Un equipo de investigación de KAIST identificó la arquitectura de control intrínseco de las redes cerebrales. Las propiedades de control contribuirán a proporcionar una base fundamental para el control exógeno de las redes cerebrales y, por lo tanto, tiene amplias implicaciones en la neurociencia cognitiva y clínica.
Aunque a menudo se considera que la eficiencia y la robustez tienen una relación de compensación, el cerebro humano generalmente exhibe ambos atributos cuando realiza funciones cognitivas complejas. Dicha optimización debe basarse en un control coordinado específico de las regiones cerebrales interconectadas, pero la comprensión defalta la arquitectura de control intrínseco de las redes cerebrales.
El profesor Kwang-Hyun Cho del Departamento de Bio e Ingeniería del Cerebro y su equipo investigaron la arquitectura intrínseca de control de las redes cerebrales. Emplearon un enfoque interdisciplinario que abarca la conectomía, la neurociencia, la ingeniería de control, la ciencia de redes y la biología de sistemas para examinar laredes cerebrales estructurales de varias especies y las comparó con la arquitectura de control de otras redes biológicas, así como las artificiales, como las redes sociales, de infraestructura y tecnológicas.
En particular, el equipo reconstruyó las redes cerebrales estructurales de 100 adultos humanos sanos al realizar parcelación cerebral y tractografía con datos de imágenes estructurales y de difusión obtenidos de la base de datos del Proyecto Human Connectome de los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU.
El equipo desarrolló un marco para analizar la arquitectura de control de las redes cerebrales basado en el conjunto dominante mínimo MDSet, que se refiere a un subconjunto mínimo de nodos MD-nodos que controlan los nodos restantes con una interacción directa de un solo pasoLos nodos de MD juegan un papel crucial en varias redes complejas, incluidas las redes biomoleculares, pero no se han investigado en redes cerebrales.
Al explorar y comparar los principios estructurales que subyacen a la composición de MDSets de varias redes complejas, el equipo delineó sus arquitecturas de control distintas. Curiosamente, el equipo descubrió que la proporción de MDSets en redes cerebrales es notablemente pequeña en comparación con las de otras redes complejasEste hallazgo implica que las redes cerebrales pueden haber sido optimizadas para minimizar el costo requerido para controlar las redes. Además, el equipo descubrió que los MDSets de las redes cerebrales no están determinados únicamente por el grado de nodos, sino que están ubicados estratégicamente para formar un control particular.arquitectura.
En consecuencia, el equipo reveló la arquitectura de control oculta de las redes cerebrales, a saber, la arquitectura de control distribuida y superpuesta que es distinta de otras redes complejas. El equipo descubrió que una arquitectura de control tan particular produce robustez contra ataques dirigidos es decir, preferencialesataques a nodos de alto grado que podrían ser una base fundamental de funciones cerebrales robustas contra el daño preferencial de nodos de alto grado es decir, regiones cerebrales.
Además, el equipo descubrió que la arquitectura de control particular de las redes cerebrales también permite una alta eficiencia en el cambio de un estado de red, definido por un conjunto de actividades de nodo, a otro, una capacidad que es crucial para atravesar diversos estados cognitivos.
El profesor Cho dijo: "Este estudio es el primer intento de hacer una comparación cuantitativa entre las redes cerebrales y otras redes complejas del mundo real. La comprensión de la arquitectura de control intrínseco subyacente a las redes cerebrales puede permitir el desarrollo de intervenciones óptimas para fines terapéuticos o mejora cognitiva"
Esta investigación, dirigida por Byeongwook Lee, Uiryong Kang y Hongjun Chang, se publicó en iScience el 29 de marzo de 2019.
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Materiales proporcionado por El Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea KAIST . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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