CIENCIA

¿En qué se distingue el cerebro humano del de un ratón?

Un estudio descifra el cableado del neocórtex humano, y descubre que, al contrario que en los ratones, los pensamientos humanos fluyen en una sola dirección

Contrariamente a lo que se pensaba, las células nerviosas del neocórtex humano están conectadas de forma distinta a las de los ratones. Estas son las conclusiones de un nuevo estudio realizado por la Charité – Universitätsmedizin Berlin y publicado en la revista Science. El estudio descubrió que las neuronas humanas se comunican en una sola dirección, mientras que en los ratones las señales tienden a fluir en bucles. Esto aumenta la eficacia y capacidad del cerebro humano para procesar información. Estos descubrimientos podrían impulsar el desarrollo de redes neuronales artificiales.

El neocórtex, una estructura fundamental para la inteligencia humana, tiene menos de cinco milímetros de grosor. Allí, en la capa más externa del cerebro, 20.000 millones de neuronas procesan innumerables percepciones sensoriales, planifican acciones y forman la base de nuestra conciencia. ¿Cómo procesan estas neuronas toda esta compleja información? Depende en gran medida de cómo estén «conectadas» entre sí.

Neocórtex más complejo: procesamiento de la información diferente

«Nuestra comprensión previa de la arquitectura neuronal en el neocórtex se basa principalmente en los hallazgos de modelos animales como los ratones», explica el Prof. Jörg Geiger, Director del Instituto de Neurofisiología de Charité. En esos modelos, las neuronas vecinas se comunican frecuentemente entre sí como si dialogaran. Una neurona envía una señal a otra y ésta le devuelve la señal. Eso significa que la información suele fluir en bucles recurrentes».

El neocórtex humano es mucho más grueso y complejo que el de un ratón. Sin embargo, los investigadores habían supuesto hasta ahora -en parte por falta de datos- que sigue los mismos principios básicos de conectividad. Un equipo de investigadores de la Charité dirigido por Geiger ha utilizado muestras de tejido excepcionalmente raras y tecnología punta para demostrar que no es así.

Un método inteligente para escuchar la comunicación neuronal

Para el estudio, los investigadores examinaron tejido cerebral de 23 personas que habían sido sometidas a neurocirugía en la Charité para tratar una epilepsia resistente a los fármacos. Durante la operación, era médicamente necesario extirpar tejido cerebral para acceder a las estructuras enfermas que había debajo. Los pacientes habían dado su consentimiento para utilizar este tejido de acceso con fines de investigación.

Para poder observar los flujos de señales entre neuronas vecinas en la capa más externa del neocórtex humano, el equipo desarrolló una versión mejorada de lo que se conoce como técnica «multipatch». Esto permitió a los investigadores escuchar las comunicaciones que tenían lugar entre hasta diez neuronas a la vez (para más detalles, véase «Acerca del método»). De este modo, pudieron realizar el número necesario de mediciones para cartografiar la red en el breve espacio de tiempo que transcurrió antes de que las células cesaran su actividad fuera del cuerpo. En total, analizaron los canales de comunicación entre casi 1.170 neuronas con unas 7.200 conexiones posibles.

Feed-forward en lugar de en ciclos

Descubrieron que sólo una pequeña fracción de las neuronas dialogaba recíprocamente entre sí. «En los humanos, la información tiende a fluir en una sola dirección. Rara vez vuelve al punto de partida, ya sea directamente o a través de ciclos», explica el Dr. Yangfan Peng, primer autor de la publicación. El equipo utilizó una simulación informática que ideó siguiendo los mismos principios que subyacen a la arquitectura de la red humana para demostrar que este flujo de señales dirigido hacia delante tiene ventajas en términos de procesamiento de datos.

Los investigadores encomendaron a la red neuronal artificial una tarea típica de aprendizaje automático: reconocer los números correctos a partir de grabaciones de audio de dígitos hablados. El modelo de red que imitaba las estructuras humanas obtuvo más respuestas correctas en esta tarea de reconocimiento del habla que el modelado en ratones. También era más eficiente, ya que el mismo rendimiento requería el equivalente a 380 neuronas en el modelo de ratón, pero sólo 150 en el humano.

¿Un modelo económico para la IA?

«La arquitectura de red dirigida que vemos en los humanos es más potente y conserva recursos porque más neuronas independientes pueden encargarse de distintas tareas simultáneamente», explica Peng. «Esto significa que la red local puede almacenar más información. Aún no está claro si nuestros hallazgos en la capa más externa de la corteza temporal se extienden a otras regiones corticales, o hasta qué punto podrían explicar las capacidades cognitivas únicas de los humanos.»

En el pasado, los desarrolladores de IA se han inspirado en modelos biológicos para diseñar redes neuronales artificiales, pero también han optimizado sus algoritmos independientemente de los modelos biológicos. «Muchas redes neuronales artificiales ya utilizan alguna forma de esta conectividad dirigida hacia delante porque ofrece mejores resultados para algunas tareas», afirma Geiger. Es fascinante ver que el cerebro humano también muestra principios de red similares». Estos conocimientos sobre el procesamiento rentable de la información en el neocórtex humano podrían servir de inspiración para perfeccionar las redes de IA.»

REFERENCIA

Directed and acyclic synaptic connectivity in the human layer 2-3 cortical microcircuit.

 

Baltasar Pérez

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