Neurociencia

Las personas que aprenden “rápido” poseen neuronas rápidas.

Los científicos de la Escuela de Medicina NUS Yong Loo Lin han descubierto que la rapidez con que una persona puede captar, procesar, comprender, almacenar y usar información se reduce a la velocidad y el momento en que las neuronas en el cerebro se activan. Cuanto más estrecha sea la brecha entre el disparo de una neurona y la siguiente, mayor será la velocidad con la que se recibe, almacena y actúa la información.

En otras palabras, cuando se trata de un pensamiento rápido, el tiempo hace toda la diferencia.

La capacidad de adaptarse y aprender con la experiencia es una de las características más intrigantes del cerebro humano. Este fascinante órgano está compuesto por miles de millones de neuronas, que a su vez están conectadas a muchas otras células. Las conexiones físicas entre las neuronas, llamadas sinapsis, son donde las neuronas se comunican entre sí. Las sinapsis son notablemente plásticas, estas conexiones pueden fortalecerse o debilitarse dinámicamente en respuesta a la información entrante. Tales cambios en la eficacia de las sinapsis subyacen el aprendizaje y la formación de la memoria en el cerebro.

El equipo de NUS descubrió que las neuronas en el hipocampo, una región del cerebro crítica para la formación de la memoria, utilizan una variedad sorprendentemente amplia de mecanismos de aprendizaje. Una de estas formas de aprendizaje, denominada “plasticidad dependiente del tiempo de espiga (STDP)”, depende de la sincronización de cada par de picos eléctricos (actividad eléctrica utilizada para transmitir información dentro de las neuronas) en la neurona presináptica y en la fase posterior a la sináptica.

Un pico eléctrico en la neurona presináptica estimula a la neurona a liberar neurotransmisores, que viajan a través de la sinapsis para activar la neurona postsináptica, donde la información se convierte nuevamente en un pico eléctrico. Cuando las neuronas pre- y postsinápticas están activas al mismo tiempo (con una diferencia de menos de 30 milisegundos), las conexiones entre ellas se fortalecen.

Además, los investigadores demostraron que cuando los picos pre y postsinápticos se producen al mismo tiempo, el aumento de la fuerza sináptica persiste durante varias horas, y la sinapsis puede incluso fortalecer la información débil para que se almacene. El efecto fue específico, trabajando solo para fortalecer esta sinapsis, no para mejorar los cambios en otras sinapsis. Este estudio revela lo importante que es el tiempo en fracción de segundo en la actividad neuronal para configurar el procesamiento de la información en el cerebro.

Los investigadores pudieron detectar los efectos a más largo plazo de la temporización entre picos porque estudiaron los cambios sinápticos durante más tiempo (4 horas) que las duraciones empleadas en estudios previos, que generalmente eran menos de 1,5 horas.

«Desafortunadamente, la capacidad del cerebro para cambiar en respuesta a una sincronización tan precisa del flujo de información puede faltar en los cerebros afectados por la enfermedad de Alzheimer, ya que el hipocampo está particularmente dañado en esta causa común de demencia.

Este estudio puede proporcionar la base para comprender cómo tales diferencias de tiempo alteran la función cerebral y también cómo estos cambios podrían revertirse o mitigarse. Esto podría permitir a los médicos ayudar a los pacientes que sufren pérdida de memoria «, dijo el Dr. Christopher Chen.

Una comprensión integral de los factores que determinan las conexiones neuronales es fundamental para nuestra comprensión del procesamiento de la información en el cerebro. También nos ayuda a entender cómo se forman los recuerdos. Además, una comprensión firme de estas reglas computacionales neuronales puede ayudar a guiar la construcción de tecnología de inteligencia artificial, por ejemplo, redes neuronales profundas, que están inspiradas en los mecanismos de aprendizaje del cerebro.

«En el caso del trastorno del espectro autista, algunos de los sistemas neuronales son más activos que otros. Esta podría ser la razón por la cual algunas personas autistas son buenas en ciertas tareas como las artes o las matemáticas, pero tienen dificultades para socializar. Usando inteligencia artificial, «Podría ser posible identificar las redes neuronales que están más o menos activas y podría ser posible normalizar su funcionamiento utilizando las reglas de STDP», dijo el Dr. Sajikumar.

Sobre la base de esta comprensión mejorada de cómo los cerebros normales computan la información y el aprendizaje, los investigadores pueden identificar mecanismos para estudios posteriores que puedan estar involucrados en enfermedades como la esquizofrenia, la depresión, la pérdida de sueño, el derrame cerebral, el dolor crónico, la discapacidad de aprendizaje y la enfermedad de Alzheimer.

Referencia: PNAS © Fuente: Universidad de Singapur.

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