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junio 29, 2021

Actividad Eléctrica de las Dendritas




Dendritas neuronales


Del griego δένδρον déndron “árbol”, son pequeñas ramificaciones que salen del cuerpo celular : la parte de la neurona en la que se encuentra el núcleo de la célula. Además, por la superficie de las dendritas hay aún otra clase de prolongaciones microscópicas. Se trata de unas pequeñas formaciones llamadas espinas dendríticas. Una parte de este espacio que separa a las neuronas entre sí son los llamados espacios sinápticos, que son los puntos por los que estas células nerviosas se pasan información, mediante unas sustancias llamadas neurotransmisores.


La función de las dendritas en general, y de las espinas dendríticas en particular, es la de hacer de principal toma de contacto de los neurotransmisores que llegan desde fuera. Es decir, que las espinas dendríticas actúan como terminales a las que llegan los estímulos de la otra neurona que manda neurotransmisores a través del espacio sináptico. Gracias a esto es posible que se establezca la transmisión de impulsos nerviosos que permite el funcionamiento no solo del cerebro, sino de todo el sistema nervioso.


Las dendritas son partes de las neuronas que se encuentran repartidas por todo el cuerpo, es decir, tanto en el cerebro y la médula espinal como en aquellas que están en los ganglios, los órganos internos, los músculos, etc.


Por otro lado, el potencial que tiene el cerebro a la hora de adaptarse a las circunstancias (por ejemplo, aprendiendo de la experiencia) también es posible gracias al trabajo de las dendritas. Son estas las que regulan las posibilidades de que dos células nerviosas entren en contacto con más o menos frecuencia, así que deciden la "ruta" que toman los impulsos nerviosos.


Las dendritas son las encargadas de captar las sustancias químicas que salen desde la punta de los axones – extremidades de las células nerviosas – y de hacer que estas señales químicas se transformen o no en impulsos eléctricos, aunque este proceso también se puede iniciar en el cuerpo de la neurona.


Es decir, es en las dendritas y en el cuerpo neuronal donde nacen las señales eléctricas – también llamadas potenciales de acción – que recorren las neuronas y que terminarán en la punta de los axones, haciendo que esta parte de la neurona libere sustancias químicas. Cuando la cantidad adecuada de neurotransmisores llega a las dendritas, se produce la despolarización, que es el proceso que genera impulsos nerviosos.


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La neurociencia, desde hace 60 años, aceptó como verdad que los núcleos generaban breves impulsos eléctricos para conectarse y comunicarse entre sí, y que esos impulsos activaban a las dendritas, que de manera pasiva los transmitían hacia otra neurona.


Muchos modelos anteriores suponían que cuando los núcleos de dos neuronas se activan a la vez se dan la percepción, el aprendizaje y la formación de los recuerdos.


Un descubrimiento cambia radicalmente las concepciones de cómo el cerebro procesa la información y cambia nociones básicas de la neurociencia.


Las dendritas generan su propia actividad eléctrica


Un grupo de investigadores de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA), cuyo estudio fue publicado en Science de enero 2018, descubrió que las dendritas, en realidad, podrían generar su propia actividad eléctrica, y con una frecuencia 10 veces mayor a la que se estimaba.


Además, dado que se estima que las dendritas constituyen más del 90% del tejido neuronal, y tienen un volumen 100 veces más grande que los núcleos, esto podría significar que el cerebro humano tiene una capacidad 100 veces mayor que lo que se pensaba.


En un estudio realizado en ratones, los investigadores advirtieron que, si en lugar de implantar electrodos en las dendritas se los ubica cerca de ellas, estas prolongaciones serán 5 veces más activas que el núcleo si el ratón duerme, y 10 veces más activas si está despierto.


Sus hallazgos indican que el aprendizaje puede suceder cuando la neurona receptora está activa junto con una dendrita, y podría ser que diferentes partes de las dendritas estuvieran activas en diferentes momentos, lo cual sugeriría que puede haber mucha más flexibilidad en el proceso de aprendizaje dentro de una misma neurona.




La investigación reveló también que las dendritas son capaces de grandes fluctuaciones en el voltaje de sus impulsos : son binarias o de distintas intensidades. Hallaron que las dendritas son híbridos que hacen procesos tanto análogos como digitales, por lo cual son fundamentalmente distintas de las computadoras puramente digitales pero algo parecidas a las computadoras cuánticas, que son análogas. También esto trastorna las bases de la neurociencia, que daba por sentado que las neuronas eran digitales : o bien generaban un impulso determinado, o bien no lo hacían. Pero no mostraban fluctuaciones analógicas.


Destacaron que comprender que las dendritas son mucho más activas que el núcleo cambia radicalmente las concepciones de cómo el cerebro procesa la información. Puede abrir el camino para entender y tratar desórdenes neurológicos y para desarrollar computadoras similares al cerebro.


Las propiedades eléctricas de las dendritas, factor esencial en la inteligencia humana


Una investigación realizada por neurocientíficos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), publicada en la edición del Journal Cell de octubre 2018, indica que las dendritas humanas tienen propiedades eléctricas diferentes de aquellas de las dendritas de otras especies.


Las neuronas en el cerebro humano reciben señales eléctricas de miles de otras células, y unas extensiones neurales largas llamadas dendritas desempeñan un papel esencial a la hora de incorporar toda esa información para que las células puedan reaccionar de manera apropiada.


Los neurocientíficos del MIT han registrado para su investigación la actividad eléctrica de las dendritas de neuronas humanas.

Usando muestras de tejido de cerebro humano difíciles de conseguir, el análisis revela que las señales eléctricas se debilitan más a medida que fluyen a lo largo de las dendritas humanas, lo que resulta en un mayor grado de compartimentación eléctrica, es decir, que secciones pequeñas de las dendritas pueden comportarse de forma independiente del resto de la neurona.


Los autores del estudio creen que estas diferencias podrían estar relacionadas con la mayor inteligencia humana. Los humanos somos más inteligentes que los demás animales no solo porque tenemos más neuronas y una corteza cerebral mayor, sino también porque nuestras neuronas se comportan de forma diferente a las de los demás animales.


Las dendritas pueden ser consideradas como análogas a los transistores en una computadora, llevando a cabo operaciones sencillas a través de señales eléctricas. Las dendritas reciben señales desde muchas otras neuronas, y transportan esas señales hasta el cuerpo celular. Si una neurona se estimula lo suficiente, dispara un potencial de acción, un impulso eléctrico que después estimula a otras neuronas. Grandes redes de estas neuronas se comunican entre sí para generar pensamientos y el propio comportamiento del sujeto.


La estructura de una neurona a menudo se asemeja a un árbol, con muchas ramas que reciben información desde sitios lejanos del soma celular. Investigaciones previas han encontrado que la fuerza de las señales eléctricas que llegan al cuerpo de la célula depende, en parte, de cuan lejos viajan a lo largo de la dendrita para llegar allí. A medida que las señales se propagan, se vuelven más débiles, por lo que una señal que llega lejos del cuerpo celular tiene menos impacto que una más cercana.


Las dendritas en la corteza cerebral humana son mucho más largas que las de las ratas y que la de la mayoría de las otras especies de mamíferos, porque la corteza humana ha evolucionado hasta ser mucho más gruesa que la de otras especies. En los seres humanos, la corteza constituye alrededor del 75% del volumen total del cerebro, en comparación con el 30% del cerebro de rata.


La corteza humana está organizada en seis capas neuronales distintivas. Las neuronas de la 5ta capa, tienen dendritas con la longitud suficiente como para alcanzar la 1ra capa, lo que significa que las dendritas humanas han tenido que alargarse a medida que evolucionaba el cerebro humano y las señales eléctricas tienen que viajar mucho más lejos.


Usaron una técnica conocida como electrofisiología patch-clamp para medir cómo las señales eléctricas viajan a lo largo de las dendritas de las neuronas piramidales, que son el tipo más común de neuronas excitadoras en la corteza.



