Tendencias Científicas
Foto: Pixabay.
Investigadores de la Universidad de Tohoku (Sendai, Japón) y de la Universidad de Barcelona han diseñado circuitos neuronales in vitro que reproducen la capacidad del cerebro de reconfigurar dinámicamente las conexiones que le permiten procesar estímulos y responder correctamente a ellos. Los resultados se publican en la revista Science Advances.
Por reconfiguración dinámica se entiende el reforzamiento o debilitamiento de enlaces mediante un aumento o disminución de la actividad neuronal. Cuando la reconfiguración conduce a una mayor cohesión entre diferentes circuitos neuronales del cerebro, se dice que este se integra, y cuando disminuye la cohesión, se dice que se segrega.
La integración está asociada al intercambio rápido de información entre circuitos muy lejanos y diferentes, mientras que la segregación está asociada al procesamiento de información en circuitos localizados.
Lo que hace único al cerebro es que continuamente pasa de un estado segregado a uno integrado, según la naturaleza y fuerza de los estímulos. Esta reconfiguración dinámica evita crear y destruir conexiones físicas continuamente, una estrategia tan poco efectiva como energéticamente costosa.
Así, por ejemplo, los estímulos que nos llegan mediante vista, oído y olfato se procesan de manera segregada en la corteza cerebral para luego integrarse parcial o totalmente según las necesidades. Mientras estamos viendo una película, integramos imágenes y sonidos, ignorando los olores y otros estímulos. Pero cuando notamos olor a quemado, se alerta al cerebro para que integre y analice toda la información posible y tomemos decisiones urgentes.
A pesar de la importancia de la integración y la segregación, los mecanismos biofísicos ligados a la reconfiguración dinámica aún no se conocían bien. Además, tampoco se entendía hasta qué punto la capacidad de integración-segregación es sensible al número de conexiones físicas existentes entre regiones cerebrales.
Por reconfiguración dinámica se entiende el reforzamiento o debilitamiento de enlaces mediante un aumento o disminución de la actividad neuronal. Cuando la reconfiguración conduce a una mayor cohesión entre diferentes circuitos neuronales del cerebro, se dice que este se integra, y cuando disminuye la cohesión, se dice que se segrega.
La integración está asociada al intercambio rápido de información entre circuitos muy lejanos y diferentes, mientras que la segregación está asociada al procesamiento de información en circuitos localizados.
Lo que hace único al cerebro es que continuamente pasa de un estado segregado a uno integrado, según la naturaleza y fuerza de los estímulos. Esta reconfiguración dinámica evita crear y destruir conexiones físicas continuamente, una estrategia tan poco efectiva como energéticamente costosa.
Así, por ejemplo, los estímulos que nos llegan mediante vista, oído y olfato se procesan de manera segregada en la corteza cerebral para luego integrarse parcial o totalmente según las necesidades. Mientras estamos viendo una película, integramos imágenes y sonidos, ignorando los olores y otros estímulos. Pero cuando notamos olor a quemado, se alerta al cerebro para que integre y analice toda la información posible y tomemos decisiones urgentes.
A pesar de la importancia de la integración y la segregación, los mecanismos biofísicos ligados a la reconfiguración dinámica aún no se conocían bien. Además, tampoco se entendía hasta qué punto la capacidad de integración-segregación es sensible al número de conexiones físicas existentes entre regiones cerebrales.
Módulos interconectados
El modelo de cerebro in vitro que han desarrollado los investigadores permite entender las claves de la reconfiguración dinámica del cerebro. Consiste en cuatro módulos interconectados, cada uno de los cuales representa un circuito neuronal especializado (por ejemplo, en la vista o en el oído). Los cuatro módulos están recubiertos de proteínas adhesivas y nutrientes donde se desarrollan neuronas, que se conectan entre ellas dentro de un módulo y con otras neuronas en módulos lejanos.
La neuroingeniería de precisión les permitió controlar cuántas conexiones pasan de un módulo a otro y, por tanto, ajustar el grado de acoplamiento físico entre módulos. En este modelo los estímulos corresponden a activaciones espontáneas de neuronas.
