s06xe197 - Per un pugno di neuroni

Secondo le stime più accreditate, esisterebbero nel nostro cervello più di 100 miliardi di neuroni. Un numero da capogiro, se pensiamo a quante connessioni essi realizzano in brevissimi intervalli di tempo, e a quante operazioni essi eseguono contemporaneamente (e in parallelo) le une alle altre. In fondo questo fa parte del fascino della nostra mente, e contribuisce ad arricchire di mistero l’organo più importante del nostro corpo. Una domanda su tutte: come si fa a schematizzare e/o rappresentare un insieme di connessioni così ramificate?

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Se proviamo ad immaginare il nostro cervello come un circuito elettrico, con segnali di acceso/spento, ecco che balza subito agli occhi che un modello matematico probabilistico, o, per essere più precisi, un modello stocastico, potrebbe venirci incontro per dare una, seppur sommaria, rapprentazione del suo funzionamento. Ma quanto è preciso? In che misura ci possiamo fidare di modelli come questi? Con che accuratezza? E’ un paper pubblicato su Plos Computational Biology che ci aiuta in questa analisi. Si intitola “Accurate and Fast Simulation of Channel Noise in Conductance-Based Model Neurons by Diffusion Approximation” e noi questa settimana saremo in collegamento con uno dei suoi autori, il prof. Michele Giugliano, docente presso il gruppo di ricerca in Neurobiologia Teorica e Neuroingegneria, al Dipartimento di Scienze Biomediche, dell’Università di Anversa, in Belgio. Stay tuned!

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Linaro D, Storace M, & Giugliano M (2011). Accurate and fast simulation of channel noise in conductance-based model neurons by diffusion approximation. PLoS computational biology, 7 (3) PMID: 21423712

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