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| Las neuronas que se activan juntas a veces se conectan entre sí. PASIEKA/Science Photo Library vía Getty Images |
18 abril 2025.- Cada día, las personas aprenden constantemente y forman nuevos recuerdos. Cuando empiezas un nuevo pasatiempo, pruebas una receta que te recomendó un amigo o lees las últimas noticias del mundo, tu cerebro almacena muchos de estos recuerdos durante años o décadas . Pero ¿cómo logra tu cerebro esta increíble hazaña?
En una investigación recientemente publicada en la revista Science, se han identificado algunas de las “reglas” que utiliza el cerebro para aprender .
El aprendizaje en el cerebro
El cerebro humano está compuesto por miles de millones de neuronas . Estas neuronas conducen pulsos eléctricos que transportan información, de forma similar a cómo las computadoras usan código binario para transportar datos.
Estos pulsos eléctricos se comunican con otras neuronas a través de conexiones entre ellas llamadas sinapsis . Cada neurona posee extensiones ramificadas, llamadas dendritas, que pueden recibir miles de impulsos eléctricos de otras células. Las dendritas transmiten estos impulsos al cuerpo principal de la neurona, donde esta integra todas estas señales para generar sus propios pulsos eléctricos.
Es la actividad colectiva de estos pulsos eléctricos a través de grupos específicos de neuronas lo que forma las representaciones de diferente información y experiencias dentro del cerebro.
Durante décadas, los neurocientíficos han creído que el cerebro aprende modificando la forma en que las neuronas se conectan entre sí. A medida que la nueva información y las experiencias alteran la comunicación entre las neuronas y modifican sus patrones de actividad colectiva, algunas conexiones sinápticas se fortalecen mientras que otras se debilitan. Este proceso de plasticidad sináptica es lo que produce representaciones de nueva información y experiencias en el cerebro.
Sin embargo, para que el cerebro produzca las representaciones correctas durante el aprendizaje, las conexiones sinápticas correctas deben experimentar los cambios adecuados en el momento oportuno. Las "reglas" que utiliza el cerebro para seleccionar qué sinapsis cambiar durante el aprendizaje —lo que los neurocientíficos denominan el problema de asignación de créditos— han permanecido en gran medida inciertas.
Definiendo las reglas
Los autores del estudio decidieron monitorear la actividad de las conexiones sinápticas individuales dentro del cerebro durante el aprendizaje para ver si podían identificar patrones de actividad que determinan qué conexiones se fortalecerían o debilitarían.
Para ello, codificaron genéticamente biosensores en las neuronas de ratones que se activaban en respuesta a la actividad sináptica y neuronal. Monitorizaron esta actividad en tiempo real mientras los ratones aprendían una tarea que consistía en presionar una palanca hasta una posición determinada tras una señal sonora para recibir agua.
Les sorprendió descubrir que no todas las sinapsis de una neurona siguen la misma regla. Por ejemplo, los científicos solían pensar que las neuronas seguían las llamadas reglas hebbianas , según las cuales las neuronas que se activan juntas de forma constante se conectan entre sí. En cambio, observaron que las sinapsis en diferentes ubicaciones de las dendritas de la misma neurona seguían reglas diferentes para determinar si las conexiones se fortalecían o debilitaban. Algunas sinapsis seguían la regla hebbiana tradicional, según la cual las neuronas que se activan juntas de forma constante fortalecen sus conexiones. Otras sinapsis actuaban de forma diferente, completamente independiente de la actividad neuronal.
Estos hallazgos sugieren que las neuronas, al utilizar simultáneamente dos conjuntos diferentes de reglas para el aprendizaje en distintos grupos de sinapsis, en lugar de una única regla uniforme, pueden ajustar con mayor precisión los diferentes tipos de entradas que reciben para representar adecuadamente la nueva información en el cerebro.
En otras palabras, al seguir diferentes reglas en el proceso de aprendizaje, las neuronas pueden realizar múltiples tareas y realizar múltiples funciones en paralelo.
Aplicaciones futuras
Este descubrimiento proporciona una comprensión más clara de cómo cambian las conexiones neuronales durante el aprendizaje. Dado que la mayoría de los trastornos cerebrales, incluidas las enfermedades degenerativas y psiquiátricas , implican algún tipo de disfunción sináptica, esto tiene implicaciones potencialmente importantes para la salud humana y la sociedad.
Por ejemplo, la depresión puede desarrollarse a partir de un debilitamiento excesivo de las conexiones sinápticas en ciertas áreas del cerebro que dificultan la experiencia de placer. Al comprender cómo funciona normalmente la plasticidad sináptica, los científicos podrían comprender mejor qué falla en la depresión y, posteriormente, desarrollar terapias para tratarla con mayor eficacia.
Estos hallazgos también podrían tener implicaciones para la inteligencia artificial. Las redes neuronales artificiales que sustentan la IA se han inspirado en gran medida en el funcionamiento del cerebro . Sin embargo, las reglas de aprendizaje que utilizan los investigadores para actualizar las conexiones dentro de las redes y entrenar los modelos suelen ser uniformes y, además, no biológicamente plausibles . Nuestra investigación podría aportar ideas para desarrollar modelos de IA biológicamente más realistas, más eficientes, con mejor rendimiento o ambos.
Aún queda un largo camino por recorrer antes de que podamos utilizar esta información para desarrollar nuevas terapias para trastornos cerebrales humanos. Si bien hemos descubierto que las conexiones sinápticas en diferentes grupos de dendritas utilizan diferentes reglas de aprendizaje, desconocemos con exactitud por qué ni cómo. Además, si bien la capacidad de las neuronas para utilizar simultáneamente múltiples métodos de aprendizaje aumenta su capacidad de codificar información, aún no se sabe con certeza qué otras propiedades les puede conferir esto.
Fuente: William J. Wright et al. ,Distinct synaptic plasticity rules operate across dendritic compartments in vivo during learning.Science388,322-328(2025). DOI:10.1126/science.ads4706
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