Los investigadores encontraron que debido a que las dendritas humanas cubren distancias más largas, una señal que fluye a lo largo de una dendrita humana de la 1ra capa al soma de una célula en la 5ta capa, es mucho más débil que la de una dendrita de rata de igual recorrido. Debido a estas diferencias, que permiten que más regiones de una dendrita influyan en la fuerza de una señal entrante, las neuronas individuales pueden realizar cálculos más complejos de la información.


Hay muchas otras diferencias entre las neuronas humanas y las de otras especies, en estudios futuros, los investigadores esperan explorar más lejos el impacto exacto de estas características eléctricas, y cómo interactúan con otras características únicas de neuronas humanas para producir más energía de cómputo.


Detectan nuevo tipo de comunicación entre neuronas maduras


Una investigación realizada por científicos del Departamento de Farmacobiología del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados (Cinvestav), México, publicada en Journal of Neuroscience de noviembre 2020, da cuenta sobre la posibilidad de una sinapsis mixta entre células principales de roedor adulto, es decir que se den a la par la comunicación química y eléctrica entre neuronas.


En 2012, el equipo descubrió que un mínimo porcentaje de células principales del hipocampo registraba actividad eléctrica, una función que se creía solo funcionaba durante los primeros años de vida y después sólo ocurría entre las inter-neuronas o dendritas neuronales, pero pudieron observar que algunas neuronas principales se comunicaban en las sinapsis químicas, con un componente eléctrico precediendo al químico. Las conexiones sí estaban presentes, pero no podían verse funcionando porque no conducían corrientes eléctricas, es decir, porque estaban “apagadas”.


Alteraron el microambiente donde se encontraban las proteínas con la finalidad de abrirlas. Para ello emplearon una sustancia que al acidificar el interior celular produjo la aparición de señales eléctricas entre las neuronas, precediendo las señales químicas.


Hicieron evidente las conexiones eléctricas silentes entre neuronas, y que las proteínas que facilitan la conexión están presentes, pero no conducen la electricidad a menos que se acidifique el medio donde se encuentran, lo que ocurre durante procesos patológicos, como epilepsia o anoxia (falta de oxígeno), entre otros.



El hecho de que se den a la par la comunicación química y eléctrica entre neuronas se traduce en una transmisión de información más efectiva y rápida. Además, el intercambio de información eléctrica es bidireccional, que no ocurre con la comunicación química, lo que significa que pueden formarse nuevos circuitos de flujo de información.


La forma de entender cómo funciona la comunicación neuronal ha cambiado por completo. Antes de este hallazgo, se creía que al tiempo que el sistema nervioso maduraba, la comunicación inicialmente eléctrica entre neuronas, cedía su lugar a un proceso enteramente químico en el adulto.


Estudian las señales eléctricas del cerebro como biomarcadores neurológicos


Científicos de la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA) y el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina, publicaron en NeuroImage de noviembre 2019, los avances de una investigación que busca hacer menos invasivos los tratamientos de trastornos neurológicos.


Los científicos investigaron en algunos patrones de la actividad eléctrica neuronal para saber si podrían funcionar como biomarcadores de trastornos neurológicos, como la enfermedad de Parkinson y la epilepsia.


El procedimiento consiste en colocar electrodos en el cerebro de un paciente, mediante los cuales se estimula una región específica con el fin de tratar los síntomas. Hasta ahora se viene utilizando lo que se conoce como un sistema de lazo abierto, en el cual la estimulación es aplicada constantemente, sin importar el estado momentáneo del paciente.


Modelo funcional de detección de emociones a través del EEG


Es importante resaltar que cuando se aplica una estimulación eléctrica, en el largo plazo siempre se produce algún tipo de daño en el tejido. Por eso siempre se busca aplicarla el menor tiempo posible, con la menor potencia posible, pero guardando el efecto terapéutico. Este trabajo se propone encontrar el mejor momento, la circunstancia en la que hay que aplicar la estimulación para que se obtengan los mejores efectos terapéuticos.


Los resultados alcanzados por el trabajo de los científicos respaldan la hipótesis que postula al fenómeno denominado acoplamiento inter-frecuencia (AIF) como una característica que puede ser usada para implementar un sistema de neuromodulación adaptativo.


Estos sistemas son dispositivos que pueden leer la actividad eléctrica de un grupo de neuronas, identificando si el estado de las mismas es normal o patológico. También pueden actuar sobre la red neuronal con pulsos eléctricos para modificar su estado y cambiar de uno patológico a uno normal. Es el caso de la llamada terapia de estimulación cerebral profunda en pacientes con Parkinson.



El equipo de investigadores reportó los resultados de un modelo computacional que desarrollaron para estudiar el AIF en pacientes con Parkinson. La actividad neuronal presenta muchas ondas oscilatorias que dan lugar a diversos tipos de AIF. El modelo matemático que desarrollaron apunta a develar los mecanismos por los que la arquitectura de las redes neuronales que forman parte del cerebro da lugar al fenómeno de AIF. En el caso de la enfermedad de Parkinson, hay argumentos que respaldan la hipótesis sobre la relevancia del AIF como un potencial biomarcador que ayude a mejorar las terapias existentes.


Este resultado respalda la hipótesis que postula el fenómeno de AIF como una característica que puede utilizarse para implementar un sistema de neuromodulación adaptativo, un dispositivo capaz de “leer” la actividad eléctrica de un grupo o red de neuronas, identificar a través de sus características si el estado de esa red neuronal es normal o patológico y luego actuar sobre la red neuronal, por ejemplo, con pulsos eléctricos, con el objetivo de cambiar su estado y pasar de uno patológico a otro estado similar al normal.


Sensor molecular permite observar señales eléctricas en neuronas vivas


Investigadores de la Universidad de Bonn y la Universidad de California, cuyo trabajo ha sido publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) de febrero 2021, desarrollan una nueva tecnología que amplifica la visualización de la actividad neuronal mediante un sensor molecular.


Un nuevo sensor de voltaje molecular permite observar al detalle la propagación de señales eléctricas en neuronas vivas con alta resolución temporal y espacial, sin perturbar su actividad y al mismo tiempo desvela la cadena de luces que propaga la dinámica de las células nerviosas en el cerebro.


Iluminar el cerebro


La tecnología, que optimiza desarrollos previos con enfoques similares, permite observar la función de las neuronas sin perturbarlas. De esta manera, es posible obtener una visión más precisa de las disfunciones asociadas a determinadas enfermedades neuronales.


Básicamente, la nueva técnica “ilumina” los procesos neuronales cuando se busca apreciarlos al detalle y con la máxima definición posible. Para ello aprovecha la tensión eléctrica que se genera a partir del contraste de la carga energética existente entre el interior y el exterior de las neuronas, que a su vez se transmite mediante los axones – extremidades de las células nerviosas – a modo de un “cableado” biológico.


Las diferencias en ese voltaje son aprovechadas por el nuevo sensor para iluminar la actividad neuronal, pero sin afectarla ni someterla a ninguna presión. Como resultado de la “iluminación”, el proceso deja al descubierto una cadena de luces alrededor de las células nerviosas. Mediante proteínas fluorescentes introducidas por modificaciones genéticas, los especialistas obtienen “marcadores” lumínicos que permiten rastrear la dinámica neuronal.


Mejoras y potencial a futuro


Aunque el método había sido desarrollado en investigaciones previas, el nuevo estudio logra mejorarlo considerablemente. Por ejemplo, extiende el lapso en el cual se mantiene la luminosidad en las zonas de acción del sensor, propiciando un mejor aprovechamiento de la técnica.


Además, el sensor reacciona más rápido y con mayor sensibilidad a los cambios más pequeños en las señales eléctricas producidas en las neuronas. De esta forma, permite visualizar y registrar hasta 100 pulsos eléctricos por segundo, ampliando considerablemente el potencial de estudio y análisis.


