Francis en ¡Eureka!: El hipocampo de humanos, ratas y murciélagos

El audio de mi sección ¡Eureka! en La Rosa de los Vientos, Onda Cero, ya está disponible. Si te apetece escucharlo, sigue este enlace (se corta en el minuto 7:31, puedes escucharlo completo a partir del minuto 02:08:00 en el programa completo). Como siempre una transcripción libre del audio.

El cerebro es fascinante y fuente de múltiples noticias científicas. Esta semana  ha sido noticia una parte del cerebro llamada hipocampo que actúa como un sistema GPS que nos permite movernos por nuestro entorno. ¿Qué es esta parte del cerebro llamada hipocampo? El hipocampo es una parte del cerebro con forma de letra “S” que recuerda a un caballito de mar, de ahí su nombre. En el cerebro humano hay dos hipocampos, uno en el hemisferio izquierdo y otro en el derecho. Cada uno está formada por unos 20 millones de neuronas, aunque el número depende de la edad y de otros factores, como la profesión. Los oyentes recordarán el caso de los taxistas de Londres, que tienen que aprenderse un gran número de lugares y las rutas más rápidas entre estos lugares; en el año 2000 se publicó un estudio que demostraba que el hipocampo de los taxistas de Londres está más desarrollado y tiene mayor volumen que el de una persona normal. En los años 1970, se lanzó la hipótesis de que hipocampo almacena un “mapa cognitivo,” es decir, una representación neuronal de nuestra posición y orientación en el espacio (por ejemplo, del salón de nuestra casa o del camino hasta nuestro lugar de trabajo). Múltiples estudian han demostrado que hay neuronas en el hipocampo que actúan como ”células de posición” que disparan potenciales de acción cuando nos encontramos en cierto lugar; diferentes neuronas representan diferentes lugares y las neuronas próximas entre sí representan lugares próximos entre sí. Según la hipótesis del “mapa cognitivo,” el hipocampo actúa como el sistema GPS que guía nuestro coche.

La estructura del canto de los pájaros

¿Cuál es la unidad básica del habla? ¿La palabra, la sílaba o el fonema? Para responder a esta cuestión los lingüistas llevan décadas estudiando el canto de los pájaros. Hay estudios que afirman que se trata de la sílaba (unidad con una duración entre 0,1 y 0,25 segundos), mientras que otros apuntan a unidades menores de 0,1 segundos, llamadas “detalles” (gestures en inglés). Nature ha publicado un estudio neurológico en el pinzón cebra (Taeniopygia guttata) que apoya la teoría de los “detalles” (como unidades que conforman las sílabas). Ana Amador (Univ. Chicago) y sus colegas han estudiado las neuronas de una zona del encéfalo llamada HVC (High Vocal Center), esencial para el canto de las aves. La actividad de estas neuronas ha sido registrada mientras los pájaros cantan y cuando se reproduce una grabación de sus cantos mientras están dormidos. Al comparar estas señales se ha descubierto que la actividad de estas neuronas ocurre en las transiciones entre “detalles,” lo que sugiere que estos son las unidades básicas del canto. Obviamente, no se trata de la respuesta definitiva a la cuestión sobre la unidad básica del habla, pero apunta a que la respuesta está en los fonemas. Nos lo cuenta Todd W. Troyer, “Neuroscience: The units of a song,” Nature AOP 27 Feb 2013, que se hace eco del artículo técnico de Ana Amador, Yonatan Sanz Perl, Gabriel B. Mindlin, Daniel Margoliash, “Elemental gesture dynamics are encoded by song premotor cortical neurons,” Nature AOP 27 Feb 2013.

La cafeína en el néctar de las flores mejora la memoria olfativa de las abejas

Los insectos polinizadores son atraídos por el sabor del néctar, que además de azúcares también contiene sustancias como la cafeína. Un nuevo artículo en Science afirma que la cafeína potencia la respuesta de las neuronas asociadas al aprendizaje olfativo y a la memoria de las abejas, actuando como un receptor antagonista de la adenosina. Aunque la cafeína tiene cierto sabor amargo, no repele a las abejas, todo lo contrario les hace recordar con más fuerza el “buen” sabor del néctar de las flores que contienen esta sustancia (como los cafetos y algunos cítricos). Para los humanos la cafeína es tóxica a altas dosis, pero a bajas dosis es “gratificante” y mejora el rendimiento cognitivo y la memoria. Me ha sorprendido bastante descubrir que estos efectos también se observan en las abejas. Quizás otros alcaloides y otras sustancias con actividad neurofarmacológica, además de repelentes para ciertos insectos, también jueguen un papel importante en la respuesta de sus polinizadores. El artículo técnico es G. A. Wright et al., “Caffeine in Floral Nectar Enhances a Pollinator’s Memory of Reward,” Science 339: 1202-1204, 8 Mar 2013. Nos cuentan muchos detalles curiosos sobre las abejas Lars Chittka, Fei Peng, “Caffeine Boosts Bees’ Memories,” Science 339: 1157-1159, 8 Mar 2013.

Francis en ¡Eureka!: Dos mil millones de euros al estudio del cerebro y del grafeno

Ya está disponible el audio de mi sección ¡Eureka! en La Rosa de los Vientos de Onda Cero. Sigue estos enlaces si te apetece escuchar el audio del programa completo (mi sección empieza a las 02:05:00), o sólo el audio de mi sección. Como siempre una transcripción libre del contenido.

La Unión Europea ha decidido invertir dos mil millones de euros en dos proyecto durante diez años, uso sobre el cerebro y el otro sobre el grafeno, ¿en qué consiste esta convocatoria  de proyectos de investigación tan especial? La Unión Europea financia proyectos de investigación gracias a los llamados Programas Marco. El actual es el séptimo programa marco (7PM) desde 2007 hasta 2013. El próximo será el octavo programa marco (8PM) desde 2014 hasta 2020. La mayoría de los proyectos que se financian en los programas marco tienen una duración de tres o cuatro años, e involucran a muchos grupos de investigación de diferentes países. Pero cuando finalizan estos proyectos, los grupos que colaboran entre sí se disgregan. Para afianzar colaboraciones a largo plazo, la Unión Europea decidió crear una iniciativa de proyectos financiados durante diez años. La iniciativa se llama Proyectos Bandera en Tecnologías Futuras y Emergentes. Se presentaron 21 proyectos en el año 2010, de los que se eligieron 6 finalistas que en 2011 recibieron un millón y medio de euros durante un año para elaborar la propuesta definitiva para octubre de 2012. El pasado 28 enero se anunciaron los dos proyectos “bandera” ganadores cada uno de mil millones de euros: Graphene, que pretende estudiar las aplicaciones del grafeno, y Human Brain Project (el Proyecto Encéfalo Humano), que pretende simular el encéfalo mediante ordenador.

Estos proyectos deben ser muy grandes y deben involucrar a muchos grupos de investigación, porque cien millones de euros al año durante diez años es mucho dinero. Los dos proyectos son enormes. El proyecto “Graphene” está liderado por Jari Kinaret (Universidad Técnica de Chalmers, Suecia) quien coordina a 126 grupos académicos e industriales de 17 países europeos. El proyecto “Human Brain Project” está liderado por Henry Markram (Escuela Politécnica de Lausana, Suiza) quien coordina a 87 grupos de investigación en 23 países (16 de ellos europeos). Realmente se trata de proyectos a gran escala. La colaboración de España en ambos proyectos está liderada por investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC): Francisco Guinea para el proyecto Grafeno y Javier de Felipe para el del Encéfalo (proyecto en el que participan 25 grupos de investigación españoles).

El más interesante de los dos parece el proyecto sobre el cerebro. ¿Cuáles son sus objetivos? Entender el cerebro y el encéfalo en su conjunto es uno de los grandes retos para la ciencia en el siglo XXI. El proyecto se divide en seis frentes de investigación: neuroinformática, simulación del encéfalo, computación de alto rendimiento, informática médica, neuromórfica y neurorobótica. Los resultados que se obtengan están dirigidos a neurólogos, médicos, investigadores y tecnólogos especialistas en neurociencias. El Proyecto Encéfalo Humano mejorará todo nuestro conocimiento sobre el encéfalo gracias a la integración de datos experimentales y simulaciones mediante superordenadores.

El proyecto propone estudiar el encéfalo en su conjunto, siendo el cerebro su parte más voluminosa, ¿por qué estudiar el encéfalo completo y no sólo el cerebro? El cerebro parece grande, por su volumen, pero en número de neuronas es una parte pequeña de todo el encéfalo. El encéfalo forma parte del sistema nervioso central junto a la médula espinal; el sistema nervioso periférico está compuesto por los nervios que conectan todo el organismo con la parte central. El encéfalo es todo lo que tenemos dentro del cráneo, el cerebro, el cerebelo, el tálamo y el tronco del encéfalo. En el encéfalo hay unas 86.000 millones de neuronas, la mayoría están en el cerebelo (unas 70.000 millones); en el cerebro sólo hay unas 15.000 millones. Los estudios más recientes nos indican que el cerebro es lo que más abulta, pero no la parte que más neuronas tiene. Junto a las neuronas, en el encéfalo también hay células de la glía, unas 85.000 millones de células gliales. Estas células protegen a las neuronas de sustancias químicas externas y producen la mielina que actúa como aislante eléctrica para facilitar la transmisión de las señales eléctricas entre neuronas.

