La neurogénesis en adultos moldea la personalidad

Dibujo20130510 New cells in old brains - healthy human brain -left- new neurons are added in the hippocampus

La neurogénesis es la aparición de nuevas neuronas y células gliales en el encéfalo. Durante mucho tiempo se pensó que la plasticidad del sistema nervioso central se limitaba a la modulación de las sinapsis entre neuronas. Se publica en Science un artículo que afirma que la neurogénesis en los adultos ayuda a la plasticidad y moldea la conectividad neuronal de acuerdo a las necesidades del individuo durante su vida, es decir, moldea la personalidad (al menos en ratones). Igual que dos gemelos se diferencian conforme crecen, adquiriendo rasgos individuales, un estudio en ratones modificados genéticamente para ser idénticos ha mostrado que se comportan de forma diferente gracias a la neurogénesis. La vida que vivimos nos hace ser quienes somos y la neurogénesis podría jugar un papel importante (al menos en el hipocampo de ratones). Como nos cuentan, no sin cierta poesía, Olaf Bergmann, Jonas Frisén, “Why Adults Need New Brain Cells,” Science 340: 695-696, 10 May 2013, que se hacen eco del artículo técnico de Julia Freund et al., “Emergence of Individuality in Genetically Identical Mice,” Science 340: 756-759, 10 May 2013.

Por cierto, en el encéfalo adulto de los mamíferos sólo se generan nuevas neuronas en el bulbo olfativo y en el hipocampo; en los humanos, la excepción, sólo se producen en el hipocampo. Entender la neurogénesis permitirá el desarrollo de fármacos que activen la producción de nuevas células nerviosas en el hipocampo como vía terapéutica para el tratamiento de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer.

Sigue leyendo

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

Dibujo20130421 cognitive map and memory stored in hippocampus - inside de brain

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.

Sigue leyendo

Cómo funciona CLARITY, la técnica que vuelve transparente un encéfalo

CLARITY es el nombre de una técnica que permite que órganos de seres vivos (extraídos del cuerpo) se vuelvan ópticamente transparentes y permeables a macromoléculas. Mediante una tinción adecuada se pueden ver las células individuales, así como estructuras intracelulares e incluso complejos protéicos (en el encéfalo de un ratón se pueden ver todas las neuronas, sus conexiones (conectoma), e incluso los neurotransmisores). Los órganos donados para investigación “renacen” gracias a esta nueva técnica, que sustituye al uso de cortes y a las técnicas de reconstrucción 3D basadas en tomografía. El vídeo de youtube que abre esta entrada no deja lugar a dudas, esta técnica será de uso común en los próximos años y nos permitirá disfrutar de cosas que hasta hoy sólo podíamos imaginar. El artículo técnico es Kwanghun Chung et al., “Structural and molecular interrogation of intact biological systems,” Nature, AOP 10 April 2013; recomiendo ver los 17 vídeos de la información suplementaria (a partir de los cuales se ha editado el vídeo youtube), merecen la pena. También recomiendo leer a Helen Shen, “See-through brains clarify connections. Technique to make tissue transparent offers three-dimensional view of neural networks,” Nature 496: 151, 11 Apr 2013.

Sigue leyendo

Varias noticias de ciencia que te pueden interesar

Dibujo20130328 The lightest solid ever developed - graphene aerogel placed on a cherry flower

El material sólido más ligero del mundo es un aerogel de grafeno con una densidad de 0,16 miligramos por centímetro cúbico (sólo el doble de la densidad del hidrógeno) y menos denso que el helio. Este material esponjoso se fabrica por liofilización (congelación y posterior deshidratación por sublimación en una cámara de vacío) a partir de óxido de grafeno y carbono. El grafeno y sus derivadas son un gran pozo de sorpresas. Nos lo han contado Damien Gayle, “Scientists develop lightest solid material ever which can balance on top of a flower,” Daily Mail, 20 Mar 2013, Michael Rundle, “Graphene Aerogel Is The World’s New Lightest Material,” Huffington Post UK, 26 Mar 2013, y “Solid carbon, springy and light,” Nature 494: 404, 28 Feb 2013.