El nuevo enfoque también elimina compuestos potencialmente tóxicos que se empleaban en estudios previos para hacer visibles los cambios en la actividad neuronal. De esta forma, se garantiza que el proceso no impacte sobre la actividad de las neuronas mientras se llevan a cabo los estudios.


Sin duda, la posibilidad de optimizar la visualización de los procesos neuronales en células vivas es un avance científico con un enorme potencial y una gran cantidad de aplicaciones, como por ejemplo la detección de las anomalías que tienen lugar en las patologías neurodegenerativas o el reconocimiento de la forma precisa en la que actúa el cerebro frente a diferentes estímulos.


Según destacan los investigadores la nueva técnica permitirá investigar cuestiones que antes estaban cerradas a la investigación científica en el campo de la neurociencia y hará posible comprender mejor el funcionamiento del cerebro.


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Las huellas moleculares que las experiencias vividas van dejando en las dendritas y en los terminales de las neuronas son la base del funcionamiento del sistema nervioso y su capacidad de hacer que su actividad vaya variando de forma dinámica. A la vez, son una parte fundamental del proceso de gestión de los recuerdos, que son patrones impresos en esas huellas moleculares con los que trabaja la célula nerviosa.


Es indudable que en las últimas décadas los avances en cuanto a la comprensión de la actividad cerebral son notorios y abarcan diferentes campos de aplicación.


Français : Activité électrique des dendrites


Ver también:

Neurociencia

La neurociencia de redes

Las redes neuronales

Redes neuronales artificiales en inteligencia artificial

Las ondas cerebrales

Fortalecimiento de la conectividad cerebral

Señales u ondas cerebrales




abril 01, 2021

La Neurociencia de Redes



La neurociencia de redes estudia la emergencia de la actividad mental
a partir de la configuración de las conexiones nerviosas en el cerebro



Red neuronal cerebral


Las redes neuronales se forman en las primeras fases de desarrollo del cerebro gracias al crecimiento y migración de las células nerviosas. Ambos procesos se combinan para organizar los conjuntos sinápticos y la modularidad de la arquitectura cognitiva. Las neuronas no están dispuestas al azar en el cerebro humano.



En la corteza, se organizan en grupos interconectados con alta conectividad intrínseca. Esta estructura de conectividad modular, en la que los grupos de neuronas se desenvuelven como unidades funcionales, se forma en las primeras fases de desarrollo del cerebro.

Este proceso de organización neuronal, que establece un orden en la arquitectura cerebral, está regulado por la propia actividad de las neuronas, pero hasta ahora se desconocía cómo consigue el cerebro embrionario establecer redes neuronales activas y en equilibrio, desde etapas tan tempranas de su desarrollo.


La neurona biológica


Una neurona consta de un cuerpo celular – soma – de entre 10 y 80 mm, del que surge un denso árbol de ramificaciones – dendritas – y una fibra tubular – axón – de entre 100 mm y un metro. Es un procesador de información muy simple:


* Canal de entrada: dendritas

* Procesador: soma 

* Canal de salida: axón


Una neurona cerebral puede recibir unas 10.000 entradas y enviar a su vez su salida a varios cientos de neuronas.


La conexión entre neuronas se llama sinapsis. No es una conexión física, sino que hay unos 2 mm de separación. Son conexiones unidireccionales, en la que la transmisión de la información se hace de forma eléctrica en el interior de la neurona y de forma química entre neuronas; gracias a unas sustancias específicas llamadas neurotransmisores.


No todas las neuronas son iguales, existen muchos tipos diferentes según el número de ramificaciones de sus dendritas, la longitud del axón y otros detalles estructurales. Sin embargo, todas ellas operan con los mismos principios básicos.


Red neuronal biológica


Es un circuito compuesto por neuronas, que establecen conexiones sinápticas entre sí de manera ordenada, y generada de la unión de las neuronas a otras en sus regiones correspondientes tras la migración neuronal.

Las Redes neuronales biológicas son la gran autopista de conexiones y comunicación del sistema nervioso central (SNC).


En base a este complejo sistema se recrean modelos artificiales con el fin de comprender su funcionamiento.


Red neuronal artificial


Una red neuronal artificial es un nuevo sistema para el tratamiento de la información, cuya unidad básica de procesamiento está inspirada en la célula fundamental del sistema nervioso humano: la neurona.


Es el intento de poder realizar una simulación computacional del comportamiento de partes del cerebro humano mediante la réplica en pequeña escala de los patrones que éste desempeña para la formación de resultados a partir de los sucesos percibidos. Concretamente, se trata de poder analizar y reproducir el mecanismo de aprendizaje y reconocimiento de sucesos que poseen los seres más evolucionados. 

Consiste de unidades de procesamiento que intercambian datos o información. Se utilizan para reconocer patrones, incluyendo imágenes, manuscritos y secuencias de tiempo (por ejemplo: tendencias financieras). Tienen capacidad de aprender y mejorar su funcionamiento.


La neurocomputación es la ciencia relacionada con los sistemas de procesamiento de la información que desarrolla capacidades operacionales como respuesta adaptativa a un ambiente de información, utilizando soluciones basadas en el funcionamiento del cerebro.


El desarrollo de las redes neuronales encuadra en una parte de la neurociencia que se denomina ciencia neurocomputacional.


La teoría de grafos


¿Cómo logra el cerebro hacer de nosotros quienes somos? Los esfuerzos para responder a esta cuestión han dado lugar a un nuevo campo de la neurociencia de redes, que utiliza una rama de las matemáticas, la teoría de grafos.



La teoría de grafos
, también llamada teoría de gráficas, es una rama de las matemáticas y las ciencias de la computación que estudia las propiedades de los grafos para modelizar las conexiones del cerebro que nos permiten leer, calcular o, simplemente, sentarnos y tamborilear con los dedos.


Un grafo, es una estructura matemática que permite modelar problemas de la vida cotidiana, mediante una representación gráfica formada por nodos o vértices que muestra a los actores y aristas que sirven para representar los lazos o relaciones entre los actores.


La teoría de grafos, que también se utiliza en química, física y lingüística, modeliza las rutas físicas que construyen las redes funcionales a partir de las cuales surgen nuestras capacidades cognitivas, ya sean la visión, la atención, o bien el autocontrol.


Tanto la arquitectura del sistema nervioso como sus interacciones pueden ser representadas a través de grafos; estudiar la dinámica cerebral utilizando estos objetos matemáticos ha llevado a un cambio de paradigma en el área que ha permitido a los neurocientíficos utilizar nuevas herramientas cuantitativas y conceptos provenientes de la teoría de grafos y la física de los sistemas complejos.

Al ir conociendo las redes con un nivel de abstracción cada vez mayor, los investigadores han comenzado a estrechar la brecha que existe entre la materia y la mente. Los beneficios prácticos conllevarían una nueva forma de diagnosticar y tratar trastornos como la depresión.


Este tipo de aproximación además permite encontrar regularidades, que comparten sistemas con escalas, que difieren varios órdenes de magnitud, desde redes sociales o redes de aeropuertos hasta genes y redes de asambleas neuronales.


La vida está dominada por las redes. Carreteras, ferrocarriles, rutas marítimas y vuelos comerciales constituyen redes intrincadas que utilizamos diariamente. Existen incluso más allá de nuestra experiencia inmediata. Pensemos en Internet, en la red eléctrica y en el universo, donde la Vía Láctea no es más que un nodo infinitesimal en una red de galaxias aparentemente ilimitada. Sin embargo, pocos sistemas de conexiones interactivas tienen la complejidad que alberga nuestro cerebro.


La importancia de la neurociencia está creciendo en estos últimos años a medida que nos hemos ido familiarizando con las neuroimágenes, cuyos ostentosos colores nos muestran las regiones del cerebro que se activan durante una tarea mental. Así tenemos, por ejemplo, el lóbulo temporal, la región cerca del oído que interviene en la memoria, y el lóbulo occipital, que se encuentra en la parte posterior de la cabeza y se encarga de la visión.


