Un grupo de investigadores de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) descubrió información sobre el funcionamiento del cerebro que cambia nociones básicas de la neurociencia. Podría dar una explicación diferente sobre el proceso de aprendizaje, cambiar el enfoque del tratamiento de problemas neurológicos y desarrollar computadoras que imiten el pensamiento humano.
El estudio, publicado en Science, apuntó a una clase específica de neuronas, las dendritas, prolongaciones ramificadas del núcleo celular, o soma. La neurociencia 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.
La nueva investigación demuestra que las dendritas, en realidad, podrían generar su propia actividad eléctrica, y con una frecuencia 10 veces mayor a la que se estimaba. Eso echa por tierra la convicción de que los impulsos del núcleo son el modo principal en que se dan la percepción, el aprendizaje y la formación de los recuerdos.
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.
"Esto es una divergencia mayor con respecto a lo que los neurocientíficos hemos sostenido durante 60 años", dijo Mayank Mehta, autor principal del trabajo, en un artículo publicado el sitio de UCLA.
"Muchos modelos anteriores suponían que el aprendizaje ocurre cuando los núcleos de dos neuronas se activan a la vez", explicó otro de los autores, Jason Moore. "Nuestros 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".
Mehta destacó 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 —dijo— y para desarrollar computadoras similares al cerebro".
La investigación reveló también que las dendritas son capaces de grandes fluctuaciones en el voltaje de sus impulsos: son binarios o de distintas intensidades. "Hallamos 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", analizó Mehta. 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.
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