El cerebro es la máquina más complicada que ha estudiado el hombre. ¿Por qué es tan complicado? Porque hay 86.000 millones de neuronas que se comunican entre sí por medio de unos 500 billones de sinapsis. El encéfalo es la estructura más complicada que la ciencia estudia. Cada neurona tiene un cuerpo (soma), un único axón (que usa para enviar información) y un gran número de dendritas o prolongaciones del cuerpo (que usa para recibir información). Las neuronas se comunican entre sí enviando impulsos eléctricos a través del axón y enviando y recibiendo neurotransmisores en las sinapsis que ocurren en las dendritas. Se calcula que cada neurona recibe información a través de unas 10.000 sinapsis y envía información a través de unas 1.000. En el cerebelo hay neuronas con hasta 200.000 conexiones de entrada. Las neuronas se comunican mediante señales eléctricas (potenciales de acción) y químicas (potenciales de sinapsis).

La consciencia y el “yo” emergen de la actividad eléctrica del encéfalo. ¿En qué consiste esta actividad eléctrica? Mi amigo Xurxo Mariño, neurocientífico gallego y gran divulgador, afirma que cada neurona es como una batería. En tu cabeza hay unas 86 000 millones de pequeñas baterías cargadas con unos 70 milivoltios. Esta electricidad proviene del movimiento de iones de sodio y potasio con carga positiva. La membrana de las neuronas tienen bombas de Na/K que se abren y cierran a toda velocidad dejando pasar iones de un lado a otro de la membrana, produciendo una diferencia de potencial entre ambos lados de la membrana (hay más iones de sodio en la cara exterior de la membrana que en la interior y a la inversa, más iones de potasio en la interior que en la exterior. Cuando la neurona se descarga a través del axón, esta diferencia de potencial se mueve como un impulso eléctrico (el llamado potencial de acción). Al final del axón hay una o varias sinapsis y en cada una de ellas la señal eléctrica se convierte en una señal química, un neurotransmisor. Cada neurona se comunica con las demás con algo parecido al código Morse, con pitidos y silencios: bip bip  … bip bip bip … bip … bip bip… Este movimiento de impulsos eléctricos en el encéfalo consume mucha energía, del orden del 20% de toda la energía de los alimentos.

La señal eléctrica se convierte en señal química, los neurotransmisores como la adrenalina que se intercambian entre las neuronas. ¿Cómo ocurre esta conversión? El potencial de acción (el impulso eléctrico) al llegar al final de los axones provoca la apertura de los canales de calcio, que hacen que el calcio entre en la neurona y se libera el neurotransmisor al espacio sináptico. Este proceso se llama sinapsis química y es el medio en el que se comunican entre sí casi todas las neuronas. La neuronas tienen receptores específicos para cada uno de los neurotransmisores que reciben de otras neuronas, como la adrenalina, el glutamato, la dopamina, la serotonina, entre otros muchos. Estos neurotransmisores regulan la agresividad, la sexualidad, el humor, el sueño, y muchos otras funciones cognitivas. Los neurotransmisores son de dos tipos, los excitadores, que al acumularse en suficiente cantidad hacen que la neurona receptora genere nuevos potenciales de acción, y los inhibidores que realizan lo contrario.

Funciones cognitivas superiores como la consciencia y el yo son resultado de la actividad de las neuronas. El Proyecto Encéfalo Humano pretende descubrir cómo ocurre este proceso. ¿Algún día habrá un ordenador consciente de su propio yo? Los neurocientíficos piensan que la mente es producto del encéfalo y que algún día se podrá construir un encéfalo artificial con una inteligencia similar a la mente humana, dotado de sensibilidad, capacidad de emoción y de un “yo” consciente. El problema es que a día de hoy, simular 86.000 millones de neuronas y unas 500 billones de sinapsis está más allá de lo alcanzable con los superordenadores más poderosos del mundo. Muchos expertos creen que en el siglo XXI se logrará hacerlo y los resultados del Proyecto Encéfalo Humano de la Unión Europea podrían ser claves para alcanzar este logro.

¿Qué lugar ocupa el alma en la neurociencia actual? El concepto religioso de alma inmortal es una manera de aludir del “yo” consciente que se remonta a una época en la que no existía la neurociencia. Todos los neurocientíficos actuales consideran que el “yo” es producto de la actividad metabólica y eléctrica del encéfalo y del resto del sistema nervioso. La mente y el encéfalo son la misma cosa. Cuando estamos inconscientes el “yo” no se va a ninguna parte, sencillamente deja de ser generado por la actividad neuronal. Se desvanece. Todas las noches, durante el sueño profundo el “yo” desaparece de manera temporal y vuelve a emerger con rapidez y facilidad al despertar. Pero tu nuevo “yo” no es el mismo que se durmió, hay diferencias y modificaciones sutiles en tu arquitectura neuronal, tan suvaes que tú no las notas y crees que sigues siendo el mismo. Pero tu “yo” se modifica cada día, cada vez que te duermes. Según la neurociencia actual no existe un “yo” eterno.

Lo dicho, sigue estos enlaces si te apetece escuchar el audio del programa completo (mi sección empieza a las 02:05:00), o sólo el audio de mi sección.

Un mundo virtual tipo Matrix para estudiar la actividad del encéfalo de alevines de pez cebra

El neurocientífico Florian Engert (Univ. Harvard) dice que sus alevines de pez cebra están encerrados como Neo (Keanu Reeves) al principio de la película de los hermanos Wachowski ”Matrix“ (1999). En la película los seres humanos están esclavizados por las máquinas que los utilizan como baterías vivientes para obtener energía, mientras en su mente viven en un mundo virtual que no existe. En los experimentos de Engert los alevines, cuyo cuerpo es transparente, son inmovilazados en una placa de Petri para poder observar sus neuronas mediante un microscopio y una serie de electrodos, mientras los investigadores proyectan diferentes mundos virtuales que simulan paisajes submarinos cambiantes. Su objetivo es descubrir cómo las neuronas del encéfalo del pez codifican la visión, la audición, el movimiento e incluso el miedo. Su experimento permite rastrear el comportamiento colectivo de unas 300.000 neuronas (en realidad, de solo unas 1000 neuronas en unas 300 subregiones para un solo pez, pero combinando por ordenador el resultado para muchos peces se pretende obtener la actividad de un encéfalo de referencia). Se utilizan peces transgénicos que desarrollan marcadores del calcio que permiten seguir su flujo en las neuronas en tiempo real mientras se va alterando el mundo virtual con el que los estimulan los investigadores. Nos lo cuenta Virginia Hughes, “Mapping brain networks: Fish-bowl neuroscience. Tiny fish trapped in a virtual world provide a window into complex brain connections,” Nature 493: 466-468, 24 January 2013. El artículo incluye el siguiente vídeo youtube muy al estilo de la película Matrix. Un artículo técnico con los resultados obtenidos hasta el momento es Misha B. Ahrens et al., “Brain-wide neuronal dynamics during motor adaptation in zebrafish,” Nature 485: 471-477, 24 May 2012.

El mundo virtual que los investigadores proyectan en la placa de Petri donde se encuentran los alevines de pez cebra se puede controlar mediante ordenador. Por ejemplo, se puede cambiar de forma más rápida o más lenta, ajustándolo a la reacción del pez, o a las medidas obtenidas de su actividad neuronal. A largo plazo, Engert espera poder descubrir la relación entre el comportamiento y la conectividad de las neuronas del encéfalo de los alevines, en cierto sentido, cómo la estructura determina la función (la máxima utilizada en el caso de las proteínas). Sin embargo, la labor no promete ser fácil; de hecho, el efecto de la realimentación visual en los músculos del pez es muy dependiente del ejemplar, en algunos es más fuerte y en otros más débil. Todavía no se sabe el porqué.

Por supuesto, no se puede estudiar todo sobre el encéfalo utilizando los alevines de Engert y muchos otros investigadores prefieren el uso de animales con un menor número de  neuronas, como los nemátodos C. elegans (que tienen unas 300 neuronas), cuyo comportamiento es mucho más sencillo. Además, los alevines de pez cebra no muestran comportamientos sociales sofisticados, ni tampoco emociones complejas. Por ahora no está claro cuáles son los límites de la técnica de Engert y hasta dónde podrá llegar. Aún así, el estudio del conectoma del pez cebra promete ser muy revelador. Desde los trabajos pioneros de Santiago Ramón y Cajal los neurocientíficos han estado buscando el principio fundamental que describe cómo interaccionan entre sí los circuitos de neuronas. Quizás el mundo tipo Matrix de los alevines de pez cebra de Engert pueda ayudar a descubrirlo.

Cómo deciden los ganglios basales del encéfalo entre dos acciones complementarias

Imagina que conduces un coche con cambio de marchas automático. Para arrancar en un semáforo, pisas el acelerador al mismo tiempo que levantas el pie del freno. Para frenar en otro semáforo, pisas el freno al mismo tiempo que levantas el pie del acelerador. En la toma de decisiones en la que tu encéfalo tiene que elegir entre dos acciones complementarias (sean A y B), los ganglios basales se comportan de forma muy parecida. Hay una vía directa que promueve una acción (A) y una vía indirecta que suprime la acción complementaria (B) que se activan de forma simultánea, y viceversa. Así lo muestra una estudio publicado en Nature, cuyos autores opinan que podría ayudar a entender el temblor incontrolable asociado a la enfermedad de Parkinson.  El estudio ha utilizado técnicas optogenéticas para activar de forma selectiva las vías directa e indirecta asociadas a un movimiento concreto en ratones genéticamente modificados. Los autores creen que a la hora de tomar una decisión es más eficaz fortalecer las conexiones sinápticas tanto de las neuronas asociadas a la activación del movimiento como de las asociadas a la desactivación del movimiento complementario (o alternativo). Si se confirmase en primates modelo de la enfermedad de Parkinson que el fenómeno observado también es responsable de las dificultades motoras asociadas a esta enfermedad, como opinan los autores, se abriría una nueva vía terapéutica. Obviamente, todavía es muy pronto para lanzar las campanas al vuelo. Nos lo cuenta D. James Surmeier, “Neuroscience: To go or not to go,” Nature, AOP 23 January 2013, que se hace del artículo técnico de Guohong Cui et al., “Concurrent activation of striatal direct and indirect pathways during action initiation,” Nature, AOP 23 January 2013.