Pero en este conocimiento sobre el funcionamiento del cerebro humano es necesario conocer la manera en la que interaccionan todas las regiones del órgano para hacer de nosotros quienes somos.

Se utiliza la  teoría de grafos para analizar, sondear y predecir las interacciones complejas del cerebro. Se pretende así estrechar la aparentemente inmensa brecha existente entre el frenesí de la actividad eléctrica neuronal y una serie de tareas cognitivas, como sentir, recordar, tomar decisiones, aprender nuevas habilidades e iniciar el movimiento.


Este nuevo campo de la neurociencia de redes se cimienta, y refuerza, en la idea de que determinadas regiones del cerebro llevan a cabo actividades definidas. En el sentido más fundamental, lo que el cerebro es – y, por tanto, lo que somos como seres conscientes – queda definido, de hecho, por una extensísima red de 100 mil millones de neuronas con al menos 100 billones de conexiones, o sinapsis.


La neurociencia de redes pretende capturar esta complejidad gracias a que podemos modelizar los datos aportados por las neuroimágenes como un grafo compuesto por nodos y enlaces. En un grafo, los nodos – también llamados vértices – representan las unidades de la red, como las neuronas o, en otro contexto, los aeropuertos. Los enlaces – o aristas – sirven para conectar los nodos. Las sinapsis entre neuronas o en las rutas aéreas de los aviones –.

En un estudio, el cerebro humano se reduce a un grafo de unos 300 nodos. Las distintas regiones se comunican entre sí mediante enlaces correspondientes a las conexiones estructurales del cerebro, unos enormes manojos de “cables” que constituyen la materia blanca. Esta descripción, como una red unificada, ya ha proporcionado una imagen más clara del funcionamiento cognitivo, y desde un punto de vista más práctico, también ha mejorado el diagnóstico y el tratamiento de los trastornos psiquiátricos.


El conocimiento de las redes cerebrales nos ayudaría a mejorar los programas de inteligencia artificial, los nuevos fármacos y las técnicas de estimulación eléctrica para corregir el mal funcionamiento de los circuitos neuronales en la depresión y, quizá también, desarrollar genoterapias para las enfermedades mentales.


Sólo a través de interacciones de red multi-escala pueden las moléculas y las células dar lugar a la conducta y la cognición. El conocimiento de las interacciones en red, a través de múltiples niveles de la organización es crucial para una comprensión más completa del cerebro como un sistema integrado y holístico.

Cuando una persona está cognitivamente en reposo o en silencio, el cerebro se involucra en un patrón característico de actividad neuronal dinámica, el perfil de espacio-temporal de este patrón es moldeado por una estructura intrincada de red de fibras nerviosas y de sus vías.




Neurociencia de los procesos negociados en el lenguaje y cognición social


Casi toda interrelación entre humanos requiere de un tácito acuerdo, que utiliza este tipo de negociación.


Existen varios test que consisten en realizar un juego de negociación con una oferta y una aceptación o rechazo. Uno muy utilizado es el llamado juego del ultimátum en el que se pueden medir procesos fisiológicos de los contrincantes.


En general son estudios fáciles de investigar con neuroimágenes funcionales y electroencefalograma, activándose en forma diferenciada, especialmente en el lóbulo prefrontal y en el temporal. Así, en varios estudios se observa que la aceptación de un acuerdo genera ondas Alfa en la corteza prefrontal y el rechazo, ondas Theta.

En la negociación está implícito el diálogo, la intuición, la empatía como intersubjetividad que implica conocerse a sí mismo – meta cognición – y al otro – cognición social –, las creencias y por último la toma de decisión, tanto inmediata como mediata.


El diálogo es entonces un instrumento de lo social, es un proceso clave y universal del Homo Sapiens, como un acuerdo grupal inconsciente, pudiendo a través del mismo desgranar ideas, pensamientos.


Todo el universo podría ser una red neuronal



Todo el universo sería una enorme red neuronal que concilia la relatividad general, la mecánica cuántica y los observadores: es el eslabón perdido del conocimiento humano.

Todo el universo en su nivel más fundamental sería una red neuronal, según explica el físico y cosmólogo Vitaly Vanchurin, de la Universidad de Minnesota, en una pre-publicación “The world as a neural network” (“Todo el universo podría ser una red neuronal”) presentada en arXiv en agosto 2020.


Vanchurin cree que la hipótesis de que todo el universo es una enorme red neuronal podría constituir el eslabón perdido del conocimiento humano, que permitiría reconciliar la mecánica cuántica y la relatividad general.


En su artículo, considera que las redes neuronales artificiales se comportan en la práctica como si la mecánica cuántica y la relatividad general ya se hubieran reconciliado.


La principal diferencia entre ambas teorías universales es el así llamado “problema del tiempo”: si para la mecánica cuántica el tiempo es universal y absoluto, para la relatividad general el tiempo es relativo, ya que no siempre discurre de la misma forma.


Hay otra diferencia notable entre ambas teorías universales, la conocida como el problema de la gravedad cuántica: los efectos gravitatorios del universo se confunden con los del mundo cuántico cuando las distancias entre objetos son mayúsculas y las energías extremas. Sin embargo, el problema es que no tenemos una teoría que explique este aparente imposible.


El tercer factor que enfrenta a ambas teorías universales son los llamados observadores: todavía no sabemos realmente qué papel desempeñamos en el conocimiento de la materia, ni en qué medida el mundo depende de nuestra observación.


Salto cuántico


Vanchurin da un salto de audacia para proponer, no la pretendida teoría del todo unificado, que explicaría todos los fenómenos físicos conocidos, mayúsculos y minúsculos, sino más bien abrir un posible trayecto que conduzca a ella.


Para conseguirlo propone añadir a la ecuación cósmica un tercer factor, además de la relatividad general y la mecánica cuántica: el observador, ese oscuro objeto del deseo que ha llevado a convertir el conocimiento humano en un consenso, más que en una descripción objetiva e inapelable de lo real.


Aun asumiendo que la mayoría de los físicos considera la mecánica cuántica como el pilar de todo lo que conocemos, propone que la realidad es más sutil: todo emana de una red neuronal microscópica, tanto la mecánica cuántica, como la relatividad general y los observadores.


La red neuronal es todo lo que existe. Es un sistema dinámico que experimenta una evolución de aprendizaje y, como resultado, experimentamos muchos fenómenos emergentes interesantes como el espacio-tiempo, las partículas y, quizás lo más importante, los observadores.


Por lo tanto, si queremos reconciliar los tres aspectos conocidos de la realidad, habría que considerar que el sustrato del universo es una red neuronal, presumiblemente cuántica: integraría las leyes de la relatividad general, los principios del mundo cuántico y el papel de los observadores en este nuevo marco teórico.


También resolvería el dilema de los supuestos Multi-versos de Everett y de las variables ocultas que, supuestamente, tendrían los secretos del mundo cuántico.


Según Vanchurin, las variables ocultas serían los estados de las neuronas individuales y las neuronas aprendices representarían a lo que llama variables cuánticas.


Aprendizaje profundo


Para comprender cómo ha sido concebida esta propuesta teórica, que ha suscitado escepticismo entre otros físicos, Vanchurin cuenta que es la deducción lógica del estudio de las redes neuronales artificiales.


Éstas son una rama de la Inteligencia Artificial que imitan al cerebro humano a través del llamado aprendizaje profundo, una forma de automatizar el análisis predictivo: la capacidad que tiene el cerebro biológico de analizar un amplio espectro de datos para anticipar posibles acontecimientos.

Analizando esta tecnología, Vanchurin observó que la dinámica de aprendizaje de las redes neuronales artificiales era muy similar a la dinámica que se observa en los sistemas cuánticos.


