Cómo funcionan los circuitos cerebrales

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Al registro de la actividad eléctrica de un agregado neuronal en el tiempo le llamamos un “estado funcional del microcircuito” o simplemente estado. Como no siempre está disparando el mismo agregado neuronal, decimos que el microcircuito posee varios estados. Estos estados se alternan la actividad neural llevándola, literalmente, de unos a otros. Al ser la actividad correlacionada, recurrente y alternada, el registro poblacional mediante un electrodo de campo (e.g., el EEG) muestra oscilaciones u ondas a frecuencias y ritmos determinados. En suma, un agregado neuronal son aquellas neuronas que se activan juntas dando un estado de actividad en la red.

Las secuencias de actividad de los agregados neuronales genera ensambles neuronales

Los “Ensambles Neuronales” (o Cell Assemblies en inglés, literalmente asambleas de neuronas) tienen la posibilidad de formar una red neuronal escalable, pues están formado por varios agregados neuronales, como los del apartado anterior, conectados entre sí, de forma que el disparo recurrente y sincrónico de los grupos se alterna entre un agregado y otro. La actividad neural que viaja por los circuitos del cerebro es la actividad correlacionada de los agregados que, como están conectados unos con otros, pueden generar secuencias de actividad (Carrillo-Reid y cols., 2008). Los estados se suceden unos a otros de manera recurrente, alternada, muchas veces estereotipada y con una frecuencia característica. Pensemos un momento en las acepciones del sustantivo ensamble y del verbo ensamblar (diccionario de la RAE): un ensamble de cuerdas, una ensambladura de piezas para formar una máquina, un ensamble de rutinas o algoritmos para formar un programa de cómputo, etc. Ensamble da la idea de algo que trabaja de manera coordinada siguiendo una secuencia, en este caso, la secuencia de actividad neuronal sigue los circuitos preferentes derivados de la plasticidad sináptica de largo plazo que se generó en las sinapsis de las neuronas que conectan los agregados neuronales, dando la secuencia de estados funcionales del microcircuito, tal como la melodía que podría surgir de un ensamble de cámara, o bien de las subrutinas computacionales para un sintetizador.

Una hipótesis es que estas secuencias unitarias se encadenan entre sí siguiendo una sintaxis, preferentemente de tipo cerrado o cíclico: “circuito recurrente”. Esto tiene ventajas pues los constituyentes se alternan y pasan la actividad de uno al otro formando patrones espacio-temporales que sostienen la entrada sensorial y los mecanismos cognitivos internos como la memoria de trabajo (reverberancia), así como las secuencias de comandos motores (programas), pero que pueden cambiar si cambian las circunstancias. Como los ensambles pueden encadenarse unos a otros a manera de palabras en frases y de frases en párrafos y así sucesivamente, ya tenemos una hipótesis de trabajo para explicar como las redes neuronales del cerebro ejecutan, por ejemplo, respuestas complejas, hábitos, programas o rutinas motoras (ej.: subir a un árbol, lanzar una piedra, montar bicicleta, tocar el piano, etc.). Muchas secuencias generan los mecanismos adaptativos a los estímulos del medio ambiente. Tienen como característica principal su robustez, esto es, es difícil modificarlos con cualquier nuevo estímulo que aparezca al azar una vez que han sido creados, sin cambiar las condiciones iniciales. Además, la cadena de ensambles se activaría siguiendo un orden como en un programa. La arquitectura modular y su sintaxis, hipotéticas ambas, genera varias propiedades. Mencionamos algunas:

Los circuitos son escalables, como en el juego de LEGO los módulos se ensamblan y disocian formando redes neurales más grandes o más chicas según se necesite.

Hay “ignición” o cebamiento: esto es, la activación de cualquiera de los módulos (agregados) inicia la secuencia completa: basta ver una parte del percepto para imaginarnos el todo (Gestalt). La hipótesis fuerte que subyace a esta propiedad es que si sabemos las reglas generales de cómo funciona un microcircuito, inferimos que todos lo demás son más o menos iteraciones del mismo diseño con sus detalles locales.

Esta propiedad subyace al problema de “Los Universales”, que persiste desde la edad media, aunque ahora tengan propiedades formales que dan lugar a la Teoría de Conjuntos. ¿Cómo es que podemos reconocer cualquier elemento del conjunto (universal) “silla”, desde un trono hasta un banquito pasando por todas las modalidades de sillas que se nos presenten? Platón habló de una dimensión donde el modelo de silla se mantiene incólume y perfecto mientras que todas sus instancias terrenales eran derivadas imperfectas de ese modelo. Los nominalistas decían que los conjuntos no existían más que como abstracciones. Pero podría ser que el ensamble neuronal que almacena el conjunto “silla”, al tener la propiedad de la ignición, se va a activar con cualquiera de las instancias que presente una combinación de rasgos permanentes de los elementos del conjunto silla: tener cuatro patas y un lugar para asentar el trasero, por ejemplo. Este universal se guardaría en un ensamble neuronal.

Los circuitos poseen la propiedad de “composicionalidad”. Se le llama así a la facultad de generar procedimientos complejos a partir de la actividad de módulos simples o básicos, dependiendo de cómo se organicen y coordinen en jerarquías. Con los mismos elementos pueden formarse diversos agregados y por lo tanto diversos ensambles, por lo que las mismas neuronas pueden ser empleadas en diversas tareas. Esta arquitectura hace que las capacidades computacionales de las redes neurales sean muy grandes. Analogías para entender el concepto de composicionalidad son: con las veinte y siete letras del alfabeto y unos cuantos signos de puntuación se pueden escribir todas las novelas que se quieran y un infinito número de novelas no existentes aun. Con las siete notas musicales se puede escribir un sinnúmero de sinfonías y piezas musicales. Con los cuatro pares de bases del DNA se construye un infinito número de genomas –y por lo tanto especies, etc. (Bienenstock y Geman, 2005; Hammer, 2003). Esta propiedad es soportada por que la secuencia de estados funcionales del circuito formando ciclos de actividad cerrados con la posibilidad de recombinarse. Se ha intentando tener lo mismo con cadenas lineales de conexiones pero estás se van arborizando sin cortapisas requiriendo cada vez más y más elementos hasta hacerse inmanejables o fractálicas.

Plasticidad sináptica de corto plazo y modulación presináptica.

En todo lo dicho anteriormente hay una incoherencia: ¿Cómo tenemos circuitos estables y robustos