En la figura que abre esta entrada, las neuronas de la corteza cerebral (en rojo) se comunican con las neuronas del cuerpo estriado (en azul) para realizar una toma de decisión entre dos acciones posibles, sean A y B. Las neuronas de la sustancia negra (en verde) toman la decisión (recomendar la acción A) y la transmiten por medio de las neuronas del tálamo (en amarillo). El nuevo trabajo indica que dichas neuronas aconsejan la acción A y al mismo tiempo desaconsejan la acción B, por lo que se activan ambas vías de forma simultánea (la vía directa para A y la indirecta para B).

Nota dominical: Richard Feynman, los ordenadores y los métodos numéricos

El interés de Richard P. Feynman en los ordenadores y en los métodos numéricos nació durante la Segunda Guerra Mundial, cuando estaba en Los Alamos en el Proyecto Manhattan. Hans A. Bethe le encargó coordinar un grupo que realizaría los cálculos para modelar la implosión de una bomba de plutonio. Feynman desarrolló un sistema de “computación paralela” que usaba personas, cada una con una calculadora mecánica, como elementos de proceso. Su interés en los ordenadores se renovó en sus últimos diez años de vida, cuando su hijo Carl se matriculó en informática en el MIT (Instituto Técnico deMassachusetts), llegando a impartir un curso de aplicación de los ordenadores a la física en su propia universidad, el CalTech (Instituto Técnico de California), junto a John J. Hopfield y Carver A. Mead. El doctor Feynman publicó tres artículos sobre ordenadores [1,2].

La brújula magnética de las palomas mensajeras parece estar en su oído interno

Las palomas mensajeras son capaces de regresar a su hogar desde un lugar desconocido a cientos de kilómetros de distancia. No se sabe cómo lo hacen pero se cree que la clave es el uso de una brújula magnética. Se publica en Science un artículo de Wu y Dickman que ha medido la actividad eléctrica de 300 neuronas que reciben estímulos sensoriales del oído interno y sugiere que la brújula magnética (el órgano que actúa de sensor magnético) se encuentra la lagena coclear del oído de la paloma. Esta hipótesis contrasta con estudios previos que apuntan a que se encuentra o en el ojo o en la parte superior del pico. El nuevo estudio ha observado que la activación de las neuronas codifica la dirección tridimensional y la intensidad del campo magnético terrestre (o de un campo aplicado ex profeso), algo que no ha sido posible para los otras hipótesis, pero que no las descarta. Por ello, en mi opinión, todavía es pronto para conocer la respuesta definitiva, pero todo apunta a que las palomas podrían tener varios órganos que actúan como brújulas magnéticas y que integran dicha información con la de otros sentidos para guiar su trayectoria de retorno al hogar. Nos lo cuenta Michael Winklhofer, “An Avian Magnetometer,” Science 336: 991-992, 25 May 2012, haciéndose eco del artículo técnico de Le-Qing Wu, J. David Dickman, “Neural Correlates of a Magnetic Sense,” Science 336: 1054-1057, 25 May 2012.

Wu y Dickman afirman en su artículo que las células magnetoreceptoras deben encontrarse en la lagena coclear (porque han estudiado neuronas que reciben información sensorial de dicha región del oído), pero no han sido capaces de identificar las células concretas donde se encuentran los dominios de  magnetita (Fe3O4) que deben estar implicados en el proceso de detección, ni tampoco explicar en detalle el mecanismo de excitación de las neuronas. La figura que abre esta entrada, extraída del artículo, ofrece una posible propuesta (clickea en la figura para ampliarla), pero hay gran número de interrogantes.

VIII Carnaval Tecnología: Nanoelectrodos para registrar la actividad nerviosa de las neuronas

La portada de la revista Nature Nanotechnology de este mes presenta un gran avance en el desarrollo de electrodos para registrar y/o estimular la actividad eléctrica de neuronas individuales cultivadas in vivo. La matriz de electrodos basada en nanohilos verticales (VNEA por Vertical Nanowire Electrode Array) se fabrica utilizando tecnología de silicio convencional sobre un sustrato plano, lo que facilita su uso en cultivos celulares. VNEA está compuesta por 16 celdas que permiten estudiar 16 neuronas de forma simultánea, cada celda está compuesta de una matriz de 3 × 3 nanohilos, cada uno de los cuales se puede acceder de forma individual. Cada nanohilo tiene un diámetro de 150 nm, una altura de 3 μm, está espaciado de los otros por 2 μm y es capaz de penetrar la membrana de la célula nerviosa para registrar y/o estimular el potencial de acción de la neurona. Hongkun Park (Universidad de Harvard) y sus colegas han estudiado neuronas de rata demostrando que los VNEA alcanza una relación señal/ruido de ~100, que se puede mejorar por un factor de 10 promediando medidas repetidas. El artículo técnico es Jacob T. Robinson, Marsela Jorgolli, Alex K. Shalek, Myung-Han Yoon, Rona S. Gertner & Hongkun Park, “Vertical nanowire electrode arrays as a scalable platform for intracellular interfacing to neuronal circuits,” Nature Nanotechnology 7: 180–184 (2012) [copia gratis del pdf].

En este número de Nature Nanotechnology aparecen otros dos artículos técnicos que presentan otros diseños de nanoelectrodos. Los discute en detalle Vladimir Parpura, “Bionanoelectronics: Getting close to the action,” Nature Nanotechnology 7: 143–145 (2012) [copia gratis del pdf].

El segundo artículo trata sobre los nanoelectrodos desarrollados por el grupo liderado por Bianxiao Cui y Yi Cui (Universidad de Stanford). Utilizan matrices de nanopilares de platino de 150 nm de diámetro, y entre 1 y 2  μm de altura, pero a diferencia del trabajo de Park y sus colegas, todos los nanopilares están conectados al mismo electrodo y no pueden ser accedidos de forma individual. Los Cui y sus colegas han estudiado con sus nanoelectrodos el potencial de acción interior y exterior en células de músculo cardíaco (cardiomiocitos) de ratón. La técnica de Cui y sus colegas tiene múltiples inconvenientes comparada con la de Park y los suyos, por ejemplo, su relación señal-ruido es muy baja (~7). Sin embargo, el artículo de Cui y sus colegas presenta varias técnicas muy interesantes de multiplexado de señales que seguramente los otros grupos acabarán incorporando a sus propios diseños. El artículo técnico es Chong Xie, Ziliang Lin, Lindsey Hanson, Yi Cui & Bianxiao Cui, “Intracellular recording of action potentials by nanopillar electroporation,” Nature Nanotechnology 7: 185–190 (2012) [copia gratis del pdf].

Lo más interesante del artículo de Cui y sus colegas es el estudio del efecto de la “electroporación,” la aparición de poros en la membrana de la célula cuando el electrodo es estimulado eléctricamente; estos poros nanométricos ponen en contacto el electrodo con el interior celular permitiendo una lectura mucho más limpia del potencial de acción mediante los nanoelectrodos.

El tercer y último artículo sobre el mismo tema está firmado por el grupo liderado por Charles Lieber (Universidad de Harvard) y presenta la medición del potencial eléctrico mediante transistores de efecto campo (FET) basados en nanohilos (llamados BIT-FET por Branched Intracellular nanoTube Field-Effect Transistor). Estos electrodos permiten medidas intracelulares del potencial de acción en neuronas y cardiomiocitos con una precisión espacial muy alta. Los grupos de Park y Cui han desarrollado versiones en la nanoescala de los microelectrodos convencionales, por lo que su impedancia es muy alta (crece conforme decrece la escala del electrodo). Sin embargo, Lieber y sus colegas han logrado superar el problema de la impedancia utilizando electrodos huecos en forma de nanotubo de entre 1 y 1,5 μm de altura, un diámetro exterior en su base de ~150 nm y de unos ~55 nm en su punta, y un diámetro interior constante de unos 50 nm; el volumen interno de estos nanotubos es de unos ~3 attolitros. Cuando estos nanoelectrodos penetran en la célula, el líquido intracelular (citosol), que es un conductor, penetra dentro del nanotubo excitando el transistor FET; los potenciales de acción se leen gracias a la corriente eléctrica que atraviesa el transistor FET que actúa en modo amplificador. Xiaojie Duan, Ruixuan Gao, Ping Xie, Tzahi Cohen-Karni, Quan Qing, Hwan Sung Choe, Bozhi Tian, Xiaocheng Jiang & Charles M. Lieber, “Intracellular recordings of action potentials by an extracellular nanoscale field-effect transistor,” Nature Nanotechnology 7: 174–179 (2012).

La relación señal-ruido de los nanoelectrodos BIT-FET está entre 40 y 80, pero Lieber y sus colegas creen que podrán mejorarla con cambios pequeños de diseño. En resumen, estos tres artículos muestran los grandes avances que se están realizando en el desarrollo de nanoelectrodos para aplicaciones en electrofisiología. La gran ventaja de alta capacidad de integración de estos electrodos es que permiten medidas sobre las dendritas y sus ramificaciones. El gran problema de estas técnicas invasivas es que aún falta desarrollar técnicas que permitan posicionar estos nanoelectrodos en los lugares de interés.