Las dos teorías universales y los observadores conviven en los procesos de aprendizaje de las redes neuronales artificiales. Esta constatación le llevó a suponer que, en los niveles más básicos del universo, todo se reduce a lo mismo: a una red neuronal que todo lo engloba.


Vanchurin reconoce que la idea es una locura, pero al mismo tiempo señala que será relativamente fácil rebatirla: sólo es preciso encontrar un fenómeno físico que no pueda modelarse como una red neuronal.




 
Significa que vivimos y formamos parte de una red neuronal universal, aunque no podemos notar la diferencia.


Ver :

Neurociencia

Las redes neuronales

Redes neuronales artificiales en inteligencia artificial

Red neuronal por defecto

Actividad eléctrica de las dendritas

Bases neurológicas de la inteligencia humana

Chips inspirados en el cerebro humano

Fortalecimiento de la conectividad cerebral

La Optogenética – la gran revolución del estudio del cerebro

El cerebro comparado a internet y a una computadora

Señales u ondas cerebrales


octubre 27, 2020

¿ Cómo se Reorganiza el Cerebro Durante el Sueño y Ante una Lesión u Operación ?





Nuestro cerebro es plástico. Es capaz de reorganizar su estructura y las conexiones entre sus neuronas. Si bien el cerebro es particularmente maleable en la infancia, nada nunca está fijo. La plasticidad cerebral funciona de esta manera hasta la muerte. Y esto, en todas las especies animales. Las últimas investigaciones de laboratorio muestran que esta plasticidad no ocurre al azar, sino que está determinada por las funciones innatas de las regiones del cerebro. El cerebro, durante su desarrollo, fijará sus rutinas cognitivas, motoras y perceptivas.

El cerebro es probablemente el objeto de estudio más complejo al que se haya enfrentado el hombre. Tenemos millones de neuronas, que a su vez hacen miles de conexiones sinápticas. Hay más conexiones en el cerebro que partículas elementales en el Universo.

La neurociencia cognitiva, sin embargo, sigue siendo una ciencia joven, desarrollada con el advenimiento de las técnicas de imágenes cerebrales en la década de 1990. Las resonancias magnéticas funcionales permiten "mapear" estas funciones cognitivas, y ahora son cada vez más precisas.


Vivir con medio cerebro

Un equipo de investigadores del Centro de Imagen Cerebral del Instituto de Tecnología de California en Pasadena, cuyo artículo apareció en Cell Reports en noviembre 2019, estudió por resonancia magnética (IRM) los cerebros de seis adultos cuyo uno de los hemisferios cerebrales había sido retirado durante la infancia para reducir los ataques epilépticos.

Hay muchas epilepsias que responden bien a los fármacos y se controlan perfectamente, pero siempre ha habido un porcentaje que se llaman refractarias, que no responden a los tratamientos, y otras enfermedades donde el tejido cerebral queda dañado. Los ataques pueden ser tan frecuentes que el niño no se puede desarrollar con normalidad porque el cerebro nunca está en reposo, o está teniendo un ataque o se está recuperando de un ataque. Una solución es destruir el foco epiléptico, el punto inicial, pero si no se consigue identificar una solución y el cerebro está dañado, otra posibilidad es eliminar la zona estropeada.

Los seis pacientes se presentaron voluntarios para una resonancia magnética funcional – una técnica que permite ver el cerebro en funcionamiento con una buena resolución espacial y temporal – en el Center for Brain Imaging du California Institute of Technology. Los resultados se compararon con los de otros seis adultos sanos a los que también se realizaron escáneres y con una base de datos que incluía los resultados de otros 1500 adultos sanos, con una edad media de 22 años.

Los seis pacientes habían sufrido ataques epilépticos desde que eran niños pequeños, uno de ellos había tenido los primeros a los pocos minutos después de nacer. En cuatro se extrajo el lado derecho del cerebro – hemisferectomía  – mientras que en los dos restantes fue el lado izquierdo. Las causas eran variadas en dos casos era un ictus alrededor del parto, en otros tres era encefalitis de Rasmussen, que genera epilepsia y daño cerebral, y en el sexto era una displasia cortical.

Lo que ha llamado la atención es que estas personas, que ahora tenían veintitantos o treinta y tantos funcionaban llamativamente bien, tenían empleos como especialista en foniatría, sus funciones de lenguaje eran normales y cuando los pusieron en el escáner charlaron relajadamente como con cualquier otra persona.

Todos ellos, incluso los que se les había extirpado el hemisferio izquierdo, donde se sitúan en la mayoría de las personas las áreas relacionadas con el habla como el área de Broca o el de Wernicke, podían hablar. Al parecer el área del habla se cambia de hemisferio, si el hemisferio izquierdo no existe o está dañado, el área del habla se sitúa en el hemisferio derecho.

En el cerebro hay una serie de redes neuronales, de circuitos funcionales que se cree es el sustrato de nuestras emociones, de la cognición, de los comportamientos. Los investigadores se fijaron especialmente en la actividad cerebral en las redes que regulan la visión, el movimiento, las emociones y el pensamiento, los llamados procesos cognitivos. Puesto que las redes neuronales dedicadas a una única función regulatoria se extienden a menudo en ambos hemisferios, el equipo investigador esperaba ver una actividad neural más débil en los pacientes con hemisferectomía, pero no era el caso.

Los investigadores parcelaron el cerebro en 400 zonas, 200 en cada hemisferio y establecieron siete redes funcionales. El mismo esquema de parcelas que se veía en personas sanas se podía distinguir sin problemas en las personas con medio cerebro.

La segunda fase fue ver si se volvía a hacer un escáner a la misma persona al cabo de un tiempo y en la misma persona y para la misma tarea se veía el mismo patrón de actividad, lo que se conoce como fingerprinting, como tomar las huellas dactilares. El resultado de esta segunda parte del estudio es que los patrones de actividad eran consistentes a lo largo del tiempo. Eso fue la base para el estudio final, ver si las redes funcionales de los participantes con medio cerebro eran iguales o diferentes de las de personas sanas.

El grupo de científicos pudo reconocer las mismas redes en los pacientes con hemisferectomía y la principal y sorprendente conclusión fue que las seis personas operadas y los controles mostraban una conexiones potentes y similares entre las regiones cerebrales que se asignan típicamente a la misma red funcional.

Sin embargo, la conectividad entre regiones de varias redes diferentes, era mucho mayor en todos los participantes a los que se había quitado un hemisferio y entre todas las redes, que en los individuos control. Estos controles eran similares para nivel de inteligencia, edad, preferencia de mano, es decir si eran zurdos o diestros y sexo.

Los médicos ya habían visto que los pacientes con hemisferectomía funcionaban con un nivel excelente pero lo que más ha llamado la atención ha sido el alto grado de compensación que se veía en el estudio de neuroimagen. Estos resultados apoyan la hipótesis de que un sistema compartido de redes funcionales posibilita la cognición y sugiere que las interacciones entre diferentes redes pueden ser un aspecto clave de la reorganización funcional tras una hemisferectomía.

Estos resultados eran inesperados e interesantes porque lesiones mucho menores, producidas por un ictus, un accidente, un tumor u otras razones provocan efectos devastadores. Esta gran capacidad de recuperación se basa probablemente en dos aspectos : el cerebro tiene muchos sistemas redundantes y, otra quizá más llamativo, es que tiene una enorme capacidad de adaptación y flexibilidad, lo que se llama plasticidad neuronal. Por tanto, sería importante entender cómo el cerebro pone en marcha estos procesos reparadores o compensadores, para poner en marcha estrategias que mejorasen las perspectivas de estos tratamientos.

Plasticidad neuronal

La plasticidad neuronal, también llamada neuroplasticidad, plasticidad neural o plasticidad sináptica, son términos genéricos que describen los mecanismos por los que el cerebro es capaz de modificarse durante los procesos de neurogénesis desde la fase embrionaria o durante el aprendizaje. Se expresa en la capacidad del cerebro para crear, deshacer o reorganizar las redes neuronales y las conexiones de estas neuronas. El cerebro es así calificado como "plástico" o "maleable".

