研究人員發現大腦皮層中不同區域的神經元數量符合對數正態分布。這一發現可能對大腦儲存、檢索資訊以及獲取新知識的方式有所啟示，並為針對特定腦區域的新藥物研發鋪平了道路。
大腦的奧秘正在逐步揭開！參與人類大腦計劃的科學家們發現了一種支配我們大腦神經元分布的數學規律。
這一發現可以預測大腦不同區域神經元的分布情況，並將幫助科學家建立更加精準的腦部模型，從而增進我們對大腦工作原理的理解，並研發治療神經系統疾病的新療法。
在奇妙的統計世界裏，如果我們考慮任何連續性隨機變數，那麽該變量的取 logarithm (對數) 通常會服從一種叫做對數正態分布的規律。這種分布可以用均值和標準差來定義，形狀類似於鐘形曲線，不過曲線比正態分布的鐘形更寬。
來自德國 Jülich 研究中心和科隆大學的一個研究團隊發現，不同哺乳動物神經組織外層區域的 神經元數量 符合對數正態分布。
拋開復雜的數學術語，一個簡單易懂的區別在於，正態分布的鐘形曲線是 對稱 的，而對數正態分布的曲線則是不對稱的，並且 右偏嚴重 - 這意味著存在大量小數值和少數極大的數值。例如，一個國家的人口分布通常就符合對數正態分布，少數幾個大城市以及眾多中小城鎮共同構成了國家的地理面貌。
對數正態分布和正態分布圖解
大腦的結構和功能取決於神經元的數量和排列方式。位於大腦外層組織層 (大腦皮層) 的不同區域，神經元的密度差異很大。
Jülich 研究中心的的神經科學家 Sacha van Albada 表示：「神經元密度的分布會影響神經網路的連線性。例如，如果突觸密度保持恒定，那麽神經元密度較低的區域每個神經元將接收更多的突觸。」
神經元密度的統計分布在很大程度上仍然未知，不過這項研究無疑為我們的大腦細胞組織奧秘提供了引人入勝的新發現。
為了進行這項研究，研究小組使用了來自七個不同物種的九份開源數據集，包括小鼠、狨猴、獼猴、狐猴、夜猴、狒狒和人類。當他們比較不同皮層區域的神經元密度時，就發現了普遍存在的一種對數正態分布模式。
「我們的研究結果與之前觀察到的許多大腦特征遵循對數正態分布的現象一致，這令人驚訝，」 論文作者寫道。
對數正態分布是乘法過程的自然結果，就像正態分布是許多獨立變量相加的自然結果一樣。
「對數正態分布之所以在自然界如此普遍，可能因為它正是許多獨立變量乘積的結果，」 論文的共同作者之一 Alexander van Meegen 說。他正在 Jülich 研究中心攻讀計算神經科學博士學位，並作為該研究計畫的共同負責人之一參與其中。
研究人員指出，大腦皮層的結構可能是發育或前進演化的副產物，與計算功能本身無關。
然而，先前的研究表明，大腦神經網路的變異不僅僅是簡單的副產物，它可能在不斷變化的環境中幫助動物學習方面發揮著積極作用。事實上，這種相同的組織模式出現在不同物種和大多數大腦皮層區域的事實，也暗示著對數正態分布可能具有某種特定的功能。
「我們尚不清楚神經元密度呈對數正態分布將如何影響大腦功能，但它可能與網路異質性 (heterogeneity) 相關，而異質性在計算方面可能是有益的，」 Jülich 研究中心的計算神經科學家、該論文的共同負責人之一 Aitor Morales-Gregorio 解釋道。
科學家們希望這一發現能幫助我們闡明大腦如何儲存和檢索資訊，以及它如何習得新知識的神秘過程。隨著科學家們尋找治療腦部疾病的有效療法的腳步不斷前進，這項研究或許能為研發針對大腦特定區域的新型藥物鋪平道路。
人類大腦計劃為促進神經科學、計算科學和腦相關醫學研究而建立的共享研究基礎設施計畫即將迎來十年期限的終點，而它在這一路程中帶給我們許多引人入勝的發現。
