Medicina

Distinguir entre distintas secuencias de entrada de datos mediante una sola neurona

(NC&T) El estudio, realizado por especialistas del Instituto Wolfson para la Investigación Biomédica en el University College de Londres, demuestra que neuronas y hasta dendritas (los pequeños elementos receptores de las neuronas) son capaces, incluso de manera individual en ambos casos, de distinguir con notable eficacia entre secuencias temporales diferentes de información entrante.

Este hallazgo contradice la opinión científica muy común de que esta clase de procesamiento cerebral requiere grandes cantidades de neuronas trabajando en equipo, y demuestra cómo los componentes básicos del cerebro son de por sí dispositivos de cálculo excepcionalmente potentes.

Tal como subraya Tiago Branco, del equipo de investigación, en la vida cotidiana necesitamos constantemente usar información sobre secuencias de eventos para comprender el mundo que nos rodea. Por ejemplo, el lenguaje, una colección de secuencias diferentes de letras o sonidos similares ensamblados en frases, posee significado sólo en el orden apropiado en que estos sonidos o letras son ensamblados.

El cerebro es excepcionalmente bueno para procesar secuencias de información del mundo exterior. No está claro cómo el cerebro logra distinguir tan bien una secuencia de eventos de otra, pero, hasta ahora, la creencia general ha sido que este trabajo era realizado por muchas neuronas trabajando en estrecha coordinación.

Funcionamiento de la neurona
Una neurona impregnada de tinte fluorescente para los experimentos. (Foto: Tiago Branco)
Usando un modelo de ratón, los investigadores estudiaron neuronas en áreas del cerebro que son responsables de procesar la entrada de información sensorial de los ojos y la cara. Para averiguar cómo estas neuronas responden a la variación en el orden en que entran varias secuencias de datos, usaron un rayo láser con el fin de activar las entradas en las dendritas en patrones definidos con precisión, y registraron las respuestas eléctricas resultantes de las neuronas.

Sorprendentemente, descubrieron que cada secuencia causó una reacción diferente, incluso cuando fue recibida por una única dendrita. Además, empleando modelación teórica, fueron capaces de demostrar que las probabilidades de que dos secuencias puedan ser distinguidas entre sí son excepcionalmente altas.




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