Los cerebros son una red laberíntica de circuitos superpuestos:algunas vías fomentan la actividad mientras que otras la inhiben. Si bien los estudios anteriores se centraron más en los circuitos excitadores, Se sabe ahora que los circuitos inhibidores desempeñan un papel igualmente importante en la función cerebral. Investigadores de la Universidad de Graduados del Instituto de Ciencia y Tecnología de Okinawa (OIST) y el Centro RIKEN de Ciencias del Cerebro han creado una red artificial para simular el cerebro, demostrando que jugar con los circuitos inhibitorios conduce a una memoria extendida.

La memoria asociativa es la capacidad de conectar elementos no relacionados y almacenarlos en la memoria, para asociar elementos concurrentes como un solo episodio. En este estudio, publicado en Cartas de revisión física , el equipo utilizó patrones dispuestos secuencialmente para simular un recuerdo, y descubrió que una computadora es capaz de recordar patrones que abarcan un episodio más largo cuando el modelo tiene en cuenta los circuitos inhibitorios. Continúan explicando cómo se podría aplicar este hallazgo para explicar nuestros propios cerebros.

"Este modelo simple de procesamiento nos muestra cómo el cerebro maneja las piezas de información dadas en un orden en serie, "explica el profesor Tomoki Fukai, jefe de la Unidad de Codificación Neural y Computación Cerebral de OIST, quien dirigió el estudio con el colaborador de RIKEN, el Dr. Tatsuya Haga. "Al modelar neuronas usando computadoras, podemos comenzar a comprender el procesamiento de la memoria en nuestras propias mentes ".

Reduce tus inhibiciones

Pensando en el cerebro en términos físicos, Los fenómenos no biológicos son ahora un enfoque ampliamente aceptado en neurociencia, y muchas ideas extraídas de la física se han validado en estudios con animales. Una de esas ideas es comprender el sistema de memoria del cerebro como una red atractora, un grupo de nodos conectados que muestran patrones de actividad y tienden a ciertos estados. Esta idea de redes de atractores formó la base de este estudio.

Un principio de la neurobiología es que "las células que se activan juntas se conectan entre sí":las neuronas que están activas al mismo tiempo se sincronizan, lo que explica en parte cómo nuestros cerebros cambian con el tiempo. En su modelo, el equipo creó circuitos excitadores (patrones de neuronas que se activan juntas) para replicar el cerebro. El modelo incluía muchos circuitos excitadores distribuidos en una red.

Más importante, el equipo insertó circuitos inhibitorios en el modelo. Diferentes circuitos inhibidores actúan localmente en un circuito particular, o globalmente a través de la red. Los circuitos bloquean las señales no deseadas para que no interfieran con los circuitos excitadores, que luego son más capaces de disparar y cablear juntos. Estos circuitos inhibidores permitieron que los circuitos excitadores recordaran un patrón que representaba un episodio más largo.

El hallazgo coincide con lo que se sabe actualmente sobre el hipocampo, una región del cerebro involucrada en la memoria asociativa. Se cree que un equilibrio de actividad excitadora e inhibitoria es lo que permite que se formen nuevas asociaciones. La actividad inhibidora podría estar regulada por una sustancia química llamada acetilcolina, que se sabe que juega un papel en la memoria dentro del hipocampo. Este modelo es una representación digital de estos procesos.

Un desafío al enfoque, sin embargo, es el uso de muestreo aleatorio. La gran cantidad de salidas posibles, o estados atractores, en la red, sobrecarga la capacidad de memoria de una computadora. En cambio, el equipo tuvo que depender de una selección de productos, en lugar de una revisión sistemática de todas las combinaciones posibles. Esto les permitió superar una dificultad técnica sin poner en peligro las predicciones del modelo.

En general, el estudio permitió inferencias generales:las neuronas inhibitorias tienen un papel importante en la memoria asociativa, y esto se corresponde con lo que podríamos esperar en nuestro propio cerebro. Fukai dice que será necesario completar estudios biológicos para determinar la validez exacta de este trabajo computacional. Luego, será posible mapear los componentes de la simulación con sus contrapartes biológicas, construyendo una imagen más completa del hipocampo y la memoria asociativa.

A continuación, el equipo irá más allá de un modelo simple hacia uno con parámetros adicionales que representen mejor el hipocampo. y observe la importancia relativa de los circuitos inhibidores locales y globales. El modelo actual comprende neuronas que están apagadas o encendidas:ceros y unos. Un modelo futuro incluirá dendritas, las ramas que conectan las neuronas en una complicada malla. Esta simulación más realista estará aún mejor posicionada para sacar conclusiones sobre cerebros biológicos.