Este fenómeno ocurre durante el desarrollo embrionario, la infancia, la edad adulta y las condiciones patológicas (lesiones y enfermedades). Es responsable de la diversidad de la fina organización del cerebro entre los individuos –la organización general, por su parte, está regida por el trasfondo genético de la especie – y de los mecanismos de aprendizaje y memorización en el niño y el adulto. Por lo tanto, la plasticidad neuronal está presente durante toda la vida, con un pico de eficiencia durante el desarrollo mediante el aprendizaje, luego también posible, pero con menos fuerza, en los adultos.

La plasticidad neuronal es junto con la neurogénesis adulta, uno de los descubrimientos recientes más importantes de la neurociencia, y muestra que el cerebro es un sistema dinámico, en perpetua reconfiguración.


Cómo se reorganiza el cerebro después de un derrame cerebral

Investigadores del Departamento de Neurociencias de la Universidad de Ginebra,  cuyo artículo titulado “Coherent neural oscillations predict future motor and language improvement after stroke”, publicado en Brain en 2015 – al estudiar la forma en que reaccionan las neuronas después de un accidente cerebrovascular, han encontrado un indicador para predecir la recuperación futura del paciente, gracias a la utilización de la electroencefalografía (EEG).

De repente, un coágulo de sangre obstruye una arteria cerebral o, con la misma rapidez, un vaso sanguíneo se rompe, provocando una hemorragia en el cerebro. Se trata de un accidente cerebrovascular (AVC). En el área afectada por la lesión, la circulación sanguínea se interrumpe y las neuronas se ven privadas de oxígeno y nutrientes, o se comprimen en caso de hemorragia. De cualquier manera, el resultado es el mismo : las neuronas mueren. De ahí vienen las secuelas del ictus. Si el accidente afecta, por ejemplo, una zona del cerebro involucrada en la motricidad, provoca entumecimiento, pérdida de sensibilidad o parálisis de la cara, una extremidad o un lado del cuerpo. Si afecta a una región que gobierna el lenguaje, induce trastornos del habla.


Las neuronas se hacen cargo

El cerebro, sin embargo, muestra plasticidad y es capaz de reorganizarse. Esta característica también se aprovecha en los tratamientos de rehabilitación que ayudan a las víctimas a recuperar algunas de las funciones que habían perdido. Por supuesto, cuando las neuronas mueren, no vuelven a crecer. Sin embargo, las neuronas que están cerca pueden retomar gradualmente las funciones de las que se han perdido. Para hacerse cargo y realizar sus nuevas tareas, las células nerviosas deben cambiar su actividad y, para hacerlo, deben reorganizar las conexiones que las unen a sus semejantes. Los neurocientíficos observaron que estos reordenamientos se realizan principalmente a nivel local, en las regiones adyacentes al área cerebral afectada por el ictus, pero también ocurren a mayor escala en toda la red neuronal.

Señales sincrónicas

Para observar esta reorganización del cerebro, los investigadores utilizaron la electroencefalografía (EEG), que mide la actividad eléctrica del cerebro a través de electrodos pegados al cráneo. Durante este examen, el paciente puede permanecer quieto y los ojos cerrados. No necesita participar moviendo la mano, por ejemplo. Esta es una ventaja para las víctimas de accidentes cerebro-vasculares que se encuentran parcialmente paralizadas. Los investigadores pudieron observar que cuando dos áreas del cerebro interactúan entre sí, cuando están conectadas, emiten señales eléctricas sincrónicas, a la imagen de los adeptos de la natación artística que logran estandarizar sus movimientos. Sin embargo, cuanto mejor se sincronicen las regiones del cerebro alrededor de la lesión entre sí y con áreas más distantes, mayores serán las posibilidades de recuperar las funciones perdidas en las semanas o meses posteriores al accidente cerebrovascular. El examen EEG permite así predecir si la víctima de un ictus tiene buenas posibilidades de recuperar el uso de sus habilidades motoras o de su lenguaje.

Mejorar la rehabilitación

La EEG podría ser útil para monitorizar la evolución de los pacientes tratados por neuro-psicólogos, fisioterapeutas, terapeutas ocupacionales, logopedas y otros especialistas implicados en la rehabilitación. También podría ayudar a definir las terapias con más probabilidades de promover la plasticidad y la recuperación del cerebro. Ciertos métodos aún experimentales, como la estimulación eléctrica o magnética transcraneal dan buenos resultados en algunas personas, mientras que son ineficaces en otras. En este caso, la EEG ayudaría a los médicos a identificar a los pacientes que podrían beneficiarse con estos métodos de rehabilitación.

La investigación de los neurocientíficos en Ginebra abre caminos prometedores para reducir las consecuencias de las víctimas de accidentes cerebro-vasculares. Su trabajo, que fue galardonado con el Premio de Investigación Pfizer 2016, podría ayudar a mejorar los tratamientos de rehabilitación.

Nuevos métodos de rehabilitación

Dos técnicas, una aún en prueba y la otra más futurista, podrían permitir a las víctimas de accidentes cerebro-vasculares recuperar mejor sus funciones perdidas.

Estimulación transcraneal. Esta técnica no invasiva consiste en estimular el cerebro de un paciente mediante impulsos eléctricos – mediante electrodos colocados en su cráneo – o magnéticos – mediante una bobina magnética, también colocada en su cabeza –. En ambos casos, las corrientes utilizadas son de baja intensidad, pero son suficientes para modificar la actividad de las neuronas y sus interacciones. Los estudios han concluido que este método hace que la recuperación, especialmente del lenguaje, sea más temprana y eficiente. Pero entre las víctimas de accidentes cerebro-vasculares, algunas responden y otras no. La EEG podría ayudar a predecir qué pacientes se beneficiarían con esta técnica.

Neurofeedback. Por la sola fuerza de su voluntad, y después de aprender, algunas personas logran cambiar su presión arterial o frecuencia cardíaca. Sin embargo, con la condición de que se les proporcione información sobre su acción midiendo la evolución de estos parámetros fisiológicos. Asimismo, algunos individuos logran modular la actividad de sus neuronas. A esto se le llama neurofeedback. ¿Mejoraría este método las conexiones entre las áreas del cerebro de una víctima de accidente cerebrovascular y, por lo tanto, aceleraría su recuperación? Esto es lo que están estudiando los investigadores.



El cerebro borra memoria durante el sueño para evitar la sobrecarga

Un grupo de investigadores de Japón y Estados Unidos, en colaboración con los National Institutes of Health en Estados Unidos, cuyo estudio fue publicado en Science de setiembre 2019 – gracias al trabajo de laboratorio con ratones – descubre que el cerebro, que organiza los recuerdos, decide eliminar durante la noche la información que no considera importante. El título del estudio en inglés: The Brain May Actively Forget During Dream Sleep to Prevent Information Overload.

El sueño es fundamental para entender al cerebro. Durante el descanso este órgano reorganiza lo almacenado durante el día, desconecta algunas funciones o recupera otras. Según los científicos, durante la fase de sueño de Movimientos Oculares Rápidos (REM por sus siglas en inglés) el cerebro puede activar la limpieza como si se tratara de una tarea de eliminación de lo oculto. Es decir, que cuando el cuerpo descansa el cerebro se convierte en una suerte de árbitro que elige qué memorias serán almacenadas y cuáles desaparecerán. La tarea es llevada a cabo por un grupo de neuronas que se encargan de eliminar esta información. Cuando se activaron las células de los ratones en el laboratorio, la memoria empeoraba, mientras que cuando se desactivaban, la memoria mejoraba.

El estudio revela algo hasta hora no observado : el cerebro coloca las conexiones entre las neuronas involucradas en ciertos tipos de aprendizaje. Otra novedad que aporta esta investigación es que el control del apetito podría estar también involucrado porque también se observó actividad en una molécula que implica a ambos procesos.

