.
Pour la nouvelle étude, Kovács et Ansell ont analysé les données accessibles au public sur les reconstructions cérébrales 3D d'humains, de mouches des fruits et de souris. En examinant le cerveau à une résolution nanométrique, les chercheurs ont découvert que les échantillons présentaient des caractéristiques de propriétés physiques associées à la criticité.
L’une de ces propriétés est la structure bien connue des neurones, de type fractal. Cette dimension fractale non triviale est un exemple d'un ensemble d'observables, appelés « exposants critiques », qui émergent lorsqu'un système est proche d'une transition de phase.
Les cellules cérébrales sont disposées selon un modèle statistique de type fractal à différentes échelles. Lors d'un zoom avant, les formes fractales sont « auto-similaires », ce qui signifie que des parties plus petites de l'échantillon ressemblent à l'échantillon entier. Les tailles des différents segments neuronaux observés sont également diverses, ce qui fournit un autre indice. Selon Kovács, l’autosimilarité, les corrélations à longue distance et les larges distributions de taille sont toutes les signatures d’un état critique, où les caractéristiques ne sont ni trop organisées ni trop aléatoires. Ces observations conduisent à un ensemble d'exposants critiques qui caractérisent ces caractéristiques structurelles.
“Ce sont des choses que nous voyons dans tous les systèmes critiques en physique”, a déclaré Kovács. “Il semble que le cerveau se trouve dans un équilibre délicat entre deux phases.”
Kovács et Ansell ont été étonnés de constater que tous les échantillons de cerveau étudiés – provenant d’humains, de souris et de mouches des fruits – présentaient des exposants critiques cohérents d’un organisme à l’autre, ce qui signifie qu’ils partageaient les mêmes caractéristiques quantitatives de criticité. Les structures sous-jacentes et compatibles entre les organismes suggèrent qu’un principe directeur universel pourrait être en jeu. Leurs nouvelles découvertes pourraient potentiellement aider à expliquer pourquoi les cerveaux de différentes créatures partagent certains des mêmes principes fondamentaux.
“Au départ, ces structures semblent très différentes : un cerveau de mouche entier a à peu près la taille d'un petit neurone humain”, a déclaré Ansell. “Mais nous avons ensuite découvert des propriétés émergentes étonnamment similaires.”
“Parmi les nombreuses caractéristiques très différentes selon les organismes, nous nous sommes appuyés sur les suggestions de la physique statistique pour vérifier quelles mesures sont potentiellement universelles, comme les exposants critiques. En effet, celles-ci sont cohérentes entre les organismes”, a déclaré Kovács.
” Signe encore plus profond de criticité, les exposants critiques obtenus ne sont pas indépendants : à partir de trois quelconques, nous pouvons calculer le reste, comme le dicte la physique statistique. Cette découverte ouvre la voie à la formulation de modèles physiques simples pour capturer les schémas statistiques du cerveau. De tels modèles sont des entrées utiles pour les modèles cérébraux dynamiques et peuvent être une source d’inspiration pour les architectures de réseaux neuronaux artificiels.
Ensuite, les chercheurs prévoient d’appliquer leurs techniques à de nouveaux ensembles de données émergents, notamment de plus grandes sections du cerveau et davantage d’organismes. Ils visent à déterminer si l’universalité s’appliquera toujours.
Plus d'information:
Helen S. Ansell et al, Dévoilant les aspects universels de l'anatomie cellulaire du cerveau, Physique des communications (2024). DOI : 10.1038/s42005-024-01665-y
Fourni par l'Université Northwestern
Citation: Une nouvelle étude révèle la structure fractale du cerveau proche de la transition de phase, une découverte qui pourrait être universelle d'une espèce à l'autre (10 juin 2024) récupérée le 10 juin 2024 sur
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