Esta entrada participa en la VIII Edición del Carnaval de la Tecnología organizado en esta ocasión por J.M. Mulet en su blog “Los productos naturales ¡vaya timo!,”  quien nos propone como tema estrella la biotecnología. “Las normas de participación las podéis encontrar en el blog del propio carnaval. Podéis comunicarle las entradas como comentario en su post o a su cuenta de twitter (@jmmulet).”

Oyen las palabras que escucha una persona leyendo la actividad nerviosa de su corteza auditiva con electrodos subdurales

Fichero .wav con sonidos reconstruidos mientras le dictan palabras a una persona.

Los pacientes que tienen implantados electrodos subdurales en su corteza cerebral son los conejillos de indias ideales para realizar estudios electrocorticográficos (ECoG). Un estudio publicado en PLoS Biology ha logrado reconstruir los sonidos que una persona está oyendo a partir de la lectura de la actividad de sus neuronas auditivas. Tienes que oir el fichero .wav de ejemplo. Sencillamente espectacular, increíble. Los 15 participantes oían palabras dictadas mientras se grababa su actividad neural con un matriz de 64 electrodos implantada en las circunvalaciones temporales media y superior. El fichero de sonido (.wav) se obtuvo a partir de un espectrograma reconstruido mediante un algoritmo que utiliza como entrada las 64 señales medidas por los electrodos. El algoritmo de reconstrucción del espectograma es un sencillo método de regresión lineal basada en mínimos cuadrados (que tras una fase de entrenamiento ajusta ciertos parámetros cuyos valores son utilizados para la reconstrucción). El artículo parece fácilmente repetible en cualquier laboratorio de neurociencia que tenga acceso a pacientes con electrodos implantados y nos hace preguntar: ¿algún día se podrá leer el pensamiento hablado de una persona? El artículo técnico (de acceso gratuito) es Pasley BN, David SV, Mesgarani N, Flinker A, Shamma SA, et al., “Reconstructing Speech from Human Auditory Cortex,” PLoS Biology 10: e1001251, 2012.  Me he enterado de este artículo gracias a un tuit de Xurxo Mariño (@xurxomar) que nos decía “Han conseguido reconstruir ls palabras que escucha una persona a partir de la actividad nerviosa registrada en su cerebro.”

Sin entrar en los detalles técnicos, lo que nos ilustra este trabajo es que cosas que pensábamos que eran de ciencia ficción hoy en día son una realidad en los laboratorios. Todos hemos visto en televisión personas que controlan con su pensamiento el movimiento de una prótesis; estas personas piensan el movimiento y los electrodos en su córtex permiten controlar los servomotores de la prótesis. Quizás algún día, dentro de unas décadas, haya métodos no invasivos para leer la actividad de nuestro cerebro que permitan reconstruir las palabras en las que está pensando una persona, que permitan oir en qué está pensando una persona en tiempo real. Da escalofríos solo de pensarlo. Imaginad las aplicaciones que podría tener esta tecnología.

Ya que estamos, os recomiendo volver a ver el documental “El Mal del Cerebro.” La parte 1 “Cerebros reparados” (17:25) nos muestra la investigación que se está realizando en España sobre estos temas. “Introducir electrodos, reemplazar miembros amputados por dispositivos biónicos o mover objetos con el pensamiento. Estos son los caminos por los que la ciencia lucha para reparar la mente.”

El superordenador Blue Gene de IBM logra simular el cerebro completo de un gato (o el 4,5% de un cerebro humano)

Deep Blue venció a Kasparov al ejedrez y ahora Blue Gene simula mil millones de neuronas y diez billones de sinapsis, el equivalente neuronal al cerebro de un gato. Uno de los superordenadores más rápidos del mundo de IBM ha logrado algo que parecía imposible; eso sí, el consumo energétic0 de Blue Gene es enorme comparado con el del cerebro de un minino (tiene 147 456 procesadores trabajando en paralelo). Nadie duda de que en los próximos años IBM logrará simular un cerebro humano gracias a Blue Gene (nuestro cerebro tiene alrededor de 20 mil millones de neuronas y unos 200 billones de sinapsis); se estima que lo lograrán antes de 2019. El artículo técnico es Rajagopal Ananthanarayanan, Steven K. Esser, Horst D. Simon, Dharmendra S. Modha, “The Cat is Out of the Bag: Cortical Simulations with 10^9 Neurons, 10^13 Synapses,” PDF, IBM, 2011. Visto gracias a Mark Fischetti, “IBM Simulates 4.5 percent of the Human Brain, and All of the Cat Brain,” Scientific American, October 25, 2011.

El simulador cortical masivamente paralelo de IBM se llama C2. Su simulación en el superordenador Dawn Blue Gene/P del Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL), con 147 456 CPUs y 144 TB de memoria, ha permitido simular 1 617 millones de neuronas y 8,87 billones de sinapsis. La simulación aún no es en tiempo real, se estima que es 643 veces más lenta. Estas simulaciones están financiadas por el programa financiado por DARPA llamado SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) cuyo objeto es lograr simular un cerebro humano completo en menos de una década. No es la primera vez que simula el cerebro de un mamífero y en 2007, utilizado el ordenador Blue Gene/L del Centro de Investigación T. J. Watson de IBM, con 32 768 CPUs y 8 TB de memoria, se logró simular el cerebro de un ratón (un circuito neurocortical con una complejidad similar al cerebro de un ratón).

El elemento básico del cerebro es la neurona, una célula especializada en integrar la información que recibe de unas miles de otras neuronas gracias a sus dendritas y de generar señales que se conectan con otras miles de neuronas gracias a su axón. Cada una de estas conexiones se denominan sinapsis. La corteza cerebral o córtex es una delgada capa de tejido nervioso de unos milímetros de espesor que recubre la superficie de los dos hemisferios cerebrales (gracias a las circunvoluciones su área superficial es de unos 2500 centímetros cuadrados). Se cree que el pensamiento superior (la imaginación, el juicio y la toma de decisiones) se realiza en esta parte del encéfalo. Obviamente, la simulación cortical de IBM utiliza como unidad básica un modelo muy simplificado de una neurona. Estas neuronas reciben y emiten señales en forma de picos de potencial eléctrico. Por ahora no se puede afirmar que estas neuronas “piensen” o algo por el estilo. Pero debemos entender este avance como un paso más hacia una máquina pensante en un futuro (en mi opinión) aún muy lejano.

¿Cuándo se podrá simular un cerebro humano completo en tiempo real? La gráfica de arriba aplica la ley de Moore y estima que para 2019 habrá superordenadores capaces de simular en tiempo real todas las neuronas y todas las sinapsis de la corteza cerebral humana. ¿Para qué sirve todo esto? Por ahora su interés científico y aplicado es limitado (¿para qué sirvió que Deep Blue le ganara a Kasparov?). Pero quien sabe, quizás estamos viviendo la “prehistoria” de las máquinas pensantes.

PS: En menéame he observado que esta noticia ya fue noticia en 2009. La web de Scientific American ha rescatado de nuevo esta noticia, que yo no recordaba, porque en su número de noviembre de 2011 dedican una página a comparar Cerebros y Ordenadores. La figura que ilustra la comparación es la siguiente.

Santiago Ramón y Cajal predijo con acierto el flujo de información visual en las neuronas de las moscas

Santiago Ramón y Cajal comparó las neuronas del sistema visual de la mosca (dibujo izquierdo) con las de un vertebrado (dibujo derecho) y se imaginó cómo podría evolucionar el primero hacia el segundo (dibujo central). Gracias a ello descubrió el flujo correcto de información visual en las moscas (dibujo izquierdo), desde los fotorreceptores, pasando por las células monopolares, hasta las neuronas. Un nuevo estudio publicado en Nature ha demostrado que las flechas de estos dibujos (izquierda y centro) son correctas. La gran intuición del genial español logró lo que en su época se podía considerar como un hito científico de primera magnitud, que ha requerido casi un siglo para ser confirmado de forma definitiva. Nos lo cuenta Chi -Hon Lee, “Neuroscience: The split view of motion,” News & Views, Nature 468: 178–179, 11 November 2010, que se hace del artículo técnico de Maximilian Joesch, Bettina Schnell, Shamprasad Varija Raghu, Dierk F. Reiff, Alexander Borst, “ON and OFF pathways in Drosophila motion vision,” Nature 468: 300–304, 11 November 2010.

La verificación definitiva de las ideas de Ramón y Cajal ha requerido el uso de técnicas de ingeniería genética para manipular y visualizar la actividad de neuronas específicas. Entre los fotorreceptores de la retina y las primeras neuronas del sistema visual se encuentran células monopolares de cinco tipos, L1-L5 (en la mosca Drosophila melanogaster). Cada tipo de célula es un canal independiente de información visual hacia las neuronas. Para la detección temprana del movimiento se utilizan los canales L1 y L2. Joesch et al. han registrado la actividad eléctrica de las neuronas sensibles al movimiento cuando se desactiva o se permite la actividad de las células monopolares de ambos tipos, demostrando que son necesarios ambos canales independientes. El bloqueo de las células L1 elimina la respuesta ante bordes brillantes en movimiento (canal ON), mientras que el bloqueo de las células L2 suprime la respuesta ante el movimiento de bordes oscuros (canal OFF). De forma similar a como la información de los fotorreceptores en los vertebrados se separa en dos canales bipolares separados (ON y OFF), en la mosca las señales de los fotorreceptores se segregan en dos canales ON-L1 y OFF-L2.

