El matemático de la
Universidad de Leicester,
Ivan Tyukinn, en colaboración con científicos de Japón y de los Países
Bajos, ha desarrollado una nueva técnica que permite generar modelos
matemáticos que describen de manera precisa el verdadero comportamiento
de las células nerviosas del cerebro, informa la mencionada universidad
en un
comunicado.
El desarrollo de estos modelos requiere de información detallada
de la dinámica de los elementos responsables de la generación de pulsos
(spike) en la célula. En neurociencia, basta un disparo de potencial de
acción de duración entre 3 y 5 milisegundos (casi un pulso) a través de
una brecha sináptica, para lograr excitar a la neurona post-sináptica.
La barrera principal entre los modelos matemáticos y la realidad
es que la mayoría de las variables intrínsecas de las células vivas no
puede observarse de manera directa. Un
modelo matemático
es una traducción de la realidad física para poder aplicar los
instrumentos y técnicas de las teorías matemáticas para estudiar el
comportamiento de sistemas complejos, y posteriormente hacer el camino
inverso para traducir los resultados numéricos a la realidad física.
Generalmente, los modelos matemáticos introducen simplificaciones
de realidad, especialmente en la modelización de la dinámica celular.
Sin embargo,
Ivan Tyukin
y sus colegas han conseguido crear un método que permite reconstruir de
forma automática las variables múltiples y todavía no conocidas que
describen las dinámicas celulares, haciendo uso únicamente de los
registros de la actividad eléctrica de respuesta de las células.
Variables múltiples
Una función biológica rara vez es el producto de una única
macromolécula, sino que generalmente es el resultado de la interacción
de un grupo de macromoléculas, como son los genes o las proteínas.
La comprensión de los complejos mecanismos de las células requiere
una modelización de todas las interacciones entre macromoléculas que ha
dado origen a una nueva ciencia transversal llamada
biología de sistemas.
El trabajo de Tyukin y sus colegas forma parte de esta línea de
investigación y representa un avance en la comprensión de los principios
ocultos de los cálculos del cerebro biológico. Asimismo, explora vías
alternativas de manipulación e incremento de las funciones cerebrales,
según la mencionada Universidad.
Copia automática de neuronas
La “copia” automática de neuronas simuladas a través circuitos
artificiales (y, potencialmente, a través de micro-chips) proporcionará
muestras electrónicas de comportamiento casi idéntico al de las neuronas
vivas, creando una nueva interfaz entre el tejido biológico y los
sistemas mecánicos.
El Dr. Tyukin señala al respecto que “la técnica desarrollada
permitirá la creación de nuevas interfaces cerebro-máquina. Las neuronas
artificiales pueden conectarse fácil y electrónicamente con las
máquinas. Por otro lado, al ser copias lo suficientemente parecidas a
sus similares biológicas, podrán comunicarse con las células
biológicas.”
“Por otro lado, añadió, la detección y el rastreo de los cambios
instantáneos de las variables internas responsables de la generación de
pulsos en las células, como una función derivada de la estimulación
química externa, servirá para desarrollar técnicas matemáticas para el
estudio sistemático de las señales extrasinápticas, que suponen más del
75% de las comunicaciones entre neuronas en algunas áreas del cerebro”.
La transmisión sináptica es una forma de comunicación en red entre
neuronas que tradicionalmente se ha considerado el principal mecanismo
para el procesamiento de información en el cerebro.
Mayor control del cerebro
Sin embargo, estudios recientes han señalado la importancia de la
acción extrasinápitca de los transmisores químicos, que podría suponer
una comprensión adicional de cómo las señales son transferidas y
transformadas por éste.
Según Tyukin, la comprensión y los modelos matemáticos ajustados
para este fenómeno permitirá progresar en el conocimiento de los
principios físicos que subyacen a los cálculos del cerebro biológico.
Además, el conocimiento detallado de cómo puede variar la función
del cerebro si modificamos los parámetros de difusión (por ejemplo,
cambiando el volumen extra celular o añadiéndole algunas moléculas
largas), permitirá un grado extra de control del cerebro que sería
potencialmente importante para fines médicos, como cuando se quiera
proteger la raíz de un foco de infarto con una barrera.
En este proyecto, además de Ivan Tyukin, del Departamento de
Matemáticas de la Universidad de Leicester, en el Reino Unido, han
participado el profesor Cees van Leeuwen, el profesor Alexey Semyanov y
el doctor Inseon Song del RIKEN Brain Science Institute de Japón, que
han proporcionado la experiencia neurofisiológica y los registros de
actividad neuronal. Asimismo, ha participado también el profesor
Nijmeijer y Eric Steur, de la Universidad Tecnológica de Eindhoven (en
los Países Bajos), que actualmente trabajan en la realización
electromecánica de los modelos, así como en el estudio de su sincronía.
