Cómo aprende nuestro cerebro a base de ritmo

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Neuronas


Es de sobra conocido que el cerebro humano aprende a partir de estímulos. Estímulos que originan cambios en la fuerza de su sinapsis (la unión intercelular especializada entre neuronas). Ahora, un grupo de investigadores de la UCLA (University of California – Los Angeles) han descubierto que existe un “ritmo” o frecuencia óptima para este cambio en la fuerza sináptica. Y no sólo eso, sino que cada sinapsis se ajusta a una frecuencia óptima diferente.

Estos resultados, que aparecen publicados en el último número de la revista “Frontiers in Computational Neuroscience”, proporcionan una gran teoría unificada de los mecanismos que subyacen en el aprendizaje del cerebro, y pueden dar lugar a posibles nuevas terapias para el tratamiento de problemas de aprendizaje.

“Muchas personas tienen problemas de aprendizaje y trastornos de la memoeria, y más allá de ese grupo, la mayoría de nosotros no somos Einstein o Mozart”, afirma Mayank R. Mehta, autor principal del estudio y profesor asociado de la UCLA en el departamento de Neurología, Neurobiología, Física y Astronomía. “Nuestro trabajo sugiere que algunos problemas relacionados con el aprendizaje y la memoria son causados por sinapsis que no están sintonizadas a la frecuencia adecuada”.

Un cambio en la fuerza de la sinapsis en respuesta a los estímulos (proceso conocido como plasticidad sináptica), es inducida a través de los llamados “spike trains” (trenes de picos), una serie de señales neuronales que se producen con una frecuencia variable. Diferentes experimentos demostraron que estimular neuronas a una frecuencia muy alta (por ejemplo, unos 100 picos por segundo) fortalece la sinapsis de conexión, mientras que la estimulación a baja frecuencia, la reduce.

Estos experimentos usaron cientos de picos consecutivos de muy alta frecuencia. Sin embargo, cuando el cerebro se activa en las tareas cotidianas, las neuronas se activan a una frecuencia muchísimo menor.

Hasta ahora, los investigadores habían sido incapaces de llevar a cabo experimentos que simularan niveles naturales. Sin embargo, Mehta y el co-autor de la investigación, Arvind Kumar, fueron capaces de realizar estas mediciones a partir de un sofisticado modelo matemático que fue validado con datos experimentales.

Contrariamente a lo que se suponía, Mehta y Kumar descubrieron que cuando se trata de estimular la sinapsis que ocurre naturalmente, estimular las neuronas en frecuencias altas no es la mejor manera de aumentar la fuerza sináptica. Por ejemplo, cuando se estimuló una sinapsis con tan sólo 10 picos a una frecuencia de 30 picos por segundo, se produjo un aumento mucho mayor en la fuerza que estimulando la sinapsis con 10 picos a 100 veces por segundo.

El conocimiento de que una sinapsis tiene una frecuencia máxima preferida para el aprendizaje, llevó a los investigadores a comprar diferentes frecuencias basadas en la ubicación de la sinapsis. Las neuronas tienen forma de árbol, siendo el núcleo la base de éste y las dendritas (las terminales de la neurona) las hojas de las ramas.

El resultado al que llegaron Kumar y Mehta tras analizar diferentes dendritas fue sorprendente: cuanto mayor distancia existe entre la sinapsis y el cuerpo de la neurona, mayor es la frecuencia óptima. “Aunque parezca increíble, cuando se trata de aprender, las neuronas se comportan como una antena gigante donde las diferentes ramas de las dendritas se ajustan a diferentes frecuencias para el máximo aprendizaje”, afirma Mehta.

Más información: http://www.physics.ucla.edu/~mayank/

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