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El reto de conocer el cerebro

El desafío de la neurociencia para el aprendizaje

Agencia informativa Tamaulipas Por: Agencia informativa Tamaulipas>
6 de marzo de 2024
in Ciencia y Tecnología, Destacadas
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El reto de conocer el cerebro

Por Dr. Daniel Cantú Cervantes, Dr. Daniel Desiderio Borrego Gómez y Jesús Roberto García Sandoval profesores e investigadores de la UAT.

Cuando se descubrió el ADN (ácido desoxirribonucleico) sobre sus cadenas y su código, el mundo quedó deslumbrado al respecto. Tanto que todavía hoy se sigue investigando el asunto para tratar enfermedades y trastornos desde la microbiología molecular, es el caso de las vacunas contra el Covid basadas en micro Arn (ácido ribonucleico). Tanta fue la impresión sobre conocer esta parte de la vida genética que la comunidad empezó a plantearse una pregunta: ¿podría la neurociencia hacer lo mismo, es decir, descubrir el “código del cerebro”? La respuesta a esta cuestión no es muy simple como pareciera.

¿Por qué existe tanto interés en descubrir el código del cerebro?, bueno, porque permitiría comprender los procesos cerebrales y emularlos en computador con muchos fines, entre ellos, comprender los traumatismos, trastornos, infecciones y desordenes complejos como la esquizofrenia o la depresión; por otra parte, potenciar el aprendizaje, la memoria y el razonamiento. Desde mucho tiempo atrás ya conocíamos que la tarea fundamental de las neuronas en su comunicación era el potencial de acción (actividad eléctrica y neurotransmisores), sin embargo, los impulsos eléctricos significan muchas cosas distintas, y son generados por códigos diferentes. Se ha sugerido que existe una gran tipología de códigos en un mismo cerebro, dado que éste controla múltiples áreas cognitivas, sensoriales y motoras a la vez, como el control de los músculos del cuerpo, la manipulación de voz y la interpretación de las imágenes que vemos, los sonidos que escuchamos y aromas que nos rodean, por lo que se necesitan diversos códigos para diversas tareas. Todo esto complica un poco más el asunto.

Los sonidos, por ejemplo, son unidimensionales y varían a lo largo del tiempo y el espacio, mientras que las imágenes que se captan en la retina son bidimensionales y tridimensionales. Por otro lado, el olfato depende de información odorífica compuesta por una mezcla de gases, vapores y polvo, conformados por químicos y bacterias, por lo que se necesita de un mecanismo diferente para identificarlos. Si bien los impulsos eléctricos son un sistema común en todo el cerebro, la codificación a nivel molecular en las neuronas es otro tema. Pongamos otro ejemplo: la retina del ojo posee intrincadas capas que forran el fondo ocular que transducen los fotones (luz) en impulsos eléctricos; y se han identificado por lo menos 60 tipos de neuronas retinianas, cada una con su forma y función; y de todas ellas, solo los axones (cola de la neurona) de aproximadamente 20 tipos de estas neuronas, conforman el nervio óptico que se introduce al cerebro hasta las cortezas visuales.

Algunas neuronas de la retina se especializan en la detección del brillo, mientras que otras en el color, y cada grupo de estas neuronas emite sus datos en paralelo más allá del ojo hacia el cerebro. Para comprender tan solo el proceso de la visión ocular, los investigadores deben comprender la tasa de impulsos de cada neurona y su propia identidad, porque si bien todas emiten impulsos debemos comprender qué tipo de neurona fue quien lo produjo y cuál es su patrón para comprender el significado de dicho impulso. Esto sucede tan solo en la retina, y se estima que pueden haber más de mil tipos de neuronas en el cerebro humano, cada una con un papel propio.

El cerebro en sí es tan complejo, que tampoco ha sido posible lograr un consenso preciso a corto plazo sobre “cómo” estudiarlo, esto se ha convertido en un problema para la comunidad científica y ha provocado reacciones negativas de parte de algunos investigadores hacia programas ambiciosos como el proyecto “Cerebro Humano” de la Unión Europea que tiene el objetivo de crear una simulación del cómo funciona el cerebro humano utilizando supercomputadoras para comprender el proceso. Por un lado se critican estos proyectos esperanzadores porque los métodos de neuroimagen actuales son burdos y ofrecen resultados multimedia con baja resolución, además no se especializan en el estudio de las acciones de neuronas por separado, ni en la función interna de cada una de ellas, dada la enorme complejidad molecular que posee cada neurona.

Por otra parte, la bioética no permite que se utilicen técnicas invasivas que pongan en riesgo la integridad de personas vivas durante los experimentos, aunque los defensores de la experimentación humana con muy reacios en afirmar que no se puede seguir investigando el cerebro humano estudiando con ratones o insectos; sin embargo, lo más conveniente será conservar la esperanza de que el camino del futuro tecnológico nos ofrezcan herramientas no invasivas que permitan observar el cerebro humano como se pretende, aunque la espera pueda tomar mucho tiempo. El camino corto más prudente y necesario a seguir por ahora, será la experimentación no invasiva y específica para ir descubriendo cada uno de los múltiples y vastos componentes de las funciones de nuestro sistema nervioso; pero al final del día, recordemos que el descifrar todos estos códigos cerebrales tan solo será una parte del reto.

Referencias
1. Koch, C., y Marcus, G. (2014). El lenguaje del cerebro es una ‘Torre de Babel’. Cambridge: MIT.
2. Romo, R., y Rudomin, P. (2012). Control motor y cognición: propiedades emergentes de redes neuronales. México: Colegio Nacional.
3. Yoshii, T., Hosokawa, H., y Matsuo, N. (2017). Pharmacogenetic reactivation of the original engram evokes an extinguished fear memory. Neuropharmacology, 113(1): 1-9.
4. Rogerson, T., Cai, D., Frank, A., Sano, Y., Shobe, J., Lopez, M., y Silva, A. (2014). Synaptic tagging during memory allocation. Nat Rev Neuroscience, 15(1): 157-169.
5. Purves, D. (2015). Neurociencia. México: Editorial Panamericana.
6. Banqueri, M., Mendez, M., y Arias, J. (2017). Spatial memory-related brain activity in normally reared and different maternal separation models in rats. Physiology & Behavior, 181(1): 80-85.
7. Salinas, D. (2015). Proyecto BRAIN: ¿solo se estudia en computadoras? Rev Med Chile, 143(8): 1081-1082.

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