¿Por qué la señal de los fotorreceptores se divide en dos canales (ON y OFF) antes de excitar a las neuronas? Se cree que este mecanismo de codificación responde a un compromiso entre coste energético y cantidad de información transmitida. Con un solo canal, requeriría mucha energía amplificar las señales del movimiento de bordes oscuros (OFF) para que fueran discernibles en igual medida que las de los bordes brillantes (ON); sin dos canales separados podría perderse información. Joesch et al. creen que sus resultados confirman el modelo de Reichardt-Hassenstein (desarrollado en los 1950 para explicar el comportamiento de ciertos escarabajos, Chlorophanus). Según este modelo la respuesta de las neuronas al movimiento se obtiene a partir de cambios locales en la luminancia. La señal de un fotorreceptor se retrasa y se compara, mediante una multiplicación, con la señal instantánea de un fotorreceptor vecino. El problema del modelo es que multiplicar dos señales negativas debe generar una señal positiva. Joesch et al. ofrecen una solución a este problema, ya que la separación de las señales de los fotorreceptores en los canales ON y OFF, cada uno con componentes positivas y el otro con negativas, respectivamente, permite multiplicar las señales con su signo correcto. Los ingenieros eléctricos ya utilizan una técnica similar para implementar un multiplicador (desarrollada por Gilbert en los 1960).

Lecturas para el verano: Nobeles españoles, Cajal, Ochoa y de la neurona al ADN

Todos los veranos hay que aprovechar los días de vacaciones para leer y en este blog aprovechamos para recomendar algunas lecturas. Me gustaría destacar un libro breve pero interesante en el que Alfredo Baratas nos presenta una breve biografía de Santiago Ramón y Cajal, y María Jesús Santesmases, quizás con menor acierto, nos presenta otra de Severo Ochoa de Albornoz, editado por Nivola en su serie novatores. A la izquierda tenéis la portada del libro. La biografía de Severo incluye al final un apéndice sobre “La imagen pública de Ochoa en España” en la que se presentan y comentan recortes de prensa durante el franquismo desde 1958 a 1975. El libro es cortito, bien ilustrado y se lee fácil. En mi opinión es un buen punto de partida para incentivar al lector a recurrir a textos biográficos de mayor entidad sobre los dos únicos científicos españoles que han logrado un Nobel. Como me ha gustado el trabajo de Baratas me centraré en él.

Santiago Ramón y Cajal (1852-1934) es el único Premio Nobel científico obtenido por un español para España (Severo Ochoa lo obtuvo para EE.UU.). Los que tenemos cierta edad recordamos la serie de RTVE “Ramón y Cajal” dirigida por José María Forqué con Adolfo Marsillach en el papel de Santigo (los que no la conozcan la pueden ver aquí). Con los tiempos que corren recomendar la lectura de su autobiografía “Recuerdos de mi vida. Santiago Ramón y Cajal,” yo le leído la edición de Juan Fernández Santarén para Crítica, que incluye el texto del discurso de Cajal, ”Reglas y consejos sobre investigación científica,” muy recomendable para todos los estudiantes de disciplinas científicas.

Cajal estudió medicina en la Universidad de Zaragoza e hizo el servicio militar obligatorio como médico militar en plena guerra de Cuba (1874). Sus primeros pasos como investigador los dio en la Universidad de Zaragoza entre 1875 y 1883. Se presentó a tres plazas de catedrático y a la tercera fue la vencida. Catedrático de Anatomía por la Universidad de Valencia entre 1883 y 1887 fue allí donde orientó su investigación como micrografista hacia la neurohistología. Fue en 1887 cuando descubrió las impregnaciones de Camillo Golgi, su competidor en lo científico y con quien compartió el Nobel. Catedrático de Histología por la Universidad de Barcelona entre 1888 y 1892  fue allí donde realizó los grandes descubrimientos científicos que le llevaron al Nobel.

España no existía para la ciencia europea. Los artículos de Cajal en español no tenían repercusión alguna a nivel europeo. Cajal decidió traducir algunos de dichos artículos al francés y logró publicarlos en revistas francesas y alemanas. El hito histórico que le abrió a Cajal las puertas de la fama europea ocurrió en 1889. Cajal decidió asistir por sus propios medios al Congreso Anual de la Sociedad Anatómica Alemana para presentar sus preparaciones micrográficas. El histólogo Van Gehuchten lo recuerda así (extracto de la biografía de Alfredo Baratas):

“La desconfianza era tal, que en el Congreso de Anatómicos celebrado en Berlín en 1889, Cajal [...] encontrábase solo, no suscitando en torno suyo sino sonrisos incrédulas. Todavía creo verlo tomar aparte a Kölliker, entonces maestro incuestionable de la histología alemana, y arrastrarlo a un rincón de la sala de demostraciones, para mostrarle en el microscopio sus admirables preparaciones y convencerle al mismo tiempo de la realidad de los hechos que pretendía haber descubierto. La demostración fue tan decisiva que algunos meses más tarde el histólogo de Wüzburgo confirmaba todos los hechos afirmados por Cajal.”

Como nos recuerda Baratas, “el aval de Kölliker y el examen a que éste sometió las conclusiones de Cajal contribuyeron a dar credibilidad a las aportaciones científicas del español, convirtiéndole en un referente principal en el panorama internacional de la neurohistología.” El episodio de Kölliker aparece reflejado al final del capítulo 7 de la serie de RTVE. Recomiendo la lectura de Javi Peláez, “Albert Kölliker, el suizo que descubrió al mundo a Santiago Ramón y Cajal,” La Aldea Irreductible, 6 de abril de 2010.

Cajal, ya como científico de reconocido prestigio nacional e internacional, logró una Cátedra en Madrid que ocupó de 1892 hasta que se jubiló con 70 años en 1922. Algunos de los trabajos que Cajal publicaba en español en los Anales de la Sociedad Española de Historia Natural fueron traducidos directamente al alemán por Albert Kölliker (que dicen que aprendió español para poder hacerlo). En febrero de 1894 Cajal fue invitado a impartir una conferencia en la Royal Society londinense y fue investido doctor honoris causa por la Universidad de Cambridge. Entre 1897 y 1904 publicó su manual “Textura del sistema nervioso del hombre y de los vertebrados,” obra que está considerada como el texto científico en español más importante de nuestra historia (este texto fue traducido al francés en 1909).

Cajal recibió en 1905 la medalla helmholtz de la Real Academia de Ciencias de Berlín y en 1906 el Premio Nobel de Medicina, junto a Camillo Golgi. El discurso Nobel de de Cajal elogiaba las contribuciones de Golgi, no así el del italiano, que lo citó solo de pasada. Más tarde Cajal afirmó sobre el sabio de Pavia: “¡Cruel ironía de la suerte, emparejar, a modo de hermanos siameses unidos por la espalda, a adversarios científicos de tan antitético carácter.”

Os recomiendo escuchar la biografía de Cajal en La Aldea Irreductible, su Podcast, Capítulo 6, “Santiago Ramón y Cajal,” 8 agosto 2008 (incluye la voz del propio Cajal y recortes de una entrevista en RNE a Teófilo Hernando, compañero de investigaciones y médico personal de Cajal hasta el momento de su fallecimiento).

La terapia génica permite curar el daltonismo en monos gracias a la plasticidad del cerebro adulto

Monos daltónicos desde el nacimiento se pueden curar cuando son adultos gracias al uso de la terapia génica. Se pensaba que era imposible lograrlo. Reactivar genéticamente la expresión de ciertos fotopigmentos en la retina en la edad adulta se pensaba que no lograría curar el daltonismo, ya que se requeriría la reconexión neuronal de los sistemas de interpretación cerebral de la información visual. Sin embargo, sorprendentemente no es así. Monos ardilla con un genoma defectuoso que no permite el desarrollo temprano de ciertos fotopigmentos en sus ojos (que les hace no poder distinguir entre colores rojos y verdes) se han curado “milagrosamente” gracias a una terapia génica sin necesidad de reprogramación cerebral alguna. Aunque todavía está muy lejos la aplicación de este estudio a humanos, abre una nueva vía que se pensaba que era un callejón sin salida. Habrá que explorarla en más detalle. Nos lo contaron en muchos medios y blogs, como en “Una terapia génica permite ver la vida en colores,” SINC, 16 septiembre 2009, y en Manuel, “Un gen humano cura el daltonismo en los monos,” La Ciencia y sus Demonios, 17 septiembre 2009, cuando el artículo apareció online en Nature, pero hoy se publica definitivamente en Katherine Mancuso et al., “Gene therapy for red–green colour blindness in adult primates,” Nature 461: 784-787, 8 october 2009, con un magnífico comentario de Robert Shapley, “Vision: Gene therapy in colour,” News and Views, Nature 461: 737-739, 8 October 2009. Para mí este artículo es importante porque muestra que el cerebro es capaz de reconectarse completamente cuando recibe información nueva, incluso cuando se ha superado el periodo crítico de plasticidad y desarrollo de los primeros días de vida.

El daltonismo afecta alrededor del 5–8% de los varones, pero a menos del 1% de las mujeres, y es debido a la ausencia de un sólo gen en el cromosoma X. Los que heredan este gen para alguno de los tres tipos de conos en la retina pierden la visión tricromática, resultando solo en una visión dicromática, hay un par de colores (como rojo y verde) que no son capaces de diferenciar. John Dalton, el famoso químico británico, era dicromático, de ahí el nombre “daltónico.” Muchos monos del nuevo mundo son daltónicos, como los monos ardillas (Saimiri sciureus), porque no tienen los genes que permiten que sus conos de la retina presenten los 3 fotopigmentos similares a los de los humanos. Todos los machos y algunas hembras son daltónicas (aunque la mayoría de las hembras son tricromáticas).

