Las neuronas se comunican entre sí enviando pulsos rápidos de señales eléctricas llamadas picos. A primera vista, la generación de estos picos puede ser muy confiable: cuando una neurona aislada recibe repetidamente exactamente la misma entrada eléctrica, encontramos el mismo patrón de picos. ¿Por qué, entonces, la actividad de las neuronas corticales en un animal vivo fluctúa y parece realmente tan variable?
Hay dos razones para esto.
En primer lugar, cuando se transmite una señal a otra neurona, el proceso a veces puede fallar y estas fallas son impredecibles, como tirar un dado para decidir un resultado. “Estimamos que la posibilidad de una sinapsis entre dos neuronas piramidales corticales que pasan una señal de neurotransmisor químico puede ser tan baja como 10%”, explica el investigador principal Max Nolte. Esta incertidumbre significa que una neurona escuchará el mismo mensaje enviado por las neuronas conectadas de manera diferente cada vez.
En segundo lugar, cuando los dos tipos fundamentales de neuronas corticales (excitatoria e inhibitoria) están interconectados en una red, se amplifican pequeñas incertidumbres en los patrones de actividad. Esto lleva a patrones impredecibles, un comportamiento que se llama caos.
Este telón de fondo de ruido y caos sugiere que las neuronas corticales individuales no pueden encontrar el orden y disparar picos confiables, por lo que el cerebro tiene que ‘promediar’ la actividad de muchas neuronas para estar seguro: escuche a todo el coro en lugar de cantantes individuales.
La neurociencia de simulación encuentra la respuesta.
Las manipulaciones experimentales requeridas para desenredar las fuentes de ruido en el cerebro y evaluar su impacto en la actividad neuronal son actualmente imposibles de realizar en un animal vivo in vivo, o incluso en tejido cerebral separado in vitro. “Por el momento, simplemente no es posible controlar todos los miles de entradas de todo el cerebro a una neurona in vivo, ni para encender y apagar diferentes fuentes de ruido”, dice Nolte.
La aproximación más cercana del tejido cortical hasta la fecha en un modelo es la reconstrucción digital biológicamente detallada del Microcircuito neocortical del Proyecto del Cerebro Azul (Cell 2015). Este modelo de computadora proporcionó la plataforma ideal para que los investigadores estudien en qué medida pueden entenderse las voces de las neuronas individuales, ya que contiene modelos con restricción de datos de la transmisión de señal no confiable entre neuronas.
Usando este modelo, descubrieron que la actividad que se genera espontáneamente a partir de las neuronas interconectadas es muy ruidosa y caótica, y representa tiempos de pico muy diferentes en cada repetición. “Estudiamos el origen y la naturaleza de la variabilidad interna cortical con un modelo biofísico de microcircuito neocortical con fuentes de ruido biológicamente realistas”, revela Nolte. “Observamos que las señales de neurotransmisores poco confiables se amplifican por la dinámica recurrente de la red, causando una memoria del pasado que decae rápidamente: un mar de ruido y caos”.
Respuestas confiables en medio del ruido y el caos.
Pero, por supuesto, el cerebro de los mamíferos no tiene una memoria en descomposición rápida. De hecho, quizás la idea más fascinante de los hallazgos es que los tiempos de pico que eran poco confiables durante la actividad espontánea se volvieron altamente confiables cuando el circuito recibió entradas externas. Este fenómeno no fue simplemente el resultado de una fuerte entrada externa que condujo directamente a las neuronas a respuestas confiables.
Incluso una entrada talamocortical débil podría cambiar la red brevemente a un régimen de picos altamente confiable. En ese punto, las interacciones entre las neuronas que de otro modo amplifican la incertidumbre y el caos a la inversa amplifican la confiabilidad y permiten que el cerebro encuentre el orden.
“Los estímulos talamocorticales pueden provocar tiempos de pico confiables con una precisión de milisegundos en medio del ruido y el caos”, explica el Fundador y Director de Blue Brain, Prof. Henry Markram. “Sorprendentemente, pudimos demostrar que este efecto depende de que las neuronas corticales trabajen en equipo.
Por lo tanto, nuestro modelo muestra que el ruido y el caos en las redes de neuronas corticales son compatibles con los picos confiables, lo que permite que el cerebro encuentre el orden. Este hallazgo sugiere que la actividad altamente fluctuante de las neuronas corticales en un animal vivo refleja el orden, no el ruido y el caos”, concluye Markram.
Mayor información: Max Nolte, Michael W. Reimann, James G. King, et al. «Cortical reliability amid noise and chaos» Nature Communications, Published: 22 August 2019.