Publicado en la revista eLife, un artículo liderado por el físico Emilio Kropff, investigador del CONICET en la Fundación Instituto Leloir, plantea la posibilidad de que tareas complejas en el cerebro son llevadas adelante por redes neuronales mucho más sencillas de lo que hasta ahora se pensaba, simplificando la concepción actual sobre los circuitos encargados de la memoria espacial.
(Agencia CyTA-Leloir).- Para comprender cómo funciona el cerebro, los científicos utilizan modelos computacionales que buscan emular lo que ocurre en nuestras cabezas, aunque, como toda simulación, presentan limitaciones. En el camino por obtener mejores representaciones sobre cómo se construye y funciona la memoria espacial, un artículo publicado en la revista eLife propone el uso de “atractores flexibles”, un nuevo concepto que permite estudiar mejor al GPS del cerebro de los mamíferos y plantea la posibilidad de que tareas complejas en el cerebro son llevadas adelante por redes neuronales mucho más sencillas de lo que se pensaba hasta ahora, simplificando también la concepción actual sobre los circuitos encargados de la memoria espacial.
“Nuestra hipótesis de atractores flexibles reduce mucho la complejidad que necesitaría tener la arquitectura de redes neuronales como las del GPS, y vuelve más fácil de entender y estudiar su formación”, aseguró a la Agencia CyTA-Leloir el físico Emilio Kropff, investigador del CONICET y jefe del Laboratorio de Fisiología y Algoritmos del Cerebro de la Fundación Instituto Leloir. El también autor principal del estudio añadió: “Esta simplificación se aplica a los modelos que usamos para estudiar las redes, pero también proponemos que el cerebro podría ser más sencillo de lo que pensamos”.
Para comprender mejor el alcance del trabajo, Kropff explicó que la memoria se constituye porque el cerebro logra reproducir siempre los mismos estados de actividad (combinaciones de neuronas activadas): “Si cuando me ocurrió algo se me activaron ciertas neuronas y yo puedo hacer que se vuelvan a activar, estoy recuperando la memoria de lo que me pasó. Eso se logra modificando la fuerza sináptica entre las neuronas involucradas, potenciándolas para que, en el futuro, aquellas que se activaron juntas tengan más influencia que otras”. En lenguaje técnico a eso se llama atractor: es como si esa memoria “atrajera” la actividad del cerebro y, desde ese momento, esa memoria es un estado preferencial de actividad, precisó.
Emilio Kropff, investigador del CONICET en la Fundación Instituto Leloir.
Con la física Sabrina Benas como primera autora, en el nuevo artículo el grupo liderado por Kropff se preguntó sobre la relación entre la arquitectura de la red neuronal y la forma de los atractores, que pueden tener distintas dimensiones. “Un atractor de una dimensión me permite acordarme de algo continuo, por ejemplo, una película; mientras que un atractor de dos dimensiones me permite recordar un espacio abierto, como una plaza”, señaló el investigador. Y destacó que para el estudio se plantearon entender si se necesitan distintas redes neuronales para almacenar una cara, una película o cómo es una plaza.
“La teoría hasta hoy respondía que sí, que cada memoria atractora requiere conexiones entre neuronas cuya arquitectura respeta la dimensionalidad del atractor. Sin embargo, en este trabajo mostramos una alternativa: una arquitectura sencilla puede servir para almacenar memorias más complejas y es lo que llamamos atractores flexibles”, explicó.
Según Kropff, la principal característica de un atractor flexible es que su arquitectura es mucho más simple que lo que va a representar. “Esa es la novedad que proponemos, ya que hasta ahora siempre se consideró que para recordar una plaza debo tener activas en la cabeza una serie de neuronas que sólo sirven para describir espacios de 2 dimensiones, donde cada neurona va a activarse en un lugar de esa plaza y aquellas que se activan cerca están fuertemente conectadas entre sí. Lo que nosotros mostramos es que con un esquema de conexiones muy sencillo también se pueden representar y memorizar espacios complejos”, explicó.
Mapas espaciales de neuronas de la corteza entorrinal, región del cerebro fundamental para la memoria y la ubicación espacial, modeladas en una computadora.
Para el estudio, los investigadores utilizaron células de retícula (grid cells), que son neuronas clave en el sistema de orientación (GPS) de roedores y otros mamíferos. Esas células se usan para representar o memorizar el espacio en dos dimensiones, pero no quedaba claro cómo hace el cerebro para conectar las neuronas de manera de respetar la geometría bidimensional.
“Lo que mostramos es que un set de conexiones neuronales muy sencillo es suficiente para que las grid cells representen bien el espacio en dos dimensiones”, resaltó Kropff. “Para comprobarlo realizamos simulaciones computacionales y tuvimos la colaboración indispensable de la topóloga Ximena Fernández, que nos ayudó a mostrar que las representaciones que lograba una red sencilla -un atractor flexible- eran topológicamente equivalentes a las de una arquitectura compleja diseñada específicamente para la tarea de representar dos dimensiones”, añadió.
“Entender los mecanismos por los cuales los mamíferos nos orientamos en el espacio puede servir, en un futuro, para el diseño de artefactos que se orientan solos”, dijo Kropff. “Sobre todo en la escala doméstica, las máquinas tienen todavía mucho para mejorar”.