Mancuso et al. han inyectado un virus que porta un gen para la expresión del fotopigmento faltante en la retina de un adulto (macho) daltónico (dicromático). Lo sorprendente es que 20 semanas más tarde el nuevo fotopigmento se ha expresado en los fotorreceptores de los conos y el cerebro de dichos monos ha adquirido la capacidad para ver tricromáticamente. Parece magia pero es la expresión viva de la magia de la terapia génica.

Será aplicable a humanos. El tricromatismo en humanos es algo más complejo que en los monos pero el funcionamiento general es el mismo, lo que apunta a que esta investigación pueda llegar a tener en un futuro aplicaciones clínicas. Futuro lejano, ya que la terapia génica genera muchos recelos debido a sus implicaciones bioéticas.

La amígdala cerebral es la responsable de que no borremos las huellas de nuestros traumas infantiles

 

¿Por qué los traumas y miedos infantiles se graban en nuestra memoria y reaparecen espontáneamente durante nuestra vida como adultos? Un problema clínico de gran magnitud, cuya única solución parecer ser la terapia psicoanalista. En un futuro puede cambiar. Gogolla et al. publican en Science un artículo en el que han encontrado una razón fisiológica para que los traumas resistan la huella del olvido: el entorno extracelular de las neuronas de la amígdala cerebral. Lo han descubierto en ratones de laboratorio estudiando los proteoglicanos de condroitín sulfato de la matriz extracelular. Adultos que carecen de ellos recuerdan miedos y traumas cual si fueran jóvenes infantes. Nos lo cuenta Tommaso Pizzorusso, “Neuroscience: Erasing Fear Memories,” Science 325: 1214-1215, 4 September 2009, haciéndose eco del artículo de Nadine Gogolla et al., “Perineuronal Nets Protect Fear Memories from Erasure,” Science 325: 1258-1261, 4 September 2009.

La incapacidad para borrar los miedos y traumas “infantiles” en los ratones de laboratorio se observan durante sus primeros días de vida, en especial durante los primeros 17 días de vida. A partir de los 23 días del nacimiento, esta incapacidad desaparece y los mecanismo de borrado de la memoria estos miedos actúan con normalidad. Se sabía que la amígdala cerebral era importante en este proceso, pero se desconocían los detalles. El nuevo estudio abre una ventana para entenderlos. En la amígdala cerebral, uno de los componentes más importantes de la matriz extracelular de las neuronas corticales son los proteoglicanos de condroitín sulfato. El estudio de Gogolla et al. ha determindo que la maduración de esta matriz extracelular es la responsable de la finalización del periodo en el que los miedos “infantiles” no pueden borrarse de la memoria de los ratones. Más aún, han inyectado en ratones adultos condroitinasas ABC, capaces de eliminar los proteoglicanos de condroitín sulfato, y han observado que pueden provocarles miedos y traumas que permanecen en su memoria durante toda su vida.

Por supuesto, este estudio es un primer paso y se requieren futuros estudios para determinar los detalles bioquímicos y moleculares de la acción de estas substancias en la amígdala cerebral, que podrían llevar a vías terapéuticas farmacológicas para evitar y/o minimizar los traumas infantiles en humanos.

Investigadores malagueños demuestran que el área V2 controla el flujo de información visual que es memorizada

Que el profesor Zafaruddin Khan y su grupo hayan publicado en la prestigiosa revista Science puede parecer poco relevante para los lectores de este blog. Que un grupo de investigación de la Universidad de Málaga, liderado por el Dr. Khan, haya publicado en Science (el segundo artículo de la UMA en Science durante toda su historia, después del de nuestro amigo Ignacio Loscertales), sí creo que es relevante para muchos lectores de este blog. He de pegarme un tirón de orejas, ya que me ha pasado desapercibida esta importante contribución científica malagueña. La he visto hoy al ojear una copia completa de Science escaneada (descargada de forma pirata). El artículo técnico es Manuel F. López-Aranda, Juan F. López-Téllez, Irene Navarro-Lobato, Mariam Masmudi-Martín, Antonia Gutiérrez, Zafar U. Khan, “Role of Layer 6 of V2 Visual Cortex in Object-Recognition Memory,” Science 325: 87-89, 3 July 2009. Por cierto fue resaltado como Issue Highlights en “Modulating Visual Memory” y comentado como Perspectives por Lisa M. Saksida, “Neuroscience: Remembering Outside the Box,” Science 325: 40-41, 3 July 2009. Imposible destacar más un artículo, incomprensible que no lo haya visto. Es como que si al cruzar la calle no percibes una ambulancia que pasa a toda leche.

He buscado en Internet y he encontrado múltiples referencias a la noticia. Magistral la presentación de Luis Miguel Ariza, “La mágica proteína de los recuerdos visuales,” EcoDiario, ElEconomista.es, 2 julio 2009. Cuya lectura recomiendo desde aquí a todos. “Experimento en ratas. ¿Es posible aumentar la memoria de los humanos?,” Diario de Vigo, 5 julio 2009. “Un experimento aumenta la memoria de las ratas y se plantea su aplicación en humanos,” Diario Sur de Málaga, 6 julio 2009. “Investigadores de la UMA prueban una proteína en ratas que incrementa más de mil veces la capacidad de memoria,” Noticias de la Universidad de Málaga, 8 julio 2009. “Investigadores de la Universidad de Málaga crean un modelo de experimentación que incrementa más de mil veces la capacidad de memorias en ratas,” Red de Espacios Tecnológicos de Andalucía, 10 julio 2009. Me merezco un tirón de orejas.

Por cierto, la noticia llegó a portada en Menéame el 3 de julio, contada en inglés (con un dibujo 3D muy bonito de RGS-14). Varios trataron de menearla en español, obviamente, sin ningún éxito (menearon el artículo de La Opinión de Málaga). Por cierto, hay muchas proteínas que afectan a la memoria, aquí tenéis una para aplicar en el hipocampo.

¿Qué puedo contar yo sobre la noticia que no esté ya contado? Poco, pero el artículo se merece que le dediquemos una entrada.

Los libros de texto afirman que la memoria humana es un fenómeno multidominio, clasificada en diferentes tipos, por ejemplo, memoria declarativa (memoria de hechos y eventos) y no declarativa (memoria de habilidades y acciones), y localizada en diferentes partes (módulos) del cerebro. Por ejemplo, la memoria declarativa incluye a la memoria de reconocimiento que está localizada en el módulo temporal medial, que incluye al hipocampo (Hp en la figura) y las cortezas perirrinal, entorrinal y parahipocampal adyacentes. Por otro lado, la memoria de aprendizaje perceptual está localizada en la corteza visual y en las áreas corticales extra estriadas como la V2 (ver la figura). La teoría multidominio para la memoria humana predice que la memoria de reconocimiento de objetos puede ser alterada mediante la manipulación del área V2, cuyas neuronas se cree que están especializadas en reconocer características visuales simples, como la orientación, la frecuencia espacial, el tamaño, el color, y ciertas formas simples.

Los investigadores malagueños han estudiado los efectos en ratas de la sobreexpresión de una proteína se señalización de reguladores de proteína G, proteína RGS-14, que ha sido encontrado en múltiples dominios del cerebro asociados a la memoria, aunque poco se sabe sobre la función de esta proteína. Han sometido a las ratas de laboratorio a tests de memoria a corto plazo para el reconocimiento de objetos. Se les mostraba dos objetos idénticos durante 3 minutos. Luego se cambiaba uno de estos objetos y se sometía a las ratas a los tests. Sin entrar en detalles técnicos, los tests indican que las ratas recordaban los dos objetos idénticos originales durante 30 y hasta 45 minutos, pero no a los 60 minutos. Cuando a las ratas se les inyectaba un virus (lentivirus) de RGS-14 en la región 6 del área V2 de su cerebro, lo que provoca una sobreexpresión de dicha proteína, y se repetían los mismos tests 3 semanas más tarde, el recuerdo de los dos objetos idénticas parecía que se había almacenado en la memoria de largo plazo, permaneciendo en ésta durante meses. Hasta 14 meses más tarde, las ratas superaban con éxito todos los tests de memoria a las que eran sometidas.

La figura de arriba muestra dos dibujos de cortes transversales de la región V2 en la corteza visual indicando las regiones (en rojo) donde se ha encontrado presencia de lentivirus de la RGS-14 en el cerebro de las ratas inyectadas.

Para comprobar si la información (recuerdo) se había almacenado en las neuronas de la región V2 que presentaban lentivirus, los investigadores han procedido a eliminar selectivamente las neuronas infectadas con el lentivirus en la región V2. Para ello han inyectado una inmunotoxina (Ox7-SAP) en la capa 6 del área V2. Los cortes anatómicos muestran que todas las neuronas de este área han sido eliminadas sin afectar a neuronas de otras áreas y regiones corticales. ¿Perdieron el recuerdo las ratas? No, todo lo contrario, retenían perfectamente la información que previamente habían almacenado. Sin embargo, si se las sometía a nuevos tests de reconocimiento de objetos habían perdido la habilidad de almacenar dichos recuerdos a largo plazo y volvían a perder dichos recuerdos en menos de una hora.

