El poder de la selectividad mixta: comprender la función cerebral y la cognición

Diariamente, nuestro cerebro se esfuerza por encontrar un equilibrio: con tantos eventos a nuestro alrededor y, al mismo tiempo, tantos impulsos y recuerdos internos, nuestros pensamientos deben ser flexibles, pero lo suficientemente enfocados como para guiar todo lo que necesitamos hacer. En un nuevo artículo publicado en la revista Neuron, un equipo de neurocientíficos describe cómo el cerebro logra la capacidad cognitiva de integrar toda la información relevante sin verse abrumado por lo irrelevante.

Los autores argumentan que esta flexibilidad se deriva de una propiedad clave observada en muchas neuronas: la "selectividad mixta". Si bien muchos neurocientíficos creían anteriormente que cada célula tenía una sola función especializada, evidencias más recientes han demostrado que muchas neuronas pueden participar en diferentes conjuntos computacionales que trabajan en paralelo. En otras palabras, cuando un conejo está considerando mordisquear una lechuga en el jardín, una sola neurona podría estar involucrada no solo en evaluar su hambre, sino también en oír a un halcón en lo alto u oler a un coyote en los árboles y calcular la distancia a la que se encuentra la lechuga.

El cerebro no realiza múltiples tareas, afirmó Earl K. Miller, coautor del artículo y profesor del Instituto Picower para el Estudio del Aprendizaje y la Memoria del MIT, y uno de los pioneros de la idea de la selectividad mixta. Sin embargo, muchas células sí tienen la capacidad de realizar múltiples cálculos (en esencia, "pensamientos"). En el nuevo artículo, los autores describen los mecanismos específicos que utiliza el cerebro para reclutar neuronas para diferentes cálculos y garantizar que dichas neuronas representen el número correcto de dimensiones de una tarea compleja.

Estas neuronas realizan numerosas funciones. Con selectividad mixta, se puede tener un espacio de representación tan complejo como se necesite, y no más. Ahí reside la flexibilidad de la función cognitiva.

Earl K. Miller, Profesor, Instituto Picower para el Estudio del Aprendizaje y la Memoria, Instituto Tecnológico de Massachusetts

La coautora Kay Tai, profesora del Instituto Salk y de la Universidad de California en San Diego, dijo que la selectividad mixta entre las neuronas, particularmente en la corteza prefrontal medial, es clave para posibilitar muchas capacidades mentales.

"El MPFC es como un susurro que representa muchísima información mediante conjuntos altamente flexibles y dinámicos", dijo Tai. "La selectividad mixta es la propiedad que nos otorga flexibilidad, capacidad cognitiva y creatividad. Es el secreto para maximizar la potencia computacional, que es esencialmente la base de la inteligencia".

Origen de la idea

La idea de la selectividad mixta surgió en el año 2000, cuando Miller y su colega John Duncan defendieron un resultado sorprendente de un estudio sobre la función cognitiva en el laboratorio de Miller. Cuando los animales clasificaban imágenes en categorías, parecía que se reclutaba alrededor del 30 % de las neuronas de la corteza prefrontal. Los escépticos que creían que cada neurona tenía una función específica se burlaban de la idea de que el cerebro pudiera dedicar tantas células a una sola tarea. La respuesta de Miller y Duncan fue que quizás las células tenían la flexibilidad de participar en múltiples cálculos. La capacidad de servir en un grupo cerebral, como lo hacían, no excluía su capacidad de servir en muchos otros.

Pero ¿qué beneficio aporta la selectividad mixta? En 2013, Miller colaboró con dos coautores del nuevo artículo, Mattia Rigotti de IBM Research y Stefano Fusi de la Universidad de Columbia, para demostrar cómo la selectividad mixta otorga al cerebro una gran flexibilidad computacional. En esencia, un conjunto de neuronas con selectividad mixta puede albergar muchas más dimensiones de información sobre una tarea que una población de neuronas con funciones fijas.

