Un nuevo estudio desarrollado en el marco del proyecto Blue Brain ha descubierto que las neuronas forman estructuras geométricas de hasta 11 dimensiones para procesar información y que estas estructuras desaparecen súbitamente una vez que se toma una decisión.

Este estudio, publicado en Frontiers in Computational Neuroscience, proporciona la primera concepción geométrica de la forma en que se trata la información en el cerebro, según se explica en un comunicado.

Los autores de esta investigación han descubierto que las neuronas forman cuerpos geométricos multidimensionales cuando un grupo de neuronas se agrupa en una especie de camarilla o pandilla para responder a un estímulo externo.

Cada neurona se conecta a las demás de la misma camarilla de una manera específica que genera un objeto geométricamente preciso. Cuantas más neuronas hay en una camarilla, mayores dimensiones tiene el objeto geométrico.

Hemos descubierto algo que no imaginábamos, explica el director del Blue Brain Project, Henry Markram. Existen decenas de millones de estos cuerpos geométricos multidimensionales con 7 dimensiones en un pequeño segmento del cerebro y en algunas redes de neuronas estas estructuras geométricas tienen hasta 11 dimensiones, añade.

Para descubrirlo, los investigadores crearon un microchip del cerebro de una rata compuesto por 31.000 neuronas y 8 millones de conexiones, que representaba el modelo de funcionamiento del cerebro del roedor a partir de datos psicológicos.

Realizando experiencias virtuales con este microchip, los científicos pudieron describir de manera cuantitativa la organización geométrica de las neuronas a partir de objetos matemáticos multidimensionales, pudiendo observar de una forma inédita las respuestas de las neuronas a estímulos provocados por los investigadores.

Las neuronas se organizan de forma abstracta

Los científicos se centraron particularmente en las familias de neuronas llamadas camarillas, constituidas por neuronas unidas unas con otras, en parejas, con direcciones específicas de transmisión de la señal de una neurona a la otra.

De esta forma constataron que las neuronas se agrupan por parejas dentro de un núcleo de tres o cuatro parejas, confirmando así las observaciones experimentales realizadas en laboratorio sobre pequeñas muestras de tejido cerebral de la rata. Pero al mismo tiempo se dieron cuenta de que las células nerviosas formaban grupos más amplios que unían hasta ocho neuronas en el microchip virtual.

La representación matemática de estos pares de neuronas se asemeja al juego “tres en raya”, en el que las neuronas se representan por puntos y las conexiones (sinapsis) por las líneas. Cada línea señala la dirección en la que la señal se desplaza de una neurona a la otra.

El número de neuronas de una familia determina la forma de la camarilla, de tal forma que dos neuronas vinculadas forman una línea recta, tres neuronas un triángulo, cuatro neuronas una pirámide tridimensional sólida, mientras que cinco neuronas y más construyen poliedros de más dimensiones, de tal forma que la camarilla compuesta de ocho neuronas corresponde a un poliedro de 7 dimensiones.

Estímulos externos

Una vez establecida esta clasificación abstracta de las neuronas, los científicos, por primera vez, han podido caracterizar las respuestas provocadas en el microchip virtual como consecuencia de estímulos externos.

Acariciando los bigotes de los roedores virtuales, los científicos estimularon la actividad en el microchip y observado la activación de las camarillas de neuronas y la evolución de su respuesta al estímulo a lo largo del tiempo.

Independientemente del tipo de estímulos, observaron que las camarillas activadas se  agrupan para formar cavidades de diferentes dimensiones. Notaron que estas cavidades aparecen siempre, primero con pocas dimensiones débiles, pero después con más dimensiones durante el proceso de tratamiento de la información en el microcircuito virtual, hasta la desintegración súbita de todas las cavidades.

Estos resultados indican que existe un recableado constante del cerebro que, en el momento de tratar la información, crea una red con el mayor número posible de estructuras geométricas dimensionales que se desintegra una vez que se ha tomado una decisión.

Los científicos se preguntan si tareas cerebrales más complejas pueden dar lugar a modelos más complejos de cavidades.

Fuente: tendencias21.net