El cerebro como una red | Blog Scitable

El cerebro es un sistema enormemente complicado de células interconectadas. Para dar una estimación aproximada, Johnson y Wu sugieren que el cerebro humano tiene 1012 neuronas con 1015 sinapsis1 . Para envolver su cabeza con una magnitud de 1015 sinapsis, considere que es aproximadamente 222 veces mayor que la distancia entre la Tierra y Plutón en metros2 . ¿Cómo se puede empezar a entender esta locura comprimida en una bola tres libras de carne? No tengo ni idea, y no confío en nadie que diga que lo sabe. Sin embargo, hay algunos enfoques inteligentes que pueden llevarnos lejos sobre este problema.

A nivel de los sistemas, el cerebro distribuye computación a través de múltiples regiones. Una buena analogía es una red peer-to-peer que distribuye cálculos numéricos en varios equipos, donde cada equipo está especializado en realizar algún aspecto concreto de la computación. Podemos resumir esto simplemente llamando a los ordenadores “nodos” (nodes) (que pueden representar cualquier cosa, por ejemplo, las regiones del cerebro) y los “bordes” (edges) serían las conexiones y voilà!: ha alcanzado usted el punto de entrada de la teoría de redes, que es un enfoque cuantitativo y visual para entender cómo los nodos se relacionan entre sí y cómo funcionan las redes en su conjunto.

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Figura: Graficos de la Red, (Izquierda) gráfico cíclico no dirigido, (derecha) del gráfico no dirigido acíclico visto como un árbol. Generado usando NetworkX , un paquete de Python desarrollado por el Laboratorio Nacional de Los Alamos. Nótese cómo en este caso particular, no hay flechas; estos gráficos no representan la relación efectiva (causal) entre los nodos. Este gráfico se puede llamar un gráfico de “conectividad estructural “.

Olaf Sporns es profesor de Ciencias Psicológicas y del Cerebro de la Universidad de Indiana, quien escribió un libro titulado Redes del cerebro , donde se describe el caso de uso de la teoría de redes para entender mejor el funcionamiento de este órgano.

¿Por qué debemos tomar ventaja de los enfoques modernos de la red para estudiar el cerebro? En primer lugar, debido a que estos métodos pueden proporcionar conocimientos fundamentales en el medio por el cual los elementos simples se organizan en patrones dinámicos, por lo que en gran medida se suma a los conocimientos que se pueden obtener mediante la consideración de los elementos individuales de forma aislada. Prácticamente todos los sistemas complejos forman redes de componentes que interactúan. […] El cerebro es un sistema complejo por excelencia donde los componentes complejos crean continuamente patrones complejos. Las acciones colectivas de las células nerviosas individuales unidas por una densa red intrincada de conectividad guía el comportamiento, la forma, los pensamientos, la forma y cómo se recuperan los recuerdos, y crean conciencia. Una sola la célula nerviosa no puede llevar a cabo ninguna de estas funciones, pero cuando un gran número están unidos entre sí en las redes y se organizan en un nervioso sistema , el comportamiento, el pensamiento, la memoria y la conciencia son posibles. La comprensión de estas funciones integradoras del cerebro requiere una comprensión de las redes cerebrales y de patrones dinámicos complejos e irreductibles que crean.

El estudio del cerebro como una red es un avance sobre la visión antigua de la función cerebral como una serie de partes modulares. Esta dimensión añadida proporciona una visión adicional para el análisis de la disfunción neurológica. En el siglo XiX el neurocirujano de Harward Henery Jacob Bigelow observó cuidadosamente a Phineas Gage, el famoso paciente que perdió parte de su lóbulo frontal cuando una explosión embistió un pico de ferrocarril a través de su cráneo. Bigelow escribe la post-recuperación de Phineas:

Es irregular, irreverente, dando rienda suelta a veces en la más burda blasfemia (que antes no estaba en su costumbre), que manifiesta muy poco respeto por sus compañeros, intolerante al dominio o consejo cuando entra en conflicto con sus deseos, a veces pertinazmente obstinados, pero caprichoso y vacilante, la elaboración de muchos planes de operaciones futuras, que son abandonados a su vez por otros que parecen más factibles.4

