Cómo funcionan los circuitos cerebrales

Cómo funcionan los circuitos cerebrales

Por: José Bargas

Las neuronas son células especiales: echan chispas, literal. Más técnicamente se dice que generan espigas de voltaje. Hay mucha evidencia que apunta a que estos cambios súbitos de voltaje son señales eléctricas que envían información desde los órganos de los sentidos al cerebro y del cerebro a los músculos para ejecutar acciones. En la jerga de los especialistas estas chispas o señales se llaman “potenciales de acción” (ver la wikipedia (w) - o Galarraga y Bargas, 2010; Islas Suárez, 2009). Se transmiten como impulsos a través de los axones de unas neuronas hacia otras. Acaso de aquí venga el dicho de “no se me prendió la chispa” para decir “no se me ocurrió que hacer”. 

Las sinapsis entre las neuronas permiten que los potenciales de acción pasen (sinapsis excitadoras), o no pasen (sinapsis inhibidoras) de unas neuronas a otras (w- o Bargas y Galarraga, 2009). Las sinapsis permiten a las neuronas del sistema nervioso interconectarse y formar circuitos o redes neuronales para excitarse o inhibirse, mutuamente, o en secuencia.  Los procesos sumados de todos los microcircuitos neuronales generan el funcionamiento cerebral. Las fallas en ese funcionamiento producen las patologías neurológicas y psiquiátricas, esa es la visión científica actual. Es por eso que nos importa saber como funcionan y si hay mecanismos generales que comparten todos los circuitos del cerebro.

En el nivel de desarrollo tecnológico en que se encuentran las neurociencias actuales es muy difícil registrar decenas o cientos de neuronas y al mismo tiempo correlacionar esta actividad con el comportamiento. Si monitoreamos la conducta sólo podemos registrar unas cuantas neuronas junto con el registro de la actividad poblacional  (e.g., electroencefalograma o EEG, tomografía por emisión de positrones o PET, resonancia magnética o MRI y otras técnicas) lo que nos da una idea muy gruesa de lo que hace una población de neuronas a una escala temporal que las más de las veces es demasiado lenta, además de que no podemos ver a las neuronas que se inhiben activamente como parte del proceso estudiado. Nadie niega que estas técnicas sean herramientas poderosas en la medicina moderna. Por otro lado, se pueden tener pedazos de cerebro (e.g., biopsias) o preparaciones de tejido in vitro, en las que podemos registrar decenas, y a veces cientos de neuronas simultáneamente para ver qué hacen. En este caso perdemos la correlación con la conducta del sujeto experimental, aunque a cambio podamos probar la acción de fármacos y sustancias.  Lograr todo: registrar la conducta así como la actividad de cientos de neuronas con resolución de célula única, además de probar sustancias de potencial uso terapéutico, al mismo tiempo, es una meta de las neurociencias actuales. Lo que está generando tecnología cada vez más sorprendente.  

Aun con las limitadas técnicas que tenemos ahora, ¿qué sabemos de los microcircuitos cerebrales? Sabemos que se conforman y mantienen gracias a varios procesos, algunos de ellos hipotetizados de tiempo atrás (Hebb, 1949), pero que hoy ya cuentan con abundante evidencia experimental: 

Plasticidad sináptica de largo plazo.

Así se llama la capacidad que tienen las sinapsis para cambiar su fuerza o “peso”. Cuando la sinapsis se hace más fuerte decimos que hubo facilitación o potenciación sináptica. Cuando la sinapsis se hace débil decimos que hubo depresión sináptica. La fuerza de las sinapsis entre las neuronas se puede modificar de manera duradera o temporal. Hay dos mecanismos de largo plazo: 

LTP o “potenciación de largo plazo” por sus siglas en inglés (long term potentiation) que aumenta o potencia la fuerza de las sinapsis entre dos neuronas (w -o Bennett, 2000). Esto sucede entre neuronas que disparan juntas, aquellas cuya actividad está correlacionada, un verdadero chisporroteo, y así se ve en los experimentos de imagenología celular: como cuando se lanzan fuegos artificiales. También está la LTD o “depresión de largo plazo” por sus siglas en inglés (long term depression) que disminuye o deprime la fuerza de la sinapsis entre dos neuronas (w -o Massey y Bashir, 2007). Sucede cuando la actividad de un grupo de neuronas no está correlacionada: se debilitan sus conexiones. 

Entre ambos procesos, LTP y LTD, se configura la estructura de los circuitos cerebrales. El cambio en las fuerzas o pesos sinápticos relativos entre los elementos del circuito se considera la base de la memoria.  

Actividad correlacionada.

