El aprendizaje provoca cambios profundos en el cerebro

Las neuronas se movilizan para procesar la experiencia con mayor rapidez e intensidad


El aprendizaje provoca profundos cambios en el cerebro que ayudan a procesar la experiencia y a concentrar nuestra atención en lo más relevante. Cuando aprendemos, los patrones neuronales son muy específicos y se vuelven más fuertes.


Redacción T21
26/11/2019

Las neuronas excitadoras (verdes) e inhibidoras (rojas), que se muestran en esta imagen microscópica del cerebro de un ratón, responden más rápido y de manera más inmediata a medida que el animal mejora en la realización de una tarea. Crédito: CSH.
Investigadores del Laboratorio Cold Spring Harbor (CSHL) en NY han descubierto por primera vez cómo el cerebro procesa el aprendizaje de las habilidades de la vida.

Lo han observado mediante un experimento controlado con ratones, pero los investigadores creen que es válido también para comprender los mecanismos de decisión de los seres humanos.

Los investigadores se refieren a lo que pasa en el cerebro cuando nos vemos en un entorno desconocido y debemos descubrir sus posibilidades y rutas por las que movernos. Es un momento de desconcierto total.

Lo que ocurre cuando el cerebro empieza a aprender una habilidad básica es una reacción neuronal específica, que es la que conforma el aprendizaje.

Cuando empezamos a percibir ese entorno y a relacionar datos, el flujo neuronal aumenta: el cerebro acude en ayuda de nuestra cognición espacial.

En primer lugar aumenta el flujo de neuronas implicadas en el aprendizaje y su respuesta a los estímulos es cada vez más rápida.

Más selectivas

Otra característica de este proceso es que cada vez más, las neuronas se vuelven más selectivas: se centran en aspectos concretos para reforzar nuestra atención y potenciar el aprendizaje.

Esta reacción establece una diferencia esencial entre el cerebro que aprende y el del que todavía no ha aprendido: el cerebro del novato está lleno de patrones no selectivos de respuesta neuronal.

Por el contrario, en el cerebro que ha aprendido, los patrones de respuesta neuronales son muy específicos. Y cuando nos hacemos un experto en algo, el patrón neuronal de conocimiento se vuelve incluso más fuerte.

Este proceso culmina cuando aprendemos a desenvolvernos completamente en ese entorno nuevo. Cuando eso ocurre, incluso es posible anticipar la decisión que va a tomar el cerebro al llegar, por ejemplo, a un cruce de caminos. La reacción cerebral es la misma ante una misma circunstancia en virtud del aprendizaje adquirido.

Cambios en el cerebro

La conclusión principal del estudio es que el aprendizaje provoca profundos cambios en el cerebro, orientados precisamente a facilitar y potenciar el aprendizaje.

Esta constatación permite pensar en posibles formas de ayudar a los seres humanos a aprender más rápidamente una habilidad.

En el experimento con ratones, quedó claro que los estímulos visuales y auditivos potencian el aprendizaje.

Los investigadores consideran entonces posible proporcionar esos estímulos a la experiencia humana, para conseguir que las personas aprendan más rápidamente una habilidad básica.

Lo que debemos tener claro al respecto es que el cerebro es un poderoso aliado cuando debemos resolver situaciones desconocidas: los cambios que experimenta pueden ayudarnos a perfeccionar la experiencia y a acelerar el procesamiento de la información.

Metodología

Este experimento se desarrolló con ratones situados en un entorno estimulante en el que debían acometer nuevas tareas en función de decisiones.

Cuando tomaban la decisión correcta, recibían una recompensa que les confirmaba que esa era la mejor decisión. Así podían aprender cuáles eran las mejores opciones.

Durante meses, los ratones se desenvolvieron en ese entorno. Los investigadores usaron un microscopio de imágenes de dos fotones y una gran cantidad de herramientas genéticas, para observar lo que pasaba en el cerebro de los roedores durante el experimento.

Los investigadores decodificaron la actividad neuronal entrenando una pequeña red artificial llamada Máquina de soporte vectorial, que consiste en un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático.

La red recopila datos de rendimiento de múltiples ensayos y los combina con la actividad de todas las neuronas, sopesándolas para adivinar qué va a hacer el animal.

 "Registramos la actividad de cientos de neuronas, todas al mismo tiempo, y estudiamos lo que las neuronas hicieron al aprender", explica la autora principal, Anne Churchland, en un comunicado.

"Hasta ahora nadie sabía realmente cómo los animales o los humanos aprenden la estructura de una tarea y cómo la actividad neuronal lo respalda", añade.

“Descubrimos que en todos los animales, su aprendizaje ocurre gradualmente durante aproximadamente cuatro semanas. Y descubrimos que lo que apoya el aprendizaje son los cambios de actividad en un montón de neuronas", concluye.

Referencia

Excitatory and Inhibitory Subnetworks Are Equally Selective during Decision-Making and Emerge Simultaneously during Learning. Farzaneh Najafi et al. Neuron,  November 18, 2019.DOI:https://doi.org/10.1016/j.neuron.2019.09.045
 



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