¿Cómo se pueden interpretar los resultados obtenidos por el equipo de investigación malagueño? La capa de neuronas número 6 en el área V2 está relacionada tanto con la formación de recuerdos a corto plazo como a largo plazo. Más aún, técnicas de imagen por resonancia magnética han mostrado que dicha área se activa tanto en el almacenamiento de información visual como en la recuperación de la misma. Khan y su grupo creen que este área modela el flujo de la información visual que va a ser memorizada. Los resultados por tanto contradicen la teoría multidominio de la memoria, ya que muestran que una función asociada al lóbulo temporal medial también se da en la región V2.

¿Aplicaciones terapéuticas? El papel de la proteína RGS-14 en la mejora de la memoria visual puede hacer que esta proteína se convierta en foco de investigaciones farmacológicas para el tratamiento de enfermedades asociadas a la pérdida de memoria visual para el reconocimiento de objetos.  Quizás, incluso, para la mejora de la capacidad de memoria en general, las últimas palabras del artículo técnico “as well as for boosting the memory capacity,” que son las que han generado la atención de todos los medios que han hablado de la noticia.

Dos profesores no deberían impartir una única asignatura, si los estudiantes aprendiesen como una red de neuronas artificiales

A veces, los que trabajan en redes de neuronas artificiales (RNA) se pasan un poco: concluyen cosas sobre el comportamiento humano. ¿Aprende un humano como aprende una red de neuronas artificiales? Nadie lo sabe. Juan P. Neirotti afirma que si una RNA aprende mal con dos reglas de aprendizaje, entonces cualquier estudiante aprende mal cuando tiene dos profesores para la misma materia. Curioso. Si hay alguien interesado en modelos del alumno basados en RNA (por cierto, triviales) puede que le interese Juan P. Neirotti, “Can a student learn optimally from two different teachers?,”  ArXiv, Submitted on 30 Jun 2009. Literalmente en inglés “We found that, in the general case, the application of the optimal algorithm to the wrong teacher produces a residual generalization error, even if the right teacher is harder. Simulations carried in finite networks validate the estimate found.” Por cierto, el artículo cita al trabajo del tucumano Leonardo Franco de la Universidad de Málaga, España (junto a Sergio Alejandro Cannas (publicaciones) de la Universidad Nacional de Córdoba, Argentina). De Sergio os recomiendo el discreto artículo “Redes Neuronales: biología, computación o física?“

Duro varapalo a la teoría cuántica de la consciencia de Penrose y Hameroff

Conferencia de Stuart Hameroff sobre su teoría en 2007 organizada por Google en inglés.

Hameroff y Penrose propusieron en 1996 la teoría de la reducción objetiva orquestada (Orch OR) para explicar la consciencia en nuestro cerebro como un fenómeno de computación cuántica en el citoesqueleto de las neuronas y sus axones (formado por una red de microtúbulos, cilindros cuyas paredes son cadenas alfa y beta de la proteína llamada tubulina). Proponían que la llamada condensación de Fröhlich (1968) era responsable de la formación de un estado cuántico macroscópico (a escala macromolecular) similar a un estado de la materia llamado condensado de Bose-Einstein. Esta teoría todavía no ha sido demostrada y este año se ha publicado un artículo que le ha propinado un duro varapalo, si bien no la ha refutado definitivamente. La condensación de Frölich, de producirse, no puede explicar la consciencia. Los defensores de la teoría de Hameroff (quien nos la cuenta en inglés en el vídeo de arriba) tendrán que buscar otro fenómeno cuántico para explicar la consciencia. Hameroff en su página web afirma que está en ello. Se siente, caballero, así avanza la ciencia. El artículo técnico es Jeffrey R. Reimers, Laura K. McKemmish, Ross H. McKenzie, Alan E. Mark, Noel S. Hush, “Weak, strong, and coherent regimes of Fröhlich condensation and their applications to terahertz medicine and quantum consciousness,” PNAS 106: 4219-4224, March 17, 2009 . Por cierto, los avances en neurobiología indica que los microtúbulos tienen cierto papel en la comunicación sináptica entre neuronas como canales “clásicos” de iones (sin efecto cuántico alguno), como nos cuentan recientemente Cecilia Conde, Alfredo Cáceres, “Microtubule assembly, organization and dynamics in axons and dendrites,” Nature Reviews Neuroscience 10: 319-332, 30 April 2009 .

Un estado condensado de Bose-Einstein es un estado de la materia que se produce en un gas de átomos a muy baja temperatura en el que todos los átomos se encuentran en el mismo estado cuántico (el de mínima energía). Es como si todo el gas se comportara como un único objeto cuántico descrito por una macrofunción de onda cuántica. Predicho en 1924, fue objeto del Premio Nobel de Física de 2001, otorgado a Eric A. Cornell, Wolfgang Ketterle, y Carl E. Wieman por observar y caracterizar este estado de forma experimental (se ha logrado condensar hasta decenas de millones de átomos). La condensación de Frölich (1968) es un fenómeno muy parecido pero para un sistema de osciladores cuánticos acoplados, por ejemplo, las vibraciones de una macromolécula. Todas las partes (monómeros) de la macromolécula vibrarán en su estado de mínima energía, conduciendo a que toda la molécula se comporte como un sistema cuántico y esté descrito por una macrofunción de onda cuántica. Todavía no se ha observado experimentalmente un condensado de Frölich.

El artículo de Reimers et al. han determinado mediantes simulaciones por ordenador las características de un estado condensado de Frölich que son experimentalmente observables. Han encontrado 3 posibles tipos de estados condensados de Frölich: débiles, fuertes y coherentes. Solo estos últimos presentan un estado cuántico observable a escala macroscópica, una macrofunción de onda cuántica. Pero hay un problema. Para que se dé un estado de este tipo, coherente, es necesario que el modo fundamental de vibración tenga una energía muy alta, imposible de lograr en un contexto biológico. Más aún, serían estados muy frágiles, metaestables, destruyéndose demasiado rápido. Demasiado rápido para dar sentido a la teoría de la reducción objetiva orquestada de Penrose-Hameroff.

El trabajo de Reimers et al. considera que los estados fuertes y coherentes no se pueden dar en sistemas biológicos vivos, sólo los estados débiles. Este resultado puede interpretarse como un duro varapalo a la teoría de Penrose-Hameroff, aunque el propio Hameroff cree que no, que las conclusiones de Reimers et al. no son definitivas ya que se basan en modelos computacionales y estudios posteriores podrían encontrar alguna alternativa que se les haya pasado por alto. Por otro lado, Reimers et al. proponen que los estados débiles de Frölich podrían haber sido observados experimentalmente en las vibraciones de las microtubulina alrededor de 8’085 MHz observada experimentamlente por Pokorný en 2004. Sin embargo, este hecho tendrá que ser confirmado por estudios posteriores. Para Reimers et al. la computación cuántica de la consciencia es imposible con este tipo de estados. Para Hameroff todo lo contrario, ¿por qué no va a ser posible? ¡Qué si no va a decir este señor! Los padres siempre ven a sus hijos como los más guapos.

Los microtúbulos son para la célula viva como los pilares y las vigas de un edificio, los responsables de su estructura rígida. Los microtúbulos son polímeros formados por dos tipos de monómeros (heterodímeros), llamados formas alfa y beta de la proteína llamada tubulina (tienen una forma de C). Las cadenas de tubilina se autoensamblan en cilindros huecos. En las células vivas, los microtúbulos están comprimidos por filamentos contrátiles de actina con unos esfuerzos de unos 0.1 nN (nanonewtons).

Penrose y Hameroff propusieron que la red de microtúbulos de las neuronas y sus axones funcionan como un computador cuántico responsable de nuestra consciencia. La computación cuántica sería resultado de la sincronización de estados coherentes de Frölich entre microtúbulos, un entrelazamiento cuántico entre sus macrofunciones de onda cuánticas. La decoherencia cuántica provoca la reducción (colapso) de estas macrofunciones de onda, produciendo la señal sináptica que conduce al estado de consciencia. El vídeo de la conferencia que abre esta entrada, aunque se descarga lentamente y hay que tener paciencia, nos aclara bastante bien las ideas de Hameroff.

Lo que afirma este título es falso

Biological circular thinking. (C) Nature.

La biología de redes genómicas, de transcripción, metabólicas, tiene mucho que ver con este título, al menos así lo opinan Mark Isalan (Barcelona) y Matthew Morrison (Londres). Si la afirmación del título es verdadera, entonces debe ser falsa. Si es falsa, entonces es verdadera. Es una afirmación autorreferente o circular. En biología encontramos afirmaciones similares como “este gen se reprime a sí mismo,” o “el gen A activa al gen B y el gen B inhibe al gen A.” ¿Cómo resolver estas “paradojas” biológicas? Los autores proponen utilizar la noción de tiempo. Nos lo cuentan en Mark Isalan, Matthew Morrison, “This title is false,” Nature 458: 969, 23 April 2009 .

Las afirmaciones autorreferentes o circulares en biología son difíciles de interpretar sin una noción de secuencia o temporalidad. Se sabe desde la década de los 1960, cuando Stuart Kauffman, todo un pionero en biología de sistemas, introdujo los modelos booleanos para redes génicas. Estos sistemas modelan afirmaciones (verdades) que evolucionan secuencialmente (con el tiempo). Redes secuenciales como A produce B y B produce C son fáciles de interpretar, pero las cíclicas, como A produce A (retroalimentación positiva) o A inhibe la producción de A (retroalimentación negativa), presentan dificultades para el biólogo. El biólogo teórico René Thomas conjeturó en los 1980 que la retroalimentación positiva sólo produce estados estables (como ‘on’ y ‘off’). La retroalimentación negativa, por el contrario, produce comportamientos estables, oscilatorios e incluso caóticos, dependiendo de los parámetros del modelo. Un ejemplo, la proteína supresora de tumores p53 que está mutada en el 50% de los tipos de cáncer. A principio de los 1990 se descubrió que p53 induce la producción de una proteína llamada Mdm2, que inhibe a la propia p53. La primera interpretación biólogica de esta relación fue que era una “autorregulación”, la retroalimentación negativa mantenía estable los niveles de dicha proteína. En el año 2000 se descubrió que la concentración de la proteína p53 oscila con el tiempo (de la misma forma que lo “verdadero” y lo “falso” oscilan en la paradoja del mentiroso).