¿Hay que concluir que la región a través del cual la barra metálica penetró era la única responsable de lo que hace a una persona educada y disciplinada? Tal punto de vista diría que la región es necesaria y suficiente para producir la computación que subyace esta clase específica de pensamiento y comportamiento. Sin embargo, el cerebro está muy interconectado y la plasticidad se produce después del daño. Por otra parte, la región tendría que obtener información de los ojos y los oídos para saber cómo calcular una respuesta adecuada, y la información que viajaría a través de una cascada de capas donde la información se procesa y se abstrae. ¿En qué momento la representación abstracta de la información se convierte en necesaria y suficiente para calcular una respuesta adecuada? Para responder a esta pregunta, no se puede estudiar el proceso como una serie de regiones con actividad fluctuante, sino más bien uno debe estudiar el sistema como una red dinámica que procesa la información de una manera altamente paralela y distribuida. El Profesor Sporns escribe:

Curiosamente, la ciencia tiene que ver con la estructura, el comportamiento y evolución de los sistemas complejos, tales como las células, el cerebro, los ecosistemas, las sociedades, o la economía global. Para entender estos sistemas, se requiere no sólo el conocimiento de los componentes del sistema elementales sino también el conocimiento de las formas en las que estos componentes interactúan y las propiedades emergentes de sus interacciones. […] En todos los casos, el análisis cuantitativo de la conectividad requiere técnicas matemáticas y estadísticas sofisticadas.3

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Método gráfico de la red general: (I a D) (1) Adquirir difusión de la imagen de resonancia magnética ponderada, (2) segmento de la resonancia magnética en regiones anatómicas marcadas, (3) calcular la magnitud del flujo de cada región a cada región en una matriz de conectividad, (4) Media esta matriz a través de las personas, (5) la trama de la x, y, z de la ubicación del centro de cada región, el número de conexiones que el tamaño de los ganglios (diámetro de la esfera roja), y la fuerza de cada conexión como el grosor de la línea. De Heuvel y Sporns (2011) 5

Entonces, ¿cómo hace uno para conseguir un gráfico de la red del cerebro? Mientras que el simple gráfico anterior desmiente la cantidad prodigiosa de física y neurociencia que hay detrás de su construcción, la idea básica es medir las moléculas de agua a medida que rebotan de un lado a otro y encontrar la dirección a la que tienden a fluir con mayor frecuencia (la anisotropía fraccional). El mayor número de moléculas de agua que fluyen a lo largo de un tramo y la dirección más coherente, se dice que es el “fuerte” de las vías. Con los datos funcionales, se puede calcular la conectividad funcional entre cada región (el grado con que se comunican dos áreas). Si se inntegran estimaciones causales, tales como causalidades Granger, el modelo comienza a explorar la dirección a través de la cual fluye la información. SiFT, escrito por mi amigo y compañero entusiasta de la red, Tim Mullen, es un gran conjunto de herramientas para explorar las relaciones causales dinámicas.

Esperemos que este breve resumen no ha sido demasiado vago o engañoso – este enfoque ciertamente no explica cómo funciona el cerebro-. Pero la aplicación de la teoría de redes para la neurociencia es un gran ejemplo de cómo la convergencia de disciplinas científicas da como resultado una comprensión más profunda de los fenómenos complejos. Recomiendo coger una copia de redes del cerebro, de Sporns Olaf, no sólo para admirar todas las hermosas fotos, sinno para disfrutar realmente de la complejidad de todo esto y preguntarse simplemente cómo diablos vamos a dar sentido a esta compleja máquina?

Referencias:

1. Johnston, D. (1995). Fundamentos de la neurofisiología celular. MIT Press.

2. Wolfram Alpha: http://www.wolframalpha.com/input/?i=distance+from+Earth+to+Pluto

3. Sporns, O. (2010). Redes del cerebro. MIT Press.

4. Harlow JM (1868). La recuperación de la aprobación de una barra de hierro en la cabeza. Pública de Massachusetts Medical Society 2, 327-347.

5. Heuvel, MP & Sporns, O. (2011). Organización Rich-club del connectome humano. The Journal of Neuroscience, 31 (44), 15775-15786.

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