原标题：管理神经元密度的隐秘函数

参考消息网10月11日报道据美国趣味科学网站9月4日报道，新研究发现，大脑中神经元的密度受到一个基本的数学函数的支配。

这一发现适用于多种哺乳动物。它将帮助研究人员在未来制作更好的大脑计算机模型。

该研究论文的作者之一、德国于利希研究中心的研究员艾托尔·莫拉莱斯-格雷戈里奥说：“这种分布模式使我们能够从统计学的角度来看待这个问题，且有助于找到神经元密度和脑连接性之间的关系。”

莫拉莱斯-格雷戈里奥和他的同事、哈佛大学博士后研究员亚历山大·范梅根领导了这项新研究。该研究论文今年7月发表在《大脑皮层》杂志上。范梅根对趣味科学网站记者说，在他们试图建立大脑模型的过程中，他的团队意识到，科学家对影响大脑中神经元密度的因素知之甚少。虽然先前的研究比较了不同物种的神经元密度，或者大脑皮层(即大脑外围褶皱部分)的某些层中神经元的密度，但关于皮层区域内神经细胞密度如何变化的信息却很少。

研究人员结合了先前从老鼠、狨猴、猕猴、人类、婴猴、枭猴和狒狒身上收集的数据。他们发现，所有这些哺乳动物的神经元有着共同的分布模式：在不同的皮层区域内，神经元密度都可以用对数正态分布来描述。

在图表中，对数正态分布曲线向一侧歪斜，有一条“长尾巴”向右逐渐变细。范梅根说，这代表很多区域的神经元密度为平均水平，但有少量区域的神经元密度很高。这些高密度区域可能很重要，因为它们代表偏离了常态，而这种偏离罕见但重要。

范梅根说：“如果我们只看神经元的平均数量，也许看不到区别。”但拖着“长尾巴”的分布曲线意味着，密度方面极端异常值的一点改变可能会对脑连接性甚至脑功能产生重大影响。

研究人员还调查了为什么这种模式可能适用于不同的哺乳动物。他们发现，考虑到神经元的产生方式（通过细胞在可变的环境中发生分裂），对数正态分布会自然地出现，不需要任何调节过程。

莫拉莱斯-格雷戈里奥说：“这可能源于大脑的形成过程，通过细胞在少量干扰的情况下反复分裂而产生，干扰可能来自内部变异或环境变化。这或许可以说明为什么这一模式无处不在。”

研究人员现在正在研究这种分布模式如何影响神经元之间的交流，以及这种模式受到干扰是否会导致神经系统问题。