Información no importante. Según explican los expertos, la situación se produce cuando se aprende algo nuevo pero no se guarda en la memoria a largo plazo. El conocimiento es guardado de otra manera y es en ese momento cuando el cerebro decide si es pertinente guardar la información o hacer sitio para otra potencial. Según los científicos, estas neuronas ayudan activamente al cerebro a olvidar informaciones nuevas y, posiblemente, sin importancia. Podría ser un proceso del cerebro para evitar la confusión entre sueños y recuerdos almacenados en el cerebro. Es más, esto podría explicar por qué los sueños se olvidan rápidamente.

Además de por sus implicaciones en el estudio del sueño y la narcolepsia, esta investigación podría abrir nuevas puertas al tratamiento de problemas de memoria, la enfermedad del Alzhéimer o problemas derivados del estrés postraumático.


La reactivación de la memoria durante el sueño mejora la resolución de problemas al día siguiente 

Investigadores del Departamento de Psicología de la Universidad Northwestern, Illinois – sabiendo que las personas repiten o 'consolidan' sus recuerdos durante el sueño, fortaleciéndolos y reorganizándolos – han creado una estrategia de resolución de problemas similar a la reorganización de la memoria durante la noche, cuyo estudio se publicó en Psychological Science en octubre 2019. El título del estudio en inglés : Targeted Memory Reactivation During Sleep Improves Next-Day Problem Solving.

Muchas personas han afirmado que dormir les ha ayudado a resolver un problema difícil, pero el apoyo empírico para esta afirmación sigue siendo provisional. El experimento actual probó si la manipulación del procesamiento de información durante el sueño afecta la incubación y la resolución de problemas. En los estudios de la memoria, la emisión de señales sonoras asociadas al aprendizaje durante el sueño puede reactivar los recuerdos.

Los investigadores intentaron dirigir el cerebro de las personas dormidas hacia problemas específicos sin despertarlos. Seleccionaron 57 participantes a quienes presentaron una serie de rompecabezas la noche antes de acostarse. Cada rompecabezas iba acompañado de un sonido único. Los voluntarios luego se fueron a la cama sin que se resolvieran todos los acertijos. Mientras dormían, los investigadores tocaron los sonidos asociados con la mitad de los acertijos sin resolver, lo suficientemente alto como para que los participantes pudieran escucharlos sin despertarse. La idea era llamar la atención de la mente dormida sobre estos acertijos para una mayor exploración.

El papel del sueño en la incubación de problemas

Cuando se despertaron, los participantes lograron resolver más acertijos. En particular, pudieron resolver el 31.7% de los acertijos invocados por sonido mientras dormían, una mejora del 55% sobre el 20.5% de los acertijos que no habían podido resolver el día anterior.

La resolución de problemas es parte de la vida diaria de todos. Aunque los investigadores utilizan acertijos complicados en su estudio, los procesos cognitivos subyacentes podrían relacionarse con la resolución de cualquier problema en el que alguien esté atascado o bloqueado por el enfoque incorrecto. Sin embargo, por supuesto, debe tener toda la información para poder resolver un problema. Este estudio proporciona aún más evidencia de que procesar el cerebro durante el sueño es útil para la cognición diurna.

Tomados en conjunto, estos resultados demuestran que obtener información de acertijos durante el sueño puede facilitar la resolución de problemas, lo que favorece el papel del sueño en la incubación de problemas y el establecimiento de una nueva técnica para comprender mejor la resolución de problemas y la cognición del sueño.


Cerebro : las neuronas se agitan durante el sueño

Investigadores del Instituto de Neurociencia de Sistemas del INSERM mostraron, en un estudio, que el sueño se puede manipular para solucionar un problema que parecía imposible durante el día. Los resultados aparecieron en Psychological Science en junio 2019.


Las células cerebrales intercambian información constantemente y, durante las fases del sueño, esta actividad se utiliza en particular para consolidar la memoria. El electroencefalograma, que permite medir la actividad global del cerebro, muestra ondas regulares, más o menos rápidas, según las fases del sueño, pero no nos permite saber cómo se procesa cada información a nivel neuronal. Es un flujo de información denso e inquieto entre neuronas que ocupa el cerebro durante las fases del sueño para consolidar la memoria.

Por primera vez, el equipo del INSERM describe esta agitación neuronal. Los investigadores lograron observar el flujo denso e inquieto de información entre las neuronas que ocupan el cerebro durante la fase de sueño para clasificar información importante o innecesaria.

La ruta de la información cambia constantemente

Usando electrodos que registran la actividad eléctrica de un centenar de neuronas concentradas en una región determinada del cerebro, el equipo descubrió que el camino de la información cambia constantemente : grupos de neuronas se organizan por períodos de tiempo muy cortos para almacenar y transmitir información turnándose constantemente, solo unas pocas de estas neuronas desempeñan un papel predominante dentro de cada grupo.

Por lo tanto, hay una sucesión de sub-estados con, al final, aproximadamente la mitad de las neuronas de las tres regiones – que son el hipocampo, la corteza prefrontal y la corteza entorrinal – que desempeñan un papel clave en el procesamiento de información a un momento u otro. En otras palabras, no existe una jerarquía establecida dentro de las neuronas, sino una distribución equilibrada de papeles.

"Sucede un poco como en Internet"

La teoría predominante era que la transferencia de información seguía un camino fijo, muy parecido a una máquina industrial bien afinada, pero este no es el caso. Para ilustrar cómo la información no siempre sigue el mismo camino, los investigadores eligen una imagen que hace referencia al funcionamiento de los medios digitales de comunicación
 : “Ocurre un poco como en internet, un correo electrónico que sale de París a Sydney pasará por servidores ubicados en diferentes países durante su recorrido, y estos servidores variarán durante el día dependiendo del tráfico; en el cerebro es lo mismo, incluso cuando la información es la misma, los recorridos que toma no son fijos y los socios cambian constantemente”.


Comprender mejor el lenguaje de las neuronas

Estos trabajos también han permitido comprender mejor el lenguaje de las neuronas:  un sub-estado corresponde a una palabra, una secuencia de sub-estados constituye una frase, es decir que este lenguaje es complejo, como ocurre con los lenguajes humanos, esta complejidad es mayor durante el sueño REM – durante el cual se expresan los sueños – que durante el sueño lento. Esto ofrece una línea de investigación para estudiar en particular el posible vínculo entre la pérdida de memoria en sujetos epilépticos y la complejidad del lenguaje neuronal.


Cómo se reconstruye el cerebro después de una operación 


Un área del cerebro, una función : durante más de un siglo se ha afirmado que el cerebro funciona según el llamado modelo localizador, en el que se supone que un área del cerebro corresponde a una función determinada – movimiento, atención, lenguaje o afecto –. De hecho, cualquier lesión en una de estas áreas considerada crítica debe tener consecuencias neurológicas graves y definitivas.

Este modelo rígido se basó en gran medida en la observación de Paul Broca de solo dos pacientes en 1861. Presentaron alteraciones del habla como resultado de daños en el cerebro en una región llamada después área de Broca y asimilada erróneamente al área del lenguaje articulado. Se ha demostrado gracias a los métodos de imagen modernos que, al reexaminar estas lesiones, afectaban no solo a la superficie de la corteza cerebral, sino también, si no especialmente, a muchas conexiones profundas formadas por la sustancia blanca, lo que explica por qué los pacientes nunca habían podido recuperarse desde que varias redes neuronales – y no solo una región específica – habían sido severamente dañadas.

Un conjunto de circuitos complejos y multi-conectados

El reciente auge de la neurociencia cognitiva, basado en particular en los avances tecnológicos en las imágenes cerebrales funcionales, ha permitido avanzar hacia nuevos modelos de organización del sistema nervioso.

