Cuando te enfocas a comprender realmente algo que lees o te explican se generan señales bioquímicas complejas en tu cerebro que permiten la coordinación al unísono de cambios rápidos y lentos en las redes neuronales. Todo para que tu cerebro mantenga el equilibrio durante el aprendizaje.
A esta conclusión llegó un equipo internacional de científicos del Instituto de Ciencias del Cerebro RIKEN en Japón, la Universidad de California San Francisco y la Universidad de Columbia en Nueva York al crear un modelo matemático que muestra cómo el cerebro permanece estable durante el aprendizaje.
El trabajo fue reportado en el diario Neuron y es la culminación de una búsqueda de seis años por resolver un asunto que acumula décadas de dudas y que abre la puerta al entendimiento general sobre cómo aprende el cerebro y la manera en que consolida nuevas experiencias a diferentes escalas de tiempo.
Las redes neuronales forman una máquina de aprendizaje que permite al cerebro extraer y almacenar nueva información de su alrededor a través de los sentidos. Los investigadores se han preguntado por mucho tiempo cómo logra esa sensibilidad y estabilidad frente a las nuevas experiencias durante el proceso de aprendizaje, dos requisitos aparentemente contradictorios.
Un nuevo modelo desarrollado por este equipo de matemáticos y científicos del cerebro, muestra cómo las redes de éste pueden aprender nueva información mientras se mantiene estable.
Para abordar el problema los investigadores regresaron a un sistema experimental clásico. Después del nacimiento, el área visual de la corteza del cerebro sufre una rápida modificación para que coincida con las propiedades de las neuronas al ver el mundo a través de los ojos izquierdo y derecho, un fenómeno llamado plasticidad de la dominancia ocular” (PDO). Este descubrimiento convirtió a David H. Hubel y a Torsten N. Wiesel en ganadores del premio Nobel de Fisiología o Medicina en 1981.
El aprendizaje PDO incluye una paradoja que ha desconcertado a los investigadores. Ésta se basa en los cambios de la denominada plasticidad de Hebb en la que las conexiones neuronales se fortalecen o se debilitan, casi al instante, dependiendo de su frecuencia de uso. Sin embargo, de actuar solo, este proceso podría conducir a niveles de actividad inestables.
En 2008, el equipo de Megumi Kaneko y Michael P. Stryker encontró que un segundo proceso llamado plasticidad homeostática, también controla la PDO al sintonizar la actividad de toda la red neuronal de forma más lenta. En otras palabras, es como controlar el brillo de la TV sin alterar las imágenes.
Al modelar la plasticidad homeostática y hebbiana juntas, los matemáticos Taro Toyoizumi y Ken Miller, de Columbia, advirtieron una posible solución a la paradoja de la estabilidad del cerebro durante el aprendizaje:
Nos pareció importante explorar las interacciones entre estos dos tipos diferentes de plasticidad para entender los cálculos hechos por las neuronas en el área visual, agregó el Dr. Stryker. Por lo tanto, era necesario probar el nuevo modelo matemático en un experimento PDO animal. Todos decidieron colaborar.
La teoría y los hallazgos experimentales mostraron que la plasticidad hebbiana rápida y la plasticidad homeostática lenta, trabajan juntas durante el aprendizaje, pero sólo después de que cada cual se ha asegurado de forma independiente su propia estabilidad en su escala de tiempo individual.
La idea esencial es que "procesos rápidos y lentos controlan factores bioquímicos separados”, apuntó el Dr. Miller.
La base de este modelo matemático podría revelar nuevos conocimientos sobre la capacidad del cerebro humano y las enfermedades”, finalizó el Dr. Toyoizumi.
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