Negli ultimi anni un numero crescente di informatici ha cercato di sviluppare metodi computazionali ispirati alla struttura, alla funzione e alla plasticità dei circuiti neurali nel cervello umano. Il raggiungimento di una comprensione completa dei circuiti neurali biologici è di vitale importanza per la creazione di questi sistemi informatici di ispirazione neuro.
Per comprendere appieno i meccanismi che consentono ai circuiti neurali biologici di calcolare le informazioni e adattarsi nel tempo, i neuroscienziati dovrebbero essere in grado di esaminare le connessioni tra i singoli neuroni. Sebbene i recenti progressi nelle tecniche di tracciamento dei circuiti abbiano aperto nuove possibilità per lo studio di queste connessioni, la raccolta di dati utilizzando queste tecniche può ancora essere molto impegnativa e costosa.
Alcuni scienziati hanno quindi ideato metodi statistici per stimare la connettività neurale sulla base di registrazioni dell’attività neurale multicella. Sebbene questi metodi siano ampiamente utilizzati, potrebbero non portare a rappresentazioni affidabili delle connessioni neurali. I ricercatori dell’Università del Texas ad Austin hanno recentemente condotto uno studio sull’efficacia dei metodi esistenti per la stima algoritmica del cablaggio delle reti neurali. I loro risultati, pubblicati su Nature Neuroscience, suggeriscono che anche i più sofisticati tra questi metodi sono di parte e tendono a dedurre connessioni tra neuroni che non sono effettivamente connessi, ma piuttosto altamente correlati.
“Poiché è difficile misurare direttamente gli schemi elettrici dei circuiti neurali, c’è stato a lungo un interesse a stimarli algoritmicamente dalle registrazioni dell’attività multicella”, spiegano i ricercatori nel loro articolo. “Mostriamo che anche metodi sofisticati, applicati a dati illimitati da ogni cellula del circuito, sono orientati a inferire connessioni tra neuroni non collegati ma altamente correlati.
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