Un estudio desafía la teoría clásica sobre cómo se organiza la corteza cerebral y replantea el funcionamiento de las neuronas

Investigadores del Instituto de Neurociencias de París-Saclay proponen que la modularidad y la función de nodos centrales de información, y no los grupos fuertemente conectados, explican los patrones recurrentes de actividad neuronal

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La neurociencia enfrenta el reto
La neurociencia enfrenta el reto de descifrar cómo el cerebro humano integra la información sensorial y el movimiento (Imagen ilustrativa Infobae)

Comprender cómo el cerebro humano coordina la información sensorial y el movimiento es uno de los grandes desafíos de la neurociencia. La corteza cerebral, responsable de funciones como el razonamiento, la toma de decisiones y el control voluntario de los movimientos, ha sido objeto de numerosos estudios para descifrar los patrones de actividad neuronal que permiten estas capacidades.

Un modelo que desafía la teoría dominante

Un estudio reciente publicado en Nature Neuroscience por investigadores del Instituto de Neurociencias de París-Saclay (NeuroPSI) propone una explicación alternativa sobre la organización de la corteza cerebral.

El trabajo desafía la teoría predominante acerca de cómo se generan los patrones recurrentes de actividad neuronal, sugiriendo que la clave no está en grupos de neuronas fuertemente conectadas, sino en una arquitectura basada en módulos y neuronas núcleo que canalizan el flujo de información.

Según Nature Neuroscience, el hallazgo principal indica que los patrones repetitivos de actividad en la corteza cerebral no dependen de la existencia de grupos de neuronas interconectadas que actúan como unidades de “completado de patrones”.

En cambio, los investigadores Domenico Guarino, Anton Flipchuk y Alain Destexhe identificaron que la corteza se organiza en módulos conectados a neuronas núcleo, las cuales funcionan como nodos de alto flujo de información. Los autores afirman que “estos patrones reproducibles no involucran neuronas fuertemente interconectadas”, lo que representa un cambio de paradigma respecto a la teoría tradicional.

La investigación identifica a las
La investigación identifica a las neuronas núcleo como nodos clave para canalizar el flujo de información cerebral (Imagen Ilustrativa Infobae)

La teoría de los atractores en la explicación clásica

Durante décadas, la explicación dominante para los patrones recurrentes de actividad neuronal se basaba en la teoría de los “atractores”. Este modelo, inspirado en la física, postulaba que ciertos grupos de neuronas, al estar fuertemente conectados entre sí, podían reactivar patrones completos de actividad incluso cuando solo una parte del grupo se activaba.

De esta manera, la dinámica de atractores explicaba la tendencia del cerebro a regresar a estados de actividad estables y repetitivos, considerados fundamentales para la coordinación sensoriomotora.

El nuevo modelo propuesto por el equipo de NeuroPSI, presentado en Nature Neuroscience, introduce la idea de que la corteza cerebral está compuesta por módulos jerárquicos, cada uno conectado a neuronas núcleo que actúan como centros de distribución de información.

Estas neuronas núcleo, ubicadas en las interfaces entre módulos, canalizan la actividad sin presentar las características estructurales de las unidades de completado de patrones descritas en la teoría de los atractores.

Los autores explican que “las redes corticales exhiben modularidad jerárquica, con neuronas núcleo que actúan como nodos de alto flujo de información en las interfaces de los módulos”.

Metodología y análisis de datos

Para llegar a estas conclusiones, los investigadores analizaron múltiples bases de datos públicas sobre actividad cerebral, empleando técnicas avanzadas de imagen, microscopía y registro de actividad eléctrica.

Los investigadores analizaron bases de
Los investigadores analizaron bases de datos públicas para estudiar la actividad cerebral con métodos avanzados (Imagen Ilustrativa Infobae)

Entre los conjuntos de datos utilizados, se encuentran los del proyecto MICrONS, el Allen Brain Observatory y los laboratorios Goard, Svoboda y CortexLab. El análisis incluyó el uso de imágenes de dos fotones, electrofisiología y microscopía electrónica, lo que permitió mapear los patrones de actividad y las conexiones neuronales con gran precisión.

Los resultados mostraron que la modularidad y la conectividad dependiente de la distancia explican mejor la aparición de patrones recurrentes que la existencia de grupos de neuronas fuertemente interconectadas.

El equipo también utilizó modelos computacionales para simular redes neuronales y explorar el origen de los patrones observados. Los experimentos demostraron que la conectividad dependiente de la distancia es suficiente para generar la modularidad y los eventos transitorios reproducibles en la corteza.

Según los autores, los hallazgos “sugieren que las redes corticales están preconfiguradas para apoyar la coordinación sensoriomotora”.

Alcance e implicancias del hallazgo

Las implicaciones de este trabajo, de acuerdo con Nature Neuroscience, son amplias. Si se valida este nuevo modelo, podría transformar la comprensión de los mecanismos que subyacen a la coordinación sensoriomotora y abrir nuevas vías para el estudio de trastornos neurológicos caracterizados por alteraciones en estos procesos.

Además, el modelo podría inspirar el desarrollo de redes neuronales artificiales y modelos computacionales más fieles a la organización cerebral.

Nature Neuroscience destaca el potencial
Nature Neuroscience destaca el potencial de un nuevo modelo para revolucionar la comprensión de la coordinación sensoriomotora (Imagen Ilustrativa Infobae)

Como próximos pasos, los autores sugieren que futuras investigaciones y experimentos podrían confirmar la validez de este modelo, lo que permitiría profundizar en el conocimiento de cómo el cerebro coordina la información sensorial y el movimiento.

Este avance, publicado en Nature Neuroscience, ofrece una perspectiva renovada sobre la estructura y dinámica de la actividad cortical, resaltando la importancia de la modularidad y la función de las neuronas núcleo en la organización cerebral.

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