Según tengo entendido, los conceptos básicos de la neurogénesis (resumidos hasta el nivel que tiene sentido para un informático) son los siguientes:
He eliminado muchos de los detalles biológicos, ya que solo quiero capturar los detalles ( más información ). La parte que parece no estar bien descrita, y mi pregunta, es :
Cecchi et al. (2001) propusieron un modelo donde las nuevas neuronas producen conexiones iniciales al azar, y luego las únicas que contribuyen a la función de la red terminan disparándose con frecuencia y sobreviviendo, y el resto muere. Esto se inspiró en la observación de una alta tasa de mortalidad entre las neuronas inmaduras. Sin embargo, no hay evidencia biológica que respalde que las conexiones iniciales son de hecho aleatorias, y espero que se hayan reunido más evidencias desde los primeros trabajos en 2001.
Esta pregunta está motivada por la búsqueda de modelos computacionales con una explicación biológicamente razonable de la neurogénesis .
Estoy buscando algún tipo de explicación local abstracta para mis preguntas, al menos en el nivel de la regla general. Por ejemplo, si estuviera preguntando sobre la plasticidad de las conexiones establecidas (y no sobre la neurogénesis en particular), entonces las "neuronas que se disparan juntas se conectan juntas" de Hebb serían una respuesta suficiente, aunque STDP sería una mejor. Sin embargo, no necesito todos los detalles biológicos, solo la regla de alto nivel, si se conoce alguna.
Hay una gran cantidad de literatura sobre la guía del cono de crecimiento del axón que le dará una idea de cómo funciona la biología. Desafortunadamente, incorporarlo todo en un modelo probablemente lo hará difícil de manejar, a menos que su propósito expreso sea modelar la fisiología, lo que no parece ser el caso.
Aquí hay algunas referencias:
Hong K, Nishiyama M. (2010). De las señales de guía al movimiento: moléculas de señalización que gobiernan el giro del cono de crecimiento. Neurocientífico, 16(1),65-78.
Esto es pertinente porque menciona explícitamente la neurogénesis adulta, ya que gran parte del tema está dedicado al sistema nervioso en desarrollo en modelos como el pollo en desarrollo.
Kolodkin AL, Tessier-Lavigne M (2011). Mecanismos y moléculas del cableado neuronal: una cartilla. Cold Spring Harb Perspect Biol, 3(6), 1-14 PDF gratuito
Llamar a Marc Tessier-Lavigne un líder en el campo del crecimiento neuronal sería quedarse corto. Este artículo también cubre algunas de las señales de la sinaptogénesis.
Simpson HD, Mortimer D, Goodhill GJ (2009). Modelos teóricos de desarrollo de circuitos neuronales. Curr Top Dev Biol, 87, 1-51.
Lamentablemente, no tengo acceso a este artículo, pero parece estar más en la línea de representaciones computacionalmente realistas. Indica que sus modelos para el fortalecimiento sináptico se basan en el aprendizaje de Hebbian, por lo que al menos está en línea con lo que supuso que necesitaba.
En la búsqueda de más modelos computacionales, las efrinas y las integrinas son dos de los agentes de la superficie celular que están muy involucrados en el proceso, por lo que cualquier abstracción de ellos sería un buen modelo.
Para la circunvolución dentada, que probablemente sea más parecida a una capa oculta de avance en una red de memoria, aquí hay algunas respuestas:
La conectividad de axones y dendritas es esencialmente local y probablemente se puede suponer que inicialmente es aleatoria dentro de esa región local. Es decir, una neurona que se integre en el DG en el punto medio (a lo largo del eje largo del hipocampo) tendrá su dendrita arborizada en esa misma ubicación, recibiendo así entradas de la corteza de la región de la corteza que topográficamente se proyecta a esa área. Asimismo, su axón apuntará a las neuronas CA3 en el punto medio del hipocampo. Por esta razón, las estadísticas generales de conexión de una neurona recién nacida serán, en última instancia, similares a las de una neurona vecina; aunque la (probable) competencia entre sinapsis jóvenes y viejas y la alta plasticidad sináptica de las neuronas jóvenes distinguirán computacionalmente a las dos neuronas.
En la DG, la tasa de neurogénesis está regulada por algunas condiciones externas, como correr y (probablemente) afecto/estado de ánimo. Estos probablemente se pueden considerar como indicadores predictivos de la necesidad futura de neuronas. La actividad de la red es probablemente más crítica para la supervivencia de las neuronas.
Lo más probable es que el OB sea al menos algo diferente en estos dos puntos. Se debe tener en cuenta que las neuronas OB recién nacidas no son neuronas "típicas" (en el sentido abstracto de NN) de ninguna manera; Los OB-GC dependen más de la comunicación dendro-dendrítica (sin axón) y son inhibitorios.
mandril sherrington
ben brocka
Artem Kaznatchev