"Desde nuestro trabajo original, hemos avanzado en la comprensión de la teoría de la selectividad mixta desde la perspectiva de las ideas clásicas del aprendizaje automático", afirmó Rigotti. "Por otro lado, cuestiones importantes para los experimentalistas sobre los mecanismos que la implementan a nivel celular han sido relativamente poco estudiadas. Esta colaboración y este nuevo artículo buscan llenar ese vacío".

En el nuevo artículo, los autores imaginan a un ratón decidiendo si comerse una baya. Podría oler deliciosa (esa es una dimensión). Podría ser venenosa (esa es otra). Otra dimensión del problema podría presentarse en forma de una señal social. Si un ratón huele una baya en el aliento de otro ratón, es probable que la baya sea comestible (dependiendo de la salud aparente del otro ratón). Un conjunto neuronal con selectividad mixta podría integrar todo esto.

Atrayendo neuronas

Si bien la selectividad mixta cuenta con abundante evidencia —se ha observado en toda la corteza cerebral y en otras regiones cerebrales como el hipocampo y la amígdala—, aún quedan preguntas sin responder. Por ejemplo, ¿cómo se reclutan las neuronas para las tareas y cómo las neuronas con una mentalidad tan amplia se mantienen enfocadas únicamente en lo verdaderamente crucial?

En el nuevo estudio, investigadores como Marcus Benna de la UC San Diego y Felix Taschbach del Instituto Salk identifican las formas de selectividad mixta que observaron los investigadores y argumentan que cuando las oscilaciones (también conocidas como "ondas cerebrales") y los neuromoduladores (sustancias químicas como la serotonina o la dopamina que influyen en la función neuronal) reclutan neuronas en conjuntos computacionales, también las ayudan a "filtrar" lo que es importante para ese propósito.

Por supuesto, algunas neuronas se especializan en una entrada específica, pero los autores señalan que son la excepción, no la regla. Estas células, según los autores, poseen "selectividad pura". Solo les importa si el conejo ve lechuga. Algunas neuronas presentan "selectividad mixta lineal", lo que significa que su respuesta depende predeciblemente de la suma de múltiples entradas (el conejo ve lechuga y siente hambre). Las neuronas que aportan mayor flexibilidad de medición son aquellas con "selectividad mixta no lineal", que pueden explicar múltiples variables independientes sin tener que sumarlas todas. En cambio, pueden explicar un conjunto completo de condiciones independientes (p. ej., hay lechuga, tengo hambre, no oigo halcones, no huelo coyotes, pero la lechuga está lejos y veo una valla bastante resistente).

Entonces, ¿qué atrae a las neuronas a centrarse en factores significativos, sin importar cuántos haya? Un mecanismo son las oscilaciones, que ocurren en el cerebro cuando muchas neuronas mantienen su actividad eléctrica al mismo ritmo. Esta actividad coordinada permite compartir información, esencialmente sintonizándolas, como un grupo de autos que reproducen la misma estación de radio (quizás la transmisión de un halcón sobrevolando). Otro mecanismo que destacan los autores son los neuromoduladores. Estos son sustancias químicas que, al alcanzar receptores dentro de las células, también pueden influir en su actividad. Por ejemplo, un aumento repentino de acetilcolina puede, de manera similar, sintonizar las neuronas con los receptores adecuados para una actividad o información en particular (quizás la sensación de hambre).

"Es probable que estos dos mecanismos trabajen juntos para formar dinámicamente redes funcionales", escriben los autores.

Comprender la selectividad mixta, continúan, es fundamental para comprender la cognición.

«La selectividad mixta es ubicua», concluyen. «Está presente en todas las especies y cumple funciones que abarcan desde la cognición de alto nivel hasta procesos sensoriomotores automáticos como el reconocimiento de objetos. Su prevalencia generalizada pone de relieve su papel fundamental al proporcionar al cerebro la capacidad de procesamiento escalable necesaria para el pensamiento y la acción complejos».

Los detalles del estudio están disponibles en la página de la revista CELL