El comportamiento oscilatorio temporal de la proteína p53 (modelo “A produce B y B inhibe A”) se complica terriblemente cuando consideramos los efectos espaciotemporales, como en “A se difunde lentamente y activa a B, y B se difunde rápidamente y reprime a A.” Se producen patrones complejos que presentan manchas (spots), rayas (stripes), ondas espirales y otras estructuras (similares a las manchas de la piel de muchos animales), dependiendo de los parámetros del modelo (tasas de reacción, constantes cinéticas, etc.). Este tipo de mecanismo de producción de patrones autoorganizados ya fue propuesto en biología por Hans Meinhardt y Alfred Gierer en los 1970 en el contexto de la teoría de generación de patrones en sistemas de reacción-difusión de Alan Turing (los llamados patrones de Turing en modelos de morfogénesis, publicados en 1952). Curioso. Turing, informático, matemático, ¿biólogo? Turing como material que pronto deberán conocer todos los biólogos y no sólo los investigadores.

La biología de sistemas nos está obligando a “repensar” cómo se representan las relaciones dinámicas tanto temporales como espaciotemporales en las redes génicas, de transcripción y metabólicas. ¡Quien le iba a decir a biólogo hace pocos años que tendría que estudiar la paradoja del mentiroso para poder entender el funcionamiento de una célula! Así es la ciencia, imbricada, multidisplicinar, … sistémica (diría un biólogo).

Dorigo contra Dittmar, un combate de boxeo dialéctico contra el Tevatrón en el CERN

Los medios (prensa, radio, televisión) ya no relatan las noticias. Son partícipes de la noticia. Crean la noticia. Sin los medios muchas noticias no existirían. Todo es noticiable. Los políticos necesitan a los medios. No eres nadie si los medios no hablan de tí, aunque sea mal. Todas las instituciones científicas necesitan dinero, mucho dinero, más dinero aún. Los políticos sólo quieren conceder fondos a las instituciones científicas que aparecen en los medios. Que generan noticias. El contribuyente necesita saber que su dinero está bien invertido, afirman los políticos. El dinero sólo se debe invertir en las instituciones que produzcan resultados, que produzcan noticias. Sin noticias no hay resultados. La ciencia debería estar al margen, pero no puede estarlo. La ciencia está vendida a los medios.

El año 2008 fue el año del LHC del CERN. Copó todos los medios. No hubo resultados. Todo acabó en nada. En una espera a que haya resultados. ¿Volverá el LHC en 2010 a copar todos los medios? El Tevatrón del Fermilab aprovechó la oportunidad. Recortes financieros requerían generar noticias. Y el Tevatrón ha generado noticias que han copado los medios a finales de 2008 y principios de 2009. ¿Había pocos resultados y ahora hay muchos? ¿Estaban aguantando los resultados en el cajón a la espera del momento oportuno? Los medios afirman que el Tevatrón puede ganarle al LHC la carrera de la búsqueda del bosón de Higgs. ¿Verdad o sólo noticia? Necesitan más fondos, todo el mundo lo sabe (muchos trabajadores se vieron obligados a abandonar el Fermilab). ¿Hemos de creer todo lo que se publica sobre los increíbles resultados obtenidos en el Tevatrón en el último año?

Hay científicos que no se creen los resultados del Tevatrón Run II. La mayoría callan. Michael Dittmar (ETH-Zurich, Suiza) ha querido ser la voz pública de todos los que callan. Dittmar impartió una conferencia en la división teórica del CERN el martes 19 de marzo de 2009 titulada “¿Por qué nunca me creo los resultados del Tevatrón sobre el bosón de Higgs?” (powerpoint de “Why I never believed in the Tevatron Higgs sensitivity claims for Run 2ab”). Entre el público se encontraba Tommaso Dorigo. Responsable del mejor blog sobre física de partículas elementales del mundo “A quantum diaries survivor” (PS: yo no soy el único que lo opina).  Nos relata el combate de boxeo dialéctico Dorigo contra Dittmar en “A seminar against the Tevatron!” Tras 35 años volvemos a revivir el combate de Foreman contra Ali, en el que el segundo arrebató el título al primero. ¿Quién ha ganado en este nuevo combate? Sólo tengo acceso a la versión de Dorigo, que paso a resumiros.

El primer asalto fue por los derroteros esperados. El campeón Foreman acorraló a Ali contra las cuerdas. Dittmar presentó una figura sobre la búsqueda del Higgs en el Tevatrón. Una figura bien conocida por todos entre el público, publicada en el año 2000, resultado del esfuerzo de decenas de investigadores de los detectores CDF y DZERO del Fermilab. La figura lleva como título “Combined CDF/DZERO thresholds.”  Dittmar afirmó que nadie sabía cómo había sido obtenida. ¡Nadie! John Conway, “jefe” del grupo que busca el Higgs en el CDF espetó un ¡¿comorrr?! “Si está puesto en el título de la figura, combinando datos del CDF y del DZERO.” Más aún, Conway confesó que él era el mismísimo autor de la figura. Dundee, entrenador de Ali, le espetó que se tranquilizara. Que no hiciera locuras.

La resistencia de Ali ante los golpes de Foreman era prodigiosa. No así la de Dorrigo, que lleva trabajando en las técnicas que condujeron a la susodicha figura desde 1992. Su propia tesis doctoral en 1998 versó sobre estas técnicas. Dittmar estaba atacando su trabajo durante al menos 4 años. Dorrigo se aguantó como pudo. En sus palabras literales “I kept my cool, because when your opponent offers you on a silver plate the chance to verbally sodomize him, you cannot be too angry with him.” Le comentó a Dittmar que los detalles estaban publicados y le recomendó que se estudiara los artículos más cuidadosamente antes de continuar con su charla. Conway explicó brevemente el quiz de la cuestión por el beneficio del público, que no del conferenciante, que se hizo el sordo.

Foreman atacaba una y otra vez y Ali resistía. Dittmar espetó que los investigadores del Tevatrón estaban perdiendo el tiempo. Que cedieran el testigo al LHC del CERN. No tenían ninguna oportunidad de hacer ciencia de calidad. Literalmente “My personal conclusion is that if the Tevatron people want to waste their time on it, good luck to them.” Para Dittmar los límites sobre la masa del bosón de Higgs obtenidos por el Tevatrón eran incorrectos y científicamente deshonestos. Acabó su charla con una terrible afirmación:

“Optimistic expectations might help to get funding! This is true, but it is also true that this approach eventually destroys some remaining confidence in science of the public.”.

“It is the time to confess and admit that the sensitivity predictions were wrong”.

Ali en el octavo asalto tras una serie de certeros e imparables golpes logró que Foreman besara la lona. El campeón ya era ex-campeón. El ataque final, la “puntilla” de Dorigo a Dittmar nos la ha ofrecido en su blog.  

¿Por qué Dittmar atacó al Tevatrón y defendió al LHC? Tony Smith comenta en el blog de Dorigo que Dittmar es aficionado a atacar grandes proyectos de física (salvo al CERN, claro). En el libro editado “The Final Energy Crisis” (Pluto Press 2008), tiene una artículo “Fusion Ilusions,” en el que ataca acaloradamente el proyecto de fusión del ITER. Quizás esté preparando una nueva contribución a un libro similar en el que atacará al Tevatrón.

Por cierto, Alberto Ruiz, director del Grupo de Física de Altas Energías del Instituto de Física de Cantabria, que también asistió a la conferencia de Michael, confirma en un comentario en el blog de Tommaso que su versión de lo que pasó es correcta y además que coincide con su opinión: “I agree absolutely with your opinions. It is really astonishing to see such a low level talk at CERN, I hope at the end is irrelevant.” Por cierto, Alberto también colabora con el Tevatrón actívamente.

Con las técnicas de análisis del año 2005, la acumulación de datos experimentales en el Tevatrón hubiera resultado en la curva verde. Sin embargo, también han mejorado las técnicas de análisis de datos, y se han acumulado más datos (más luminosidad) por lo que ahora se obtienen resultados mucho mejores.

Uno de los grandes avances en las técnicas de análisis de datos ha sido la incorporación de nuevas herramientas basadas en redes de neuronas artificiales. Gordon Watts nos informa que estas técnicas, cuyo desarrollo en esta aplicación ha requerido más de una década de trabajo, permiten analizar inmensas cantidades de datos, imposibles de atacar con las técnicas anteriores. Dorigo nos aclara que son una técnica, que en este contexto, se entiende muy bien. De hecho, CDF y DZERO utilizan técnicas de redes de neuronas artificiales diferentes que han sido validadas con datos obtenidos con otras técnicas y entre ellas.

En el fondo de todo este debate se encuentra el hecho de que los datos experimentales del Tevatrón utilizados en la búsqueda del bosón de Higgs no son públicos. Se publican los resultados finales tras el análisis de los datos, pero no los datos como tales. ¿Por qué? Política cientifíca. ¿Ciencia no repetible? Sólo un Tevatrón… si hubiera dos. El LHC nos sacará de dudas… pero quien verificará los resultados del LHC… si sólo habrá uno.