Estos se basan en un funcionamiento en circuitos complejos y distribuidos, cada uno de los cuales conecta numerosas zonas corticales distribuidas por el conjunto de los dos hemisferios. Los circuitos generan, gracias a su sincronización, las funciones cerebrales, desde las más unitarias – como la visión o la sensibilidad – hasta las más integradas – como la toma de decisiones o la creatividad –.

Las interacciones son infinitas entre las diferentes subredes. La red del lenguaje, por ejemplo, involucra no solo la subred de producción del habla oral, sino también la que participa en el procesamiento sintáctico o semántico de la información verbal, así como entre varias redes, como las involucradas en la memoria a corto plazo y la atención.

Neuroplasticidad : cuando el cerebro se reorganiza para curarse

Esta organización dinámica explica por qué el cerebro humano tiene una capacidad masiva de neuroplasticidad : está dotado de un potencial de redistribución, a corto, medio y largo plazo, para optimizar su funcionamiento y adaptarse a diversas demandas. Así, los procesos cerebrales no son inmutables, sino que dependen de una sucesión de estados de equilibrio con reorganización perpetua, en respuesta a factores tanto intrínsecos como ambientales.

Esta neuroplasticidad permite el desarrollo del cerebro, sustenta el aprendizaje y hace posible la compensación funcional durante el envejecimiento, pero también después de un posible daño cerebral, como traumatismos, lesiones vasculares o tumores.

En otras palabras, más allá de la neurociencia básica, esta mejor comprensión del conectoma cerebral – la organización en circuitos neuronales paralelos, a gran escala, con interacciones cambiantes – también tiene importantes implicaciones médicas para el tratamiento de los pacientes con lesiones cerebrales.

Operar lo inoperable

Por ejemplo, se han reportado numerosas observaciones de recuperación funcional después de una lesión de una región clásicamente considerada crucial en un modelo localizador rígido – en particular el área de Broca –, especialmente después de la extirpación quirúrgica de tumores hasta presente considerados inoperables.

Paciente toca guitarra
 durante la operación
Este tipo de operaciones se realizan cada vez más en pacientes despiertos – el cerebro no tiene receptor del dolor –, con el fin de beneficiarse de una evaluación neuro-psicológica real en tiempo real en el quirófano.

Es así como se elabora un mapa individual de funciones cerebrales, permitiendo la ablación del tumor invadiendo las estructuras compensadoras, sin afectar las redes neuronales esenciales. Estas cirugías bajo anestesia local han supuesto un aumento significativo de la esperanza de vida de los pacientes con tumor cerebral, preservando al mismo tiempo su calidad de vida.

Además, demostraron el mayor potencial de neuroplasticidad y permitieron una mejor comprensión de los mecanismos subyacentes a dicha redistribución de los circuitos neuronales, gracias a la observación directa del funcionamiento cerebral in vivo.

De hecho, la realización de exámenes de neuroimagen funcional no invasivos antes y después de la intervención en regiones críticas y, sin embargo, en pacientes que han recuperado una vida normal, ha demostrado una modulación dinámica de estas redes distribuidas, lo que explica cómo podría haber ocurrido la compensación neurológica.

Hacia intervenciones cada vez más personalizadas

Dicho conocimiento posibilita el desarrollo de programas de rehabilitación cognitiva adaptados al nivel individual, capaces de potenciar la calidad de la recuperación postoperatoria. Un paso adicional condujo a una segunda o incluso tercera intervención quirúrgica en caso de re-evolución tumoral años después de la operación inicial, con un aumento en la extensión de la ablación de la lesión en comparación con la primera intervención y preservando la calidad de vida, gracias a una modificación de los mapas funcionales cerebrales ocurrida a lo largo de los años, y demostrada durante el estado de vigilia del paciente en la re-operación.

Recientemente se ha establecido un atlas probabilístico de neuroplasticidad sobre la base de estos datos únicos, no solo para predecir cuál será el alcance de la resección quirúrgica incluso antes de ir al quirófano, sino también con otras aplicaciones en el campo de la neurología clínica – como estimar las posibilidades de recuperación de una lesión cerebral –, por ejemplo, después de un accidente cerebrovascular.

En resumen, la combinación de evaluaciones neurocognitivas, imágenes funcionales en voluntarios sanos o en pacientes con lesión cerebral, e información original de mapas funcionales elaborados durante cirugías despiertas realizadas para la extirpación de tumores cerebrales, resultó en un modelado optimizado del conectoma humano.

Se basa en la identificación de redes neuronales – formadas por mosaicos de áreas corticales interconectadas por fibras de materia blanca subcorticales – involucradas en el movimiento y control de la acción, el lenguaje, funciones cognitivas como atención, memoria, multitarea o flexibilidad mental, diferentes niveles de conciencia – de sí mismo y del entorno –, que en la teoría de la mente y la mentalización; es decir, la capacidad de percibir estados mentales de los otros e inferir sus intenciones, respectivamente, por nombrar solo algunos.

La integración entre redes permite por primera vez comprender mejor los fundamentos neuronales del comportamiento humano, que varía mucho de un individuo a otro o incluso dentro del mismo sujeto a lo largo del tiempo. El próximo desafío, sobre la base de este conocimiento, que rompe definitivamente con el antiguo dogma localizacionista, sería tender hacia una restauración funcional en pacientes con lesión cerebral, en particular estimulando la modulación de las redes neuronales a través del desarrollo del interfaz cerebro-máquina.


Comprender el vínculo entre la dieta y el accidente cerebrovascular

Estudios realizados por la Dra. Phyllis Paterson y su equipo en la Universidad de Saskatchewan revelan vínculos sorprendentes entre la dieta y la recuperación del accidente cerebrovascular.

Llevar una dieta sana y equilibrada es bueno para la salud. Pero para alguien que ha tenido un derrame cerebral, la dieta podría ser aún más importante.

Se estima que la desnutrición afecta hasta al 50% de los pacientes con ictus. Básicamente, este es un problema que ya se ve a menudo en pacientes de edad avanzada. En este caso, en cambio, también afecta a un segundo grupo, el de las personas que dejan de comer bien a causa de su ictus. Las dificultades para tragar, los problemas de movilidad y la depresión son factores que pueden impedir que las personas adopten una dieta completa y equilibrada.

El equipo es uno de los primeros en investigar el impacto de la mala nutrición en la rehabilitación del accidente cerebrovascular y tiene evidencia de que la desnutrición empeora la recuperación de un accidente cerebrovascular.

Los primeros hallazgos muestran que la desnutrición ralentiza importantes procesos de recuperación, por ejemplo, al reducir la inflamación en el cerebro después de un accidente cerebrovascular. La inflamación puede, en algunos casos, desempeñar un papel positivo. Así es como el cuerpo reacciona a la lesión que ha sufrido y es como detiene el accidente cerebrovascular para permitir que el cerebro comience a repararse.

La evidencia también revela que la desnutrición reduce la plasticidad cerebral, es decir, la capacidad de las células cerebrales para reorganizarse y crear nuevas conexiones. 

En estudios con ratas, los investigadores descubrieron que las extremidades que no se vieron afectadas por un accidente cerebrovascular aumentan gradualmente de tamaño, posiblemente para compensar las lesiones en el otro lado del cuerpo. El grupo menos nutrido, por su parte, no pudo compensar y su recuperación no avanzaba. La nutrición desempeña un papel importante en la fuerza y la rehabilitación, que ayuda a proteger la extremidad dañada por el accidente cerebrovascular.

Un nutricionista puede ayudar a los pacientes a controlar su dieta y brindarles estrategias, o incluso planes de alimentación especializados, para superar diversos problemas, incluida la dificultad para tragar.

El cerebro humano funciona de una forma muy organizada, siendo ésta jerárquica, por lo que unas áreas cerebrales 
se subordinan a otras que dirigen o gobiernan. La conexión entre las neuronas es fundamental para su propia 
subsistencia. No pueden hacer nada por sí solas. Necesitan la cooperación con otras neuronas para 
desarrollar su función y el apoyo de otros tipos de células para conservarse sanas y activas.

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