Las neuronas de alta frecuencia determinan la conectividad efectiva en redes neuronales, según un estudio internacional con participación del IFISC (CSIC-UIB)

Juan Riera Roca /
Las neuronas «de alta frecuencia» determinan la conectividad efectiva en redes neuronales, según un estudio internacional con participación del IFISC (CSIC-UIB), Entender cómo se guía y procesa la información en el cerebro es clave a la hora de entender su funcionamiento, señalan los expertos.

Ésta no es, sin embargo, una tarea fácil: miles de millones de neuronas, cada una de ellas con sus propias conexiones, formando un entramado extremadamente complejo. Una dificultad añadida es el hecho de que las conexiones entre neuronas van cambiando, fortaleciéndose o debilitándose.

Un estudio internacional, en el que ha participado un investigador del Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC-UIB/CSIC) ha planteado un modelo de simulación neuronal en el que se analiza cómo estas conexiones dinámicas pueden ir variando.

Para ello, simularon una red interconectada de 11 poblaciones neuronales, formadas por 100 neuronas cada una. El sistema inicialmente se plantea homogéneo, es decir, todas las neuronas pulsan (emiten impulsos eléctricos) con la misma frecuencia, explican los autores del estudio.

De esta forma las conexiones entre nodos son simétricas y bidireccionales, por lo que la información puede transmitirse tanto de A a B como de B a A. Sin embargo, esta homogeneidad se rompe imponiendo que uno de los nodos pulse a una frecuencia mayor.

Esta perturbación local es detectada por el resto de nodos y provoca una serie de cambios en los canales de transmisión de la información, las conexiones entre nodos. El nodo que pulsa a alta frecuencia pasa a influir en la dirección de propagación de las señales neuronales.

Se cambia así la conectividad efectiva de toda la red. Es decir, la dinámica global de la red neuronal pasa a ser dirigida por la dinámica interna de uno de los nodos, sin haberse producido ningún cambio estructural de la red. Este hecho tiene consecuencias en la conexión efectiva total de la red.

Por ejemplo, el nodo ‘director’ podrá transmitir más fácilmente información a otros nodos distantes incluso sin conexiones directas. Además, podrá determinar una dirección de transmisión de la información incluso cuando las conexiones bidireccionales y simétricas.

El nodo “director” pasará a gobernar la dinámica de toda la red únicamente activándose más rápido. El trabajo concluye que cualquier nodo de la red neuronal puede desempeñar el rol de “director” si aumenta su frecuencia de pulsado, aunque a priori puede que sea un nodo poco conectado con el resto.

Resultados similares fueron obtenidos en una red que representa un área cortical real. El estudio ayuda a entender cómo los canales de transmisión de información del cerebro cambian; de cómo la dinámica local de un conjunto de neuronas puede afectar a la dinámica global de la red total.

Los investigadores concluyen que los resultados obtenidos pueden ser generalizados a redes con una mayor complejidad.

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