Solíamos pensar que el cerebro funcionaba como una máquina de precisión.
Una célula para un trabajo. Una “celda de lugar” para su ubicación. Una “célula de Jennifer Aniston” para su rostro. Tenía sentido. Estaba limpio. Fue elegante.
También estuvo mayormente mal.
Stefano Fusi, investigador de la Universidad de Columbia, ha estado analizando los datos. Lo que ve no es una colección de expertos hiperespecializados. Es una multitud de generalistas. “Estas neuronas [anteriores] son realmente la excepción, no la regla”, afirma.
¿Las células abundantes? ¿Los que ignoramos porque no eran lo suficientemente llamativos? Es posible que en realidad estén haciendo el trabajo pesado.
El mito de la neurona de un solo propósito
En 2013, Fusi detectó algo extraño en el cerebro de los monos. Encontró neuronas con “selectividad mixta”. A estas células no les importaba solo una cosa. Dispararon cuando varios disparos los alcanzaron a la vez. ¿Relacionado con la tarea? Sí. ¿Específico de la ubicación? No. Les importaba una mezcla.
Pero un estudio con monos no resuelve el debate. Necesitas escala. Necesita saber si esto es una peculiaridad o la norma.
Entonces Fusi recurrió al Laboratorio Internacional del Cerebro. Tienen grabaciones de más de 100 ratones. Estos no estaban ahí sentados. Los ratones estaban trabajando. Vieron una imagen a la izquierda o a la derecha. Tuvieron que trasladarlo al centro. Lo hicieron girando una rueda.
¿Tarea sencilla? Tal vez. Pero la actividad neuronal contó una historia diferente.
Cómo la selectividad mixta domina la corteza
Los investigadores mapearon la actividad. Buscaron a los especialistas.
Los encontraron. Pero sólo en bolsillos específicos. La corteza visual primaria, por ejemplo, mantuvo su estatus especial. Esas células se preocupaban por la visión. Ese era su trabajo.
¿En cualquier otro lugar? Caos. O mejor dicho, complejidad.
Las neuronas fuera de la corteza visual no se limitaron a procesar la imagen. Les importaba dónde estaba en la pantalla. Les importaba la decisión de moverse hacia la izquierda o hacia la derecha. Les importaba el acto físico de girar la rueda. Una celda. Muchos trabajos.
Lo importante a destacar es que existen neuronas especializadas [como las células de lugar]. Pero éstas no son la norma.
No se trataba sólo de la tarea. Se trataba de cómo respondían diferentes neuronas al mismo estímulo. Tome las áreas somatomotoras. Estas regiones planifican el movimiento. Algunas células se activaban violentamente cuando los ratones lamían o movían sus bigotes. ¿Otros? Apenas se movieron.
Las neuronas individuales no tienen un enfoque miope. No están excavando ni un solo fragmento de información. Están lanzando una amplia red.
Por qué los generalistas podrían ser mejores
Ben Hayden, del Baylor College of Medicine, llama a esto una “bofetada gigante” a la vieja teoría.
El problema de buscar especialistas es la búsqueda interminable. ¿Extrañas una celda? Dices: “Tal vez sólo necesito grabar más”. Hayden señala la escala de este nuevo estudio. Registraron 14.000 neuronas.
Aún así, en su mayoría generalistas.
Esto cambia la forma en que vemos la capacidad cerebral. Si cada neurona hiciera solo una cosa, necesitarías infinitas células para manejar cada combinación posible de entradas. Los generalistas resuelven eso. Al responder a múltiples entradas de maneras ligeramente diferentes, maximizan la información que el cerebro puede procesar.
Es probable que esto abarque la memoria, la cognición, la toma de decisiones y la percepción. No departamentos separados. Una malla.
¿Adónde vamos desde aquí?
La tarea del ratón era sencilla. Un problema del mundo real es multidimensional. Fusi lo admite. Quiere ver cuándo las neuronas deciden concentrarse y cuándo se dispersan.
El siguiente paso no son los ratones. Son los primates. Son humanos.
Su equipo está colaborando con investigadores que estudian a pacientes con epilepsia. Estos pacientes están conscientes durante la cirugía de cerebro abierto. Es una ventana rara. Pueden registrar neuronas humanas en tiempo real.
Fusi quiere cambiar la lente por completo. Deja de mirar una celda a la vez.
Es difícil. Es complicado. Pero es necesario. Una neurona no se comunica con otra neurona. Cada neurona se conecta con aproximadamente 10.000 otras en su árbol dendrítico. Ve toda la red.
Entonces nosotros también deberíamos hacerlo.