Las funciones cerebrales se realizan por grupos de neuronas disparando más o menos juntas, formando agregados  derivados de los cambios en los pesos sinápticos descritos en el apartado anterior. Un grupo o agregado de neuronas recibe al mismo tiempo la información por el hecho de que las conexiones entre ellas están reforzadas lo cual soporta la llamada codificación poblacional o vectorial. A su vez, otro grupo de neuronas puede estar activamente inhibido por las neuronas que en ese momento están disparando y así, las diferentes tareas que ambos grupos realizan no se entremezclan y se generan a su debido tiempo. Cuando esto no sucede hay por ejemplo movimientos anormales, pensamientos obsesivos o depresión entre otras patologías. Pues una hipótesis de las neurociencias es que estos agregados o grupos neuronales trabajando en conjunto son los ladrillos o piezas para tener representaciones mentales o acciones motoras: perceptos y movimientos. Las técnicas utilizadas para observar a estos grupos neuronales funcionando en el tejido cerebral vivo mantenido bajo el microscopio son: imagenología de calcio o de voltaje, electrofisiología celular, histología, inmunocitoquímica, biología molecular y demás. Todas se usan en el laboratorio para estudiar a los microcircuitos. A su vez, los datos se procesan utilizando mucha programación, algoritmos, estadística y matemáticas.  Es por eso que se habla de neurociencias, científicos de todas las áreas tienen que llevar a cabo un trabajo multidisciplinario para que se dé la investigación moderna (e.g., geociencias, ciencias humanas, ciencias de los sistemas complejos, etc), lo que pone de cabeza y trastorna las antiguas divisiones universitarias basadas en facultades, institutos y departamentos, así como los currículos basados en “carreras”. Por ejemplo, recientemente aparecieron los neurofilósofos, los neuroeconomistas y otros. 

Al registro de la actividad eléctrica de un agregado neuronal en el tiempo le llamamos un “estado funcional del microcircuito” o simplemente estado. Como no siempre está disparando el mismo agregado neuronal, decimos que el microcircuito posee varios estados. Estos estados se alternan la actividad neural llevándola, literalmente, de unos a otros. Al ser la actividad correlacionada, recurrente y alternada, el registro poblacional mediante un electrodo de campo (e.g., el EEG) muestra oscilaciones u ondas a frecuencias y ritmos determinados. En suma, un agregado neuronal son aquellas neuronas que se activan juntas dando un estado de actividad en la red. 

Las secuencias de actividad de los agregados neuronales genera  ensambles neuronales

Los  “Ensambles Neuronales” (o Cell Assemblies en inglés, literalmente asambleas de neuronas) tienen la posibilidad de formar una red neuronal escalable, pues están formado por varios agregados neuronales, como los del apartado anterior, conectados entre sí, de forma que el disparo recurrente y sincrónico de los grupos se alterna entre un agregado y otro. La actividad neural que viaja por los circuitos del cerebro es la actividad correlacionada de los agregados que, como están conectados unos con otros, pueden generar secuencias de actividad (Carrillo-Reid y cols., 2008). Los estados se suceden unos a otros de manera recurrente, alternada, muchas veces estereotipada y con una frecuencia característica. Pensemos un momento en las acepciones del sustantivo ensamble y del verbo ensamblar (diccionario de la RAE): un ensamble de cuerdas, una ensambladura de piezas para formar una máquina, un ensamble de rutinas o algoritmos para formar un programa de cómputo, etc. Ensamble da la idea de algo que trabaja de manera coordinada siguiendo una secuencia, en este caso, la secuencia de actividad neuronal sigue los circuitos preferentes derivados de la plasticidad sináptica de largo plazo que se generó en las sinapsis de las neuronas que conectan los agregados neuronales, dando la secuencia de estados funcionales del microcircuito, tal como la melodía que podría surgir de un ensamble de cámara, o bien de las subrutinas computacionales para un sintetizador.  

Una hipótesis es que estas secuencias unitarias se encadenan entre sí siguiendo una sintaxis, preferentemente de tipo cerrado o cíclico: “circuito recurrente”. Esto tiene ventajas pues los constituyentes se alternan y pasan la actividad de uno al otro formando patrones espacio-temporales que sostienen la entrada sensorial y los mecanismos cognitivos internos como la memoria de trabajo (reverberancia), así como las secuencias de comandos motores (programas), pero que pueden cambiar si cambian las circunstancias.  Como los ensambles pueden encadenarse unos a otros a manera de palabras en frases y de frases en párrafos y así sucesivamente, ya tenemos una hipótesis de trabajo para explicar como las redes neuronales del cerebro ejecutan, por ejemplo, respuestas complejas, hábitos, programas o rutinas motoras (ej.: subir a un árbol, lanzar una piedra, montar bicicleta, tocar el piano, etc.). Muchas secuencias generan los mecanismos adaptativos a los estímulos del medio ambiente. Tienen como característica principal su robustez, esto es, es difícil modificarlos con cualquier nuevo estímulo que aparezca al azar una vez que han sido creados, sin cambiar las condiciones iniciales. Además, la cadena de ensambles se activaría siguiendo un orden como en un programa. La arquitectura modular y su sintaxis, hipotéticas ambas, genera varias propiedades. Mencionamos algunas:   

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