Utilizando microscopia de fluorescencia de calcio para detectar las activaciones neuronales, los investigadores estudiaron la capacidad del circuito para integrarse o segregarse espontáneamente, según el grado de conectividad entre los módulos, entre otros factores.
“Lo que hemos observado es que el circuito está permanentemente integrado o segregado cuando el número de conexiones entre módulos es demasiado grande o demasiado pequeño. El circuito óptimo es aquel en el que los cuatro módulos tienen una conectividad justo por debajo de la mínima para integrarse, de forma que los pulsos de actividad neuronal son suficientes para reforzar puntualmente las conexiones y completar la integración. En la práctica, este circuito óptimo activado espontáneamente trabaja en un régimen donde coexisten integración y segregación”, señala Hideaki Yamamoto, investigador de la Universidad de Tohoku. Y puntualiza: “la dinámica observada todavía está muy lejos de la complejidad del cerebro real, pero hemos podido conseguir detalles sobre los mecanismos fundamentales que perfilan la dinámica del cerebro”.
“Este estudio demuestra la importancia de la organización modular para maximizar la flexibilidad de un circuito neuronal. También ilustra el potencial de las herramientas in vitro y los modelos biofísicos para avanzar en la comprensión de fenómenos colectivos en un sistema complejo tan fascinante y rico como el cerebro”, añade Jordi Soriano,investigador del Instituto de Sistemas Complejos de la UB (UBICS) y coautor del trabajo.
El modelo de cerebro in vitro que han desarrollado los investigadores permite entender las claves de la reconfiguración dinámica del cerebro. Consiste en cuatro módulos interconectados, cada uno de los cuales representa un circuito neuronal especializado (por ejemplo, en la vista o en el oído). Los cuatro módulos están recubiertos de proteínas adhesivas y nutrientes donde se desarrollan neuronas, que se conectan entre ellas dentro de un módulo y con otras neuronas en módulos lejanos.
La neuroingeniería de precisión les permitió controlar cuántas conexiones pasan de un módulo a otro y, por tanto, ajustar el grado de acoplamiento físico entre módulos. En este modelo los estímulos corresponden a activaciones espontáneas de neuronas.
Utilizando microscopia de fluorescencia de calcio para detectar las activaciones neuronales, los investigadores estudiaron la capacidad del circuito para integrarse o segregarse espontáneamente, según el grado de conectividad entre los módulos, entre otros factores.
“Lo que hemos observado es que el circuito está permanentemente integrado o segregado cuando el número de conexiones entre módulos es demasiado grande o demasiado pequeño. El circuito óptimo es aquel en el que los cuatro módulos tienen una conectividad justo por debajo de la mínima para integrarse, de forma que los pulsos de actividad neuronal son suficientes para reforzar puntualmente las conexiones y completar la integración. En la práctica, este circuito óptimo activado espontáneamente trabaja en un régimen donde coexisten integración y segregación”, señala Hideaki Yamamoto, investigador de la Universidad de Tohoku. Y puntualiza: “la dinámica observada todavía está muy lejos de la complejidad del cerebro real, pero hemos podido conseguir detalles sobre los mecanismos fundamentales que perfilan la dinámica del cerebro”.
“Este estudio demuestra la importancia de la organización modular para maximizar la flexibilidad de un circuito neuronal. También ilustra el potencial de las herramientas in vitro y los modelos biofísicos para avanzar en la comprensión de fenómenos colectivos en un sistema complejo tan fascinante y rico como el cerebro”, añade Jordi Soriano,investigador del Instituto de Sistemas Complejos de la UB (UBICS) y coautor del trabajo.
Referencia
Impact of modular organization on dynamical richness in cortical networks. H. Yamamoto et al. Science Advances, 14 de noviembre de 2018. Doi: 10.1126/sciadv.aau4914
Impact of modular organization on dynamical richness in cortical networks. H. Yamamoto et al. Science Advances, 14 de noviembre de 2018. Doi: 10.1126/sciadv.aau4914
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