MADRID 29 Ene. (EUROPA PRESS) -
La dinámica neuronal de los circuitos de la corteza cerebral es de una naturaleza tal que permite eliminar en gran medida las correlaciones entre neuronas, impuestas por
la anatomía, lo que representa un avance hacia la comprensión del código que usa el cerebro para procesar información, según un estudio llevado a cabo por investigadores nacionales e internacionales.
Así, el trabajo, llevado a cabo por investigadores del grupo de Neurociencia Computacional de la Universidad Autónoma de Madrid, del Quantitative Neuroscience Laboratory de la Universidad de Rutgers y del Center for Neural Science de la Universidad de Nueva York, ambos en Estados Unidos, y publicado en 'Science', ha podido demostrar que las correlaciones entre neuronas no son una consecuencia inevitable de la conectividad de los circuitos corticales.
En líneas generales se ha demostrado que las neuronas actúan como si fuesen independientes. Para ello, según informan, han combinado el análisis matemático de redes de neuronas con experimentos en los que se toman registros simultáneos de la actividad de una población de neuronas en ratas anestesiadas.
Este fenómeno ocurre incluso en circuitos corticales con conectividad muy densa. A través de la realización de una serie de experimentos han mostrado que, en ciertas condiciones, poblaciones de neuronas de la corteza cerebral de la rata pueden funcionar en este estado de actividad asíncrona (independiente). Este resultado tiene consecuencias importantes sobre el entendimiento del código neuronal porque abre la posibilidad de que no sea intrínsecamente estocástico.
Las neuronas de la corteza cerebral representan en su actividad la información sensorial que se adquieren en el entorno, así como también las funciones motoras y cognitivas fundamentales. "Los neurocientíficos llevan décadas tratando de descifrar el código que utiliza el cerebro para trasformar un estímulo en secuencias de impulsos eléctricos emitidos por grandes poblaciones de neuronas", recuerdan.
Las neuronas codifican la presencia de patrones visuales en la imagen con la frecuencia de emisión de impulsos pero el número exacto de éstos parece ser aleatorio. Sólo tras promediar la respuesta sobre un número grande de repeticiones, es posible eliminar la variabilidad y descodificar en la respuesta promedio la presencia, por ejemplo, de una línea en una determinada posición del campo visual.
"Dado que somos capaces de percibir imágenes sin necesidad de mirarlas repetidamente, se piensa que los efectos de la variabilidad de cada neurona podrían ser evitados si la información estuviese distribuida en una población de miles de neuronas", explican. Cada una de ellas haría una representación "ruidosa" del estímulo, pero promediando sobre la población el cerebro sería capaz de obtener una codificación precisa del mismo.
