Los científicos del Technion-Israel descubrieron que la computación ocurre no solo en la interacción entre las células nerviosas sino también dentro de cada neurona individual.
(Crédito de la foto: PAPEL DE INVESTIGACIÓN)
Gracias al cerebro, los cuerpos humanos se mueven desde el momento en que están en el útero durante toda la vida, lo que les permite interactuar con su entorno. Movemos nuestras manos para tocar, agarrar objetos y gesticular y movemos nuestros labios para sonreír o hablar. Movemos los ojos para ver y las piernas para caminar, saltar y bailar.
Los científicos no sabían hasta ahora cómo este asombroso órgano en nuestras cabezas recuerda esta amplia gama de movimientos y aprende otros nuevos o cómo calcula cómo moverse para que podamos agarrar un vaso de agua sin dejarlo caer o fallar al agarrarlo.
El estudio
La profesora Jackie Schiller de la Facultad de Medicina de Rappaport en el Instituto de Tecnología Technion-Israel en Haifa y su equipo se centraron en el cerebro a nivel de una sola neurona para explicar este misterio. Descubrieron que la computación ocurre no solo en la interacción entre las células nerviosas sino también dentro de cada neurona individual.
Descubrieron que cada una de estas células microscópicas no es un simple interruptor, sino una complicada máquina calculadora como una pequeña computadora biológica. Su descubrimiento acaba de ser publicado en la prestigiosa revista Science bajo el título “Cálculos compartimentales dinámicos en dendritas de penacho de neuronas de la capa 5 durante el comportamiento motor”.
De izquierda a derecha: Yara Otor, Prof. Jackie Schiller y Shay Achvat en el laboratorio. (crédito: NITZAN ZOHAR/OFICINA DEL PORTAVOZ DE TECHNION)
Qué significan los hallazgos
Esta revelación tiene el potencial no solo de aumentar nuestra comprensión de cómo funciona el cerebro, sino también de arrojar luz adicional sobre afecciones neurológicas graves que van desde la enfermedad de Parkinson hasta el autismo.
También se espera que promueva el aprendizaje automático, que se basa en la idea de que las máquinas pueden aprender y adaptarse a través de la experiencia, y ofrecer inspiración para nuevas «arquitecturas»: las diversas capas involucradas en el ciclo de aprendizaje automático que convierte los datos sin procesar en formación para la toma de decisiones.
De izquierda a derecha: Prof. Jackie Schiller, Shay Achvat y Yara Otor, sosteniendo el número de Science en el que se publicó su artículo. (crédito: NITZAN ZOHAR/OFICINA DEL PORTAVOZ DE TECHNION)
¿Cómo trabaja el cerebro?
El movimiento está controlado por la corteza motora primaria del cerebro, donde los científicos pueden identificar exactamente qué neurona o neuronas se activan en un momento dado para producir el movimiento que vemos. El equipo de Schiller fue el primero en acercarse aún más, examinando la actividad no de toda la neurona como una sola unidad, sino de sus partes.
Cada neurona tiene extensiones ramificadas llamadas dendritas que están en estrecho contacto con las terminales (llamadas axones) de otras células nerviosas, lo que permite la comunicación entre ellas. Una señal viaja desde las dendritas hasta el cuerpo de la célula y luego se transfiere a través del axón. El número y la estructura de las dendritas varían mucho entre las células nerviosas, ya que la copa de un árbol difiere de la de otro.
Las neuronas particulares en las que se centró el equipo Technion fueron las neuronas piramidales más grandes de la corteza. Estas células, que se sabe que están involucradas significativamente en el movimiento, tienen un gran árbol dendrítico con muchas ramas, sub-ramas y sub-sub-ramas.
Los científicos descubrieron que estas ramas no solo transmiten información; cada sub-sub-rama realiza un cálculo sobre la información que recibe y pasa el resultado a la sub-rama más grande. A continuación, la subsucursal realiza un cálculo de la información recibida de todas sus filiales y la transmite.
Además, múltiples ramitas dendríticas pueden interactuar entre sí para hacer que su producto computacional combinado sea más intenso, con el resultado de un cálculo complejo realizado dentro de cada neurona individual. Por primera vez, el equipo de Technion demostró que la neurona está compartimentada y que sus ramas realizan cálculos de forma independiente.
Esta compleja sinfonía que suena en nuestro cerebro es la que nos permite aprender y ejecutar una infinidad de movimientos diferentes, complejos y precisos, agregó.
Es probable que varios tipos de trastornos neurodegenerativos y del neurodesarrollo estén relacionados con cambios en la capacidad de la neurona para procesar datos. En la enfermedad de Parkinson, por ejemplo, se ha observado que el árbol dendrítico sufre cambios anatómicos y fisiológicos. A la luz de los nuevos descubrimientos del equipo de Technion, está claro que, como resultado de estos cambios, se reduce la capacidad de la neurona para realizar cálculos paralelos.
En el autismo, puede ser que la excitabilidad de las ramas dendríticas esté alterada, dando como resultado los numerosos efectos asociados con la condición. Esta nueva comprensión de cómo funcionan las neuronas abre nuevas vías de investigación para un mejor tratamiento de estas y otras enfermedades.
Sus hallazgos también pueden servir como inspiración para la comunidad de aprendizaje automático. Las redes neuronales profundas intentan crear software que aprenda y funcione como un cerebro humano, pero son primitivas en comparación con un cerebro vivo. Una mejor comprensión de cómo funciona realmente nuestro cerebro puede ayudar a diseñar redes neuronales más complejas, permitiéndoles realizar tareas más complejas.
Este estudio fue dirigido por dos de Schiller M.D.-Ph.D. los estudiantes candidatos Yara Otor y Shay Achvat, quienes contribuyeron igualmente a la investigación. El equipo también incluyó al becario postdoctoral Nate Cermak (ahora neuroingeniero) y al estudiante de doctorado Hadas Benisty, así como a tres colaboradores: Technion Profs. Omri Barak, Yitzhak Schiller y Alon Poleg-Polsky.
Fuente: JPost- Traducido por UnidosxIsrael
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