¿Qué explica la variabilidad en la tasa de activación media entre las neuronas biológicas?

Las neuronas biológicas tienen un equilibrio entre una alta transferencia de información (alta tasa de activación) y la conservación de energía (baja tasa de activación). Uno podría sospechar que la maximización de esta función tiene una única solución, y que la tasa de activación media y la variabilidad deberían ser similares en todas las neuronas. Sin embargo, esto está lejos de ser el caso. ¿Existe una explicación computacional de principios para esta variabilidad?

Sólo una pregunta rápida. ¿Por qué esperas una solución? ¿No podría el óptimo variar de una región cerebral a otra y, en general, depender de manera complicada de la topología?
Artem: Una solución es la respuesta más simple... pero experimentalmente esta no parece ser la situación. Las tasas medias de disparo varían incluso con una región. Puede haber una respuesta topológica, no lo sé.
Cada neurona está desempeñando un papel computacional diferente en la red, por lo que es de esperar que algunas tengan tasas de activación diferentes a las de otras.

Respuestas (1)

No estoy seguro de que los tres supuestos en los que se basa su pregunta sean realmente válidos.

(1) ¿Por qué una alta transferencia de transformación debe estar ligada a una alta tasa de disparo? Dependiendo del papel de una sola neurona dentro de un grupo, no disparar puede llevar tanta información como disparar.

(2) La conservación de energía podría no estar relacionada con el comportamiento de una sola neurona, sino con el organismo como un todo. Por ejemplo, si la activación constante de una neurona evita que sus piernas tiemblen constantemente (disfuncionales), la energía "desperdiciada" en la neurona activa puede reducir el consumo de energía del sistema en su conjunto.

(3) Aunque no se establece explícitamente, su pregunta podría sugerir que la tasa de activación media de una neurona determinada es relativamente constante a lo largo del tiempo. Este no es necesariamente el caso, ya que las características de disparo de las neuronas se "sintonizan" con el tiempo, dependiendo de su actividad. Este proceso se llama plasticidad sináptica homeostática y ha recibido mucha atención recientemente.

Para una revisión ver: Turrigiano GG. (2008) La neurona autoajustable: escalado sináptico de sinapsis excitatorias. Celda. 422-35.

Creo que te estás perdiendo el punto de la pregunta con (1) y (2). Independientemente de si es la presencia de una señal o la ausencia lo que desencadena algo, si acelera todo por un factor de 10, todo el procesamiento de su información se acelerará por un factor de 10 (como una analogía cruda, piense en la frecuencia de actualización de los procesadores). ). Sin embargo, su consumo de energía también aumentará (analogía cruda: pérdida de calor en los procesadores).
@Artem Kaznatcheev: Muchas gracias por su comentario. En realidad, me temo que la analogía del procesador no sea muy útil en este contexto. Estoy de acuerdo con usted: si la tasa de procesamiento de un procesador aumenta por un factor de 10, la transferencia de información es diez veces mayor, independientemente de si se señala "disparar" o "no disparar" en un paso de procesamiento dado.
el comentario continuó: Para la neurona, sin embargo, esto no es necesariamente cierto. Aunque aumentar la tasa de disparo por un factor de 10 da como resultado 10 veces más señales transmitidas, esto no tiene sentido para una neurona "silenciosa". Para una neurona que no dispara, la aceleración por un factor de 10 simplemente no está definida (probablemente debido a la falta de pasos de procesamiento discretos).
¿Qué explica la variabilidad en la tasa de activación media entre las neuronas biológicas?
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