Un océano en tu cerebro: la interacción de las ondas cerebrales es clave para la forma en que procesamos la información

Durante años, se ha pensado en el cerebro como una computadora biológica que procesa información a través de circuitos tradicionales, mediante los cuales los datos pasan directamente de una célula a otra. Si bien ese modelo sigue siendo preciso, un nuevo estudio dirigido por el profesor de Salk Thomas Albright y el científico del personal Sergei Gepshtein muestra que también hay una segunda forma muy diferente en que el cerebro analiza la información: a través de las interacciones de las ondas de actividad neuronal. Los hallazgos, publicados en Avances de la ciencia el 22 de abril de 2022, ayudará a los investigadores a comprender mejor cómo el cerebro procesa la información.

«Ahora tenemos una nueva comprensión de cómo funciona la maquinaria computacional del cerebro», dice Albright, presidente de Conrad T. Prebys en Investigación de la Visión y director del Laboratorio del Centro de la Visión de Salk. «El modelo ayuda a explicar cómo puede cambiar el estado subyacente del cerebro, lo que afecta la atención, el enfoque o la capacidad de procesar información de las personas».

Los investigadores saben desde hace tiempo que existen ondas de actividad eléctrica en el cerebro, tanto durante el sueño como durante la vigilia. Pero las teorías subyacentes sobre cómo el cerebro procesa la información, en particular la información sensorial, como ver una luz o el sonido de una campana, giran en torno a la información que detectan las células cerebrales especializadas y luego se transmite de una neurona a la siguiente como un relé.

Sin embargo, este modelo tradicional del cerebro no podía explicar cómo una sola célula sensorial puede reaccionar de manera tan diferente a lo mismo en diferentes condiciones. Una célula, por ejemplo, podría activarse en respuesta a un rápido destello de luz cuando un animal está particularmente alerta, pero permanecerá inactiva en respuesta a la misma luz si la atención del animal está enfocada en otra cosa.

Gepshtein compara la nueva comprensión con la dualidad onda-partícula en física y química: la idea de que la luz y la materia tienen propiedades tanto de partículas como de ondas. En algunas situaciones, la luz se comporta como si fuera una partícula (también conocida como fotón). En otras situaciones, se comporta como si fuera una ola. Las partículas están confinadas a un lugar específico y las ondas se distribuyen en muchos lugares. Ambos puntos de vista de la luz son necesarios para explicar su complejo comportamiento.

«La visión tradicional de la función cerebral describe la actividad cerebral como una interacción de las neuronas. Dado que cada neurona está confinada a una ubicación específica, esta visión es similar a la descripción de la luz como una partícula», dice Gepshtein, director del Collaboratorio de Salk para Sensory Adaptativo. Tecnologías. «Descubrimos que, en algunas situaciones, la actividad cerebral se describe mejor como una interacción de ondas, que es similar a la descripción de la luz como una onda. Se necesitan ambos puntos de vista para comprender el cerebro».

Algunas propiedades de las células sensoriales observadas en el pasado no eran fáciles de explicar dado el enfoque de «partículas» del cerebro. En el nuevo estudio, el equipo observó la actividad de 139 neuronas en un modelo animal para comprender mejor cómo las células coordinaron su respuesta a la información visual. En colaboración con el físico Sergey Savel’ev de la Universidad de Loughborough, crearon un marco matemático para interpretar la actividad de las neuronas y predecir nuevos fenómenos.

Descubrieron que la mejor manera de explicar cómo se comportaban las neuronas era a través de la interacción de ondas microscópicas de actividad en lugar de la interacción de neuronas individuales. En lugar de un destello de luz que activa células sensoriales especializadas, los investigadores mostraron cómo crea patrones distribuidos: ondas de actividad a través de muchas células vecinas, con picos y valles de activación alternos, como las olas del océano.

Cuando estas ondas se generan simultáneamente en diferentes lugares del cerebro, inevitablemente chocan entre sí. Si dos picos de actividad se encuentran, generan una actividad aún mayor, mientras que si un punto mínimo de actividad baja se encuentra con un pico, podría cancelarlo. Este proceso se llama interferencia de ondas.

«Cuando estás en el mundo, hay muchas, muchas entradas, por lo que se generan todas estas ondas diferentes», dice Albright. «La respuesta neta del cerebro al mundo que te rodea tiene que ver con cómo interactúan todas estas ondas».

Para probar su modelo matemático de cómo se producen las ondas neuronales en el cerebro, el equipo diseñó un experimento visual complementario. Se pidió a dos personas que detectaran una delgada línea tenue («sonda») ubicada en una pantalla y flanqueada por otros patrones de luz. Lo bien que la gente realizó esta tarea, encontraron los investigadores, dependía de dónde estaba la sonda. La capacidad de detectar la sonda se elevó en algunos lugares y se redujo en otros lugares, formando una onda espacial predicha por el modelo.

«Su capacidad para ver esta sonda en cada lugar dependerá de cómo se superponen las ondas neuronales en ese lugar», dice Gepshtein, quien también es miembro del Centro de Neurobiología de la Visión de Salk. «Y ahora hemos propuesto cómo el cerebro media eso».

El descubrimiento de cómo interactúan las ondas neuronales es mucho más amplio que explicar esta ilusión óptica. Los investigadores plantean la hipótesis de que se generan los mismos tipos de ondas, e interactúan entre sí, en cada parte de la corteza cerebral, no solo en la parte responsable del análisis de la información visual. Eso significa que las ondas generadas por el propio cerebro, por señales sutiles en el entorno o estados de ánimo internos, pueden cambiar las ondas generadas por las entradas sensoriales.

Esto puede explicar cómo la respuesta del cerebro a algo puede cambiar de un día a otro, dicen los investigadores.

Los coautores adicionales del artículo incluyen a Ambarish Pawar de Salk y Sunwoo Kwon de la Universidad de California, Berkeley.