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El poder de la selectividad mixta: comprensión de la función cerebral y la cognición
Último revisado: 14.06.2024
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Cada día nuestro cerebro se esfuerza por optimizar una compensación: con muchos eventos sucediendo a nuestro alrededor y, al mismo tiempo, muchos 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 que no es relevante.
Los autores sostienen que la flexibilidad surge de una propiedad clave observada en muchas neuronas: la "selectividad mixta". Si bien muchos neurocientíficos pensaban anteriormente que cada célula tenía sólo una función especializada, evidencia más reciente ha demostrado que muchas neuronas pueden participar en diferentes conjuntos computacionales trabajando en paralelo. En otras palabras, cuando un conejo está considerando mordisquear lechuga en el jardín, una neurona puede participar no sólo en juzgar su hambre, sino también en escuchar un halcón sobre su cabeza o oler un coyote en los árboles y determinar a qué distancia está la lechuga..
El cerebro no realiza múltiples tareas, afirmó el coautor Earl K. Miller, profesor del Instituto Picower para el Aprendizaje y la Memoria del MIT y uno de los pioneros de la idea de la selectividad mixta, pero muchas células tienen la capacidad participar en múltiples procesos computacionales (esencialmente, "pensamientos"). En el nuevo artículo, los autores describen mecanismos específicos que el cerebro utiliza para reclutar neuronas para realizar diversos cálculos y garantizar que esas neuronas representen el número correcto de dimensiones de un problema complejo.
Estas neuronas realizan muchas funciones. Con selectividad mixta es posible tener un espacio representativo tan complejo como sea necesario y nada más. Aquí es donde radica la flexibilidad de la función cognitiva."
Earl K. Miller, profesor del Instituto Picower para el Estudio del Aprendizaje y la Memoria del Instituto Tecnológico de Massachusetts
La coautora Kaye Tai, profesora del Instituto Salk y de la Universidad de California en San Diego, dijo que la selectividad mixta entre las neuronas, especialmente en la corteza prefrontal medial, es clave para habilitar muchas habilidades mentales.
"El MPFC es como un susurro que representa tanta información a través de conjuntos altamente flexibles y dinámicos", dijo Tai. "La selectividad mixta es la propiedad que nos da flexibilidad, capacidad cognitiva y creatividad. Es el secreto para maximizar el poder de procesamiento, que es esencialmente la base de la inteligencia."
Origen de la idea
La idea de la selectividad mixta se originó en el año 2000, cuando Miller y su colega John Duncan defendieron un resultado sorprendente de una investigación sobre la función cognitiva en el laboratorio de Miller. Cuando los animales clasificaron las imágenes en categorías, alrededor del 30 por ciento de las neuronas de la corteza prefrontal del cerebro parecían estar activadas. 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 tal vez las células tuvieran la flexibilidad de participar en muchos cálculos. La capacidad de servir en un grupo cerebral, tal como estaba, no impedía su capacidad de servir a muchos otros.
Pero ¿qué beneficios aporta la selectividad mixta? En 2013, Miller se asoció con dos coautores de un nuevo artículo, Mattia Rigotti de IBM Research y Stefano Fusi de la Universidad de Columbia, para mostrar cómo la selectividad mixta dota al cerebro de una poderosa flexibilidad computacional. En esencia, un conjunto de neuronas con selectividad mixta puede acomodar muchas más dimensiones de información de tareas que una población de neuronas con funciones invariantes.
"Desde nuestro trabajo inicial, hemos avanzado en la comprensión de la teoría de la selectividad mixta a través de la lente de las ideas clásicas del aprendizaje automático", afirmó Rigotti. "Por otro lado, las cuestiones importantes para los experimentadores sobre los mecanismos que hacen esto a nivel celular han sido relativamente poco exploradas. Esta colaboración y este nuevo artículo tenían como objetivo llenar este vacío".
En el nuevo artículo, los autores presentan un ratón decidiendo si come una baya. Puede que huela delicioso (esa es una dimensión). Puede ser venenoso (esa es otra cosa). Otra dimensión o dos del problema pueden surgir en forma de señal social. Si un ratón huele una baya en el aliento de otro ratón, entonces la baya probablemente sea comestible (dependiendo de la salud aparente del otro ratón). Un conjunto neuronal con selectividad mixta podrá integrar todo esto.
Atraer neuronas
Aunque la selectividad mixta está respaldada por abundante evidencia (se ha observado en toda la corteza y en otras regiones del cerebro como el hipocampo y la amígdala), quedan preguntas abiertas. Por ejemplo, ¿cómo se reclutan las neuronas para las tareas y cómo las neuronas que tienen una mentalidad tan “amplia” se mantienen sintonizadas sólo con lo que es realmente importante para la misión?
En un nuevo estudio, investigadores como Marcus Benna de 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) atraen a las neuronas a conjuntos computacionales y también les ayudan a "filtrar" lo que es importante para este propósito.
Por supuesto, algunas neuronas están especializadas para una entrada particular, pero los autores señalan que son la excepción, no la regla. Los autores dicen que estas células tienen "selectividad pura". Sólo les importa si el conejo ve la lechuga. Algunas neuronas exhiben una "selectividad lineal mixta", lo que significa que su respuesta depende de manera predecible de la suma de múltiples entradas (un conejo ve lechuga y siente hambre). Las neuronas que añaden la mayor flexibilidad de medición son aquellas con "selectividad mixta no lineal", que pueden dar cuenta de múltiples variables independientes sin la necesidad de sumarlas. En cambio, pueden tener en cuenta todo un conjunto de condiciones independientes (por ejemplo, hay lechuga, tengo hambre, no oigo ningún halcón, no huelo a coyotes, pero la lechuga está lejos y puedo ver una valla bastante fuerte).
Entonces, ¿qué atrae a las neuronas a centrarse en factores importantes, sin importar cuántos sean? Un mecanismo es la oscilación, que ocurre en el cerebro cuando muchas neuronas mantienen su actividad eléctrica al mismo ritmo. Esta actividad coordinada permite compartir información, esencialmente sintonizándolos como un grupo de autos que reproducen la misma estación de radio (tal vez la transmisión de un halcón sobrevolando en círculos). Otro mecanismo que destacan los autores son los neuromoduladores. Se trata de sustancias químicas que, cuando llegan a los receptores del interior de las células, también pueden afectar a su actividad. Por ejemplo, un aumento repentino de acetilcolina puede preparar de manera similar a las neuronas con los receptores correspondientes para una actividad o información específica (tal vez 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 omnipresente”, concluyen. "Está presente en todas las especies y cumple una variedad de funciones, desde cognición de alto nivel hasta procesos sensoriomotores 'automáticos' como el reconocimiento de objetos. La aparición generalizada de selectividad mixta resalta su papel fundamental al proporcionar al cerebro el poder de procesamiento escalable necesario para procesos complejos. Pensamientos y acciones." p>
Lea más sobre el estudio en la revista CELL