Gracias al cerebro, los cuerpos humanos se mueven desde que están en el vientre materno y durante toda la vida, lo que les permite interactuar con su entorno. Movemos las manos para tocar, agarrar objetos y gesticular y movemos los 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 de nuestra cabeza recuerda este amplio abanico de movimientos y aprende otros nuevos o cómo calcula cómo moverse para que podamos coger un vaso de agua sin que se nos caiga o no lo agarremos.
El estudio
La profesora Jackie Schiller, de la Facultad de Medicina Rappaport del Instituto Tecnológico Technion-Israel de Haifa, y su equipo se centraron en el cerebro a nivel de una sola neurona para explicar este misterio. Descubrieron que la computación se produce no sólo 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 de cálculo como un diminuto ordenador biológico. Su descubrimiento acaba de publicarse en la prestigiosa revista Science con el título “Dynamic compartmental computations in tuft dendrites of layer 5 neurons during motor behavior”.
Qué significan los hallazgos
Esta revelación tiene el potencial no sólo de aumentar nuestra comprensión del funcionamiento del cerebro, sino también de arrojar más luz sobre graves afecciones neurológicas que van desde la enfermedad de Parkinson hasta el autismo.
También se espera que haga avanzar el aprendizaje automático, que se basa en la idea de que las máquinas son capaces de aprender y adaptarse a través de la experiencia, y que ofrezca inspiración para nuevas “arquitecturas”, es decir, las distintas capas que intervienen en el ciclo de aprendizaje automático que convierte los datos brutos en entrenamiento para tomar decisiones.
¿Cómo funciona el cerebro?
El movimiento está controlado por la corteza motora primaria del cerebro, donde los científicos son capaces de determinar exactamente qué neurona o neuronas se disparan en cada momento 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 unidad única, sino de sus partes.
Cada neurona tiene unas prolongaciones ramificadas llamadas dendritas que están en estrecho contacto con los terminales (llamados axones) de otras células nerviosas, permitiendo 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, como la copa de un árbol difiere de la de otro.
Las neuronas concretas en las que se centró el equipo del Technion fueron las neuronas piramidales más grandes del córtex. Estas células, de las que se sabe que están muy implicadas en el movimiento, tienen un gran árbol dendrítico con muchas ramas, sub-ramas y sub-sub-ramas.
Los científicos descubrieron que estas ramas no se limitan a transmitir información, sino que cada sub-subrama realiza un cálculo sobre la información que recibe y pasa el resultado a la sub-rama mayor. A continuación, la subrama realiza un cálculo sobre la información recibida de todas sus filiales y lo transmite.
Además, varias ramificaciones dendríticas pueden interactuar entre sí para hacer más intenso su producto computacional combinado, con el resultado de un cálculo complejo realizado dentro de cada neurona individual. Por primera vez, el equipo del Technion demostró que la neurona está compartimentada y que sus ramificaciones realizan cálculos de forma independiente.
Esta compleja sinfonía que suena en nuestro cerebro es la que nos permite aprender y realizar infinidad de movimientos diferentes, complejos y precisos, añadió.
Es probable que varios tipos de trastornos neurodegenerativos y del desarrollo neurológico estén relacionados con cambios en la capacidad de las neuronas 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 del Technion, está claro que, como resultado de estos cambios, se reduce la capacidad de la neurona para realizar cálculos paralelos.
En el caso del autismo, es posible que se altere la excitabilidad de las ramas dendríticas, lo que da lugar a los numerosos efectos asociados a esta enfermedad. Esta nueva comprensión del funcionamiento de las neuronas abre nuevas vías de investigación para mejorar el tratamiento de estas y otras enfermedades.
Sus hallazgos también pueden servir de inspiración para la comunidad de aprendizaje automático. Las redes neuronales profundas tratan de crear programas informáticos que aprendan y funcionen de algún modo como un cerebro humano, pero son primitivos en comparación con un cerebro vivo. Una mejor comprensión del funcionamiento real de nuestro cerebro puede ayudar a diseñar redes neuronales más complejas, permitiéndoles realizar tareas más complejas.
Este estudio ha sido dirigido por dos estudiantes de doctorado de Schiller, Yara Otor y Shay Achvat, que han contribuido a partes iguales a la investigación. El equipo también incluyó al becario postdoctoral Nate Cermak (ahora ingeniero neuronal) y a la estudiante de doctorado Hadas Benisty, así como a tres colaboradores: los profesores del Technion. Omri Barak, Yitzhak Schiller y Alon Poleg-Polsky.
