Comprender cómo el cerebro codifica la información es crucial para entender cómo partes del cuerpo "comunican" con el cerebro, por ejemplo, si los médicos desean conectar una mano o pierna prostética al cerebro y permitir que este la controle.
"Entender el lenguaje que el cerebro utiliza para comunicarse consigo mismo nos permitirá comprender mejor cómo transferir información hacia y desde el cerebro con un alto grado de precisión", según el Prof. Eran Stark del departamento de neurobiología Sagol de la Universidad de Haifa, quien lideró un estudio recientemente publicado en la prestigiosa Science bajo el título "Local activation of CA1 pyramidal cells induces theta-phase precession."
Para codificar nueva información, las células cerebrales en el hipocampo, una estructura cerebral compleja ubicada profundamente en el lóbulo temporal y con un papel importante en el aprendizaje y la memoria, activan un mecanismo que desencadena un aumento en la frecuencia de disparo e influye en la sincronización precisa de los disparos.
La importancia de entender el cerebro
"El nuevo estudio nos muestra que los circuitos locales en el cerebro son más sofisticados de lo que podríamos haber pensado. El cerebro puede codificar información de dos maneras diferentes, una de las cuales provoca la otra", explica Stark.
La pregunta de cómo el cerebro codifica la nueva información que recibe es uno de los problemas más importantes y complejos para comprender los procesos de aprendizaje, memoria y más.
Uno de los principales problemas en entender los mecanismos de codificación se relaciona con la dificultad en "controlar" las neuronas y hacer que actúen de una manera particular.
Hasta ahora, los neurobiólogos sabían que durante la codificación de nueva información (específicamente, la identificación por parte de los ratones de nuevos lugares dentro del espacio), las neuronas en el hipocampo participan en dos procesos.
¿Cuáles son los dos procesos que ocurren? El primer proceso implica un aumento en la frecuencia de disparo de la célula individual.
En términos simples, la célula dispara más veces dentro de un período de tiempo dado. El segundo proceso es un cambio en el mecanismo de temporización. En el hipocampo ocurren ondas theta con una frecuencia de 8 Hertz, y es posible medir precisamente cuándo dentro de la forma de la onda theta la célula dispara, en qué momento (fase) "a lo largo de la onda".
En el segundo proceso, al entrar en un nuevo lugar en el espacio, las neuronas disparan inicialmente en el pico de la onda, luego en una fase anterior, y al salir del nuevo lugar, vuelven a disparar cerca del pico de la onda, un proceso conocido como precesión de fase.
Según el estado actual del conocimiento, ambos procesos ocurren simultáneamente en la misma célula en ratones durante la codificación de nueva información sobre la ubicación espacial.
Hasta ahora, sin embargo, no se sabía si existe una relación causal entre los dos procesos; es decir, si uno causa el otro o si operan de manera independiente. Además, si existe una dependencia causal entre los dos procesos, no ha quedado claro qué mecanismo promueve la conversión del código de la frecuencia de disparo en un código temporal para la precesión de fase, haciendo que ambos operen simultáneamente.
En el nuevo estudio, liderado por Stark mientras era el jefe del Centro de Excelencia para el Estudio del Código Neural subyacente a la Cognición en la Universidad de Tel Aviv, los investigadores utilizaron la tecnología optogenética, que emplea un canal de proteína especial que reacciona a la luz. Cada vez que la proteína se expone a la luz azul, el potencial eléctrico dentro de la neurona cambia y dispara.
Los investigadores implantaron dispositivos optoelectrónicos miniaturizados en los cerebros de ratones que se movían libremente y, utilizando métodos de retroalimentación en bucle cerrado, hicieron que una célula individual en el hipocampo aumentara artificialmente su frecuencia de disparo, la condición para el primer proceso de codificación de información.
Los investigadores monitorearon al ratón mientras se movía de un lado a otro a lo largo de una pista, utilizando mecanismos de codificación para el reconocimiento espacial.
En algunos cruces de la pista, los investigadores aumentaron la frecuencia de disparo de la célula examinada en el hipocampo, y en otros no lo hicieron.
Esto les permitió examinar el efecto de la restricción artificial en la frecuencia de disparo en diferentes puntos y momentos, y bajo diferentes condiciones, comparando así sus resultados con instancias de "control".
Los hallazgos mostraron que cuando los investigadores aumentaron la frecuencia de disparo de la célula y crearon un nuevo código de frecuencia, ocurrió un cambio en el momento preciso del disparo, y surgió un código de fase. Cuando la frecuencia de disparo no se incrementó, no se observó ningún cambio en el momento. Así, se pudo ver una clara relación causal, donde aumentar la frecuencia provoca un cambio en el momento.
"En primer lugar, es importante aclarar que, aunque examinamos los seis grupos de modelos existentes, puede haber explicaciones adicionales que no consideramos y que son correctas", enfatizó Stark.
"Si deseamos elaborar el modelo que explica las observaciones, necesitamos entender de dónde proviene la onda adicional que causa interferencia. Para que haya una nueva onda, debe haber un oscilador adicional, algo que crea las oscilaciones que forman las ondas más rápidas", agregó Stark.
"En cuanto a las ramificaciones prácticas de entender el mecanismo cerebral por primera vez, Stark dijo que para comunicarnos efectivamente con el cerebro, necesitamos usar su propio lenguaje (código). Antes de nuestro estudio, podría haberse asumido que el cerebro utiliza varios sistemas separados para operar los dos códigos simultáneamente, que el cerebro utiliza varios idiomas. Pero ahora sabemos que al menos en una área del cerebro, un código, el código de frecuencia, puede convertirse automáticamente en un código de tiempo preciso que puede ser más adecuado para la transmisión de información entre las células pero es más difícil de implementar artificialmente. Entonces, si queremos elaborar el modelo que explica las observaciones, necesitamos entender de dónde proviene la onda adicional que causa interferencia", concluyó.