Cómo analiza el cerebro la información relevante e irrelevante
Con el aluvión de información que nos llega, así como un mundo cada vez más ruidoso, ¿cómo sabemos qué es importante y qué no?
Un nuevo estudio muestra cómo el cerebro separa la información relevante de la irrelevante.
"Es fundamental para nuestra vida cotidiana que nuestro cerebro procese la información más importante de todo lo que se nos presenta", dijo el Dr. Xiao-Jing Wang, profesor global de ciencia neuronal en la Universidad de Nueva York y la Universidad de Nueva York en Shanghai y director del estudio. autor.
"Dentro de un circuito neuronal extremadamente complicado en el cerebro, debe haber un mecanismo de activación para enrutar la información relevante al lugar correcto en el momento correcto".
El análisis, basado en un modelo computacional, se centra en las neuronas inhibidoras, los policías de tráfico del cerebro que ayudan a garantizar respuestas neurológicas adecuadas a los estímulos entrantes al suprimir otras neuronas y trabajar para equilibrar las neuronas excitadoras, cuyo objetivo es estimular la actividad neuronal.
“Nuestro modelo utiliza un elemento fundamental del circuito cerebral, que involucra múltiples tipos de neuronas inhibidoras, para lograr este objetivo”, explicó Wang. “Nuestro modelo computacional muestra que las neuronas inhibitorias pueden permitir que un circuito neuronal se dirija a vías específicas de información mientras filtra el resto”.
En el análisis, dirigido por Guangyu Robert Yang, un candidato a doctorado en el laboratorio de Wang, los investigadores idearon un modelo que traza un papel más complicado para las neuronas inhibitorias de lo que se había sugerido anteriormente.
De particular interés para el equipo fue un subtipo específico de neuronas inhibidoras que se dirige a las dendritas de las neuronas excitadoras, componentes de una neurona donde se ubican las entradas de otras neuronas. Estas neuronas inhibidoras que se dirigen a las dendritas están marcadas por un marcador biológico llamado somatostatina y pueden ser estudiadas selectivamente por científicos.
Los investigadores propusieron que no solo controlan las entradas generales a una neurona, sino también las entradas de las vías individuales, por ejemplo, las vías visuales o auditivas que convergen en una neurona.
“Se pensó que esto era difícil porque las conexiones de las neuronas inhibidoras a las neuronas excitadoras parecían densas y desestructuradas”, dijo Yang. “Un hallazgo sorprendente de nuestro estudio es que las neuronas inhibidoras pueden lograr la precisión requerida para la activación de puertas específicas de la vía”.
Los investigadores utilizaron modelos computacionales para mostrar que incluso con las conexiones aparentemente aleatorias, estas neuronas que se dirigen a las dendritas pueden abrir vías individuales alineándose con entradas excitadoras a través de diferentes vías. Demostraron que esta alineación se puede realizar a través de la plasticidad sináptica, un mecanismo cerebral para aprender a través de la experiencia.
El estudio fue publicado en la revista Nature Communications.
Fuente: Universidad de Nueva York
