Las neuronas, consideradas durante décadas una de las estructuras más complejas del cerebro, podrían funcionar de manera mucho más simple de lo que imaginaban los científicos. Una investigación de la Universidad de Yale encontró que gran parte de la actividad neuronal opera como pequeños interruptores de encendido y apagado.
El hallazgo fue publicado en la revista Nature Physics y estuvo liderado por Christopher Lynn, profesor asistente de física en Yale e integrante del Quantitative Biology Institute. Además, el estudio analizó cómo funcionan las células nerviosas individuales dentro del cerebro.
Investigación sobre neuronas desafía ideas tradicionales
Lynn desarrolló un modelo computacional para dividir la actividad neuronal en tres categorías principales. Asimismo, el sistema evaluó interacciones simples entre una entrada y una salida, conexiones complejas con múltiples entradas y procesos relacionados con ruido latente producido por sinapsis y descargas neuronales.
Los investigadores aplicaron el modelo a cerebros de ratones y al gusano C. elegans. Según los resultados, cerca del 90 % de la actividad registrada en ratones correspondió a interacciones simples entre una entrada y una salida. En el caso del gusano, la cifra osciló entre 60 y 70 %.
Christopher Lynn admitió que esperaba encontrar una distribución mucho más equilibrada entre los distintos tipos de actividad neuronal. En consecuencia, los resultados modificaron su percepción sobre funcionamiento interno de las neuronas.
Además, el estudio coincidió con modelos matemáticos desarrollados desde 1943 por Warren McCulloch y Walter Pitts, pioneros en redes neuronales artificiales que influyeron directamente en tecnologías modernas de aprendizaje automático.
Científicos buscan comprender mejor el cerebro
Las neuronas se comunican mediante señales eléctricas y liberación de sustancias químicas a través de sinapsis. Del mismo modo, esas conexiones permiten funciones esenciales relacionadas con pensamiento, memoria, movimiento y respiración.
Lynn explicó que continuará comparando actividad neuronal entre distintas especies para analizar si existe relación entre complejidad cerebral y comportamiento de las neuronas.
La investigación recibió apoyo parcial de los National Institutes of Health de Estados Unidos y abre nuevas preguntas sobre desarrollo futuro de inteligencia artificial y neurociencia.