Dibujo20130328 The lightest solid ever developed - chao gao

Los interesados en los detalles técnicos de su fabricación y caracterización pueden consultar Haiyan Sun, Zhen Xu, Chao Gao, “Multifunctional, Ultra-Flyweight, Synergistically Assembled Carbon Aerogels,” Advanced Materials, AOP 18 Feb 2013, y Han Hu, Zongbin Zhao, Wubo Wan, Yury Gogotsi, Jieshan Qiu, “Ultralight and Highly Compressible Graphene Aerogels,” Advanced Materials, AOP 18 Feb 2013.

Dibujo20130328 honey bee on flower spl

Nueva posible causa del síndrome de despoblamiento de las colmenas. Una exposición simultánea a dos pesticidas de uso común en apicultura para matar el ácaro Varroa, que afecta a las abejas, llamados neonicotinoides y coumaphos, pueden afectar al sistema nervioso de las abejas, dificultando su aprendizaje y provocando que olviden el emplazamiento de sus fuentes de alimento. La magnitud de este efecto de los pesticidas sobre el síndrome de despoblamiento de las colmenas todavía no ha sido estimada, pero parece claro que se trata de un nuevo factor a tener en cuenta en este problema multifactorial. Nos lo han contado ”Los pesticidas vuelven tontas a las abejas,” Ciencia, ABC.es, 27 Mar 2013, y Rebecca Morelle, “Neonicotinoid pesticides ‘damage brains of bees’,” BBC Science News, 27 Mar 2013. Los artículos técnicos, para los interesados en los detalles, son Mary J. Palmer et al., “Cholinergic pesticides cause mushroom body neuronal inactivation in honeybees,” Nature Communications 4: 1634, 27 March 2013, y Sally M. Williamson, Geraldine A. Wright, “Exposure to multiple cholinergic pesticides impairs olfactory learning and memory in honeybees,” The Journal of Experimental Biology, AOP Feb 7, 2013.

Dibujo20130328 Principle of a coherent amplifier network

Dibujo20130328 Schematic of an ADR system with fibre front end

Colisionadores de partículas compactos usando láseres. Los láseres de fibra óptica son muy compactos lo que permite integrar miles de ellos para obtener fuentes láser de muy alta potencia (petavatios), suficiente para utilizarlos para diseñar un colisionador de partículas compacto. P0r ahora todo se queda en un diseño teórico con gran número de inconvenientes prácticos (como el ajuste preciso de la fase de todos los láseres). Quizás el futuro de los grandes colisionadores como el LHC pase por estos nuevos diseños basados en láseres. Nos lo ha contado ”Scientists propose revolutionary laser system to produce the next LHC,” PhysOrg, Mar 28, 2013, que se hace eco del artículo técnico de Gerard Mourou, Bill Brocklesby, Toshiki Tajima, Jens Limpert, “The future is fibre accelerators,” Nature Photonics 7: 258-261, 27 March 2013.

Dibujo20130328 optical image planet orbiting two stars

La primera imagen óptica de un planeta tipo “Tatooine” (que orbita dos estrellas) gracias a un telescopio del Observatorio Europeo Austral (ESO) en Chile. “Según han explicado los expertos, el objeto, llamado catchily 2MASS0103 (AB) b, tiene “una doble vida.” Es tan grande que también puede ser una estrella fallida con una órbita relativamente apretada alrededor de las estrellas binarias centrales. La imagen se tomó en noviembre del año pasado. El posible planeta tiene una masa entre 12 a 14 veces la masa de Júpiter, lo que lo coloca cerca de la línea divisoria entre planetas y enanas marrones; además, orbita a las dos estrellas una distancia de alrededor de 12,5 millones de kilómetros, por lo que podría haber nacido a partir del disco de polvo que las rodea. Nos lo han contado en “Obtienen la primera imagen directa de un planeta que orbita dos soles,” Europa Press, 27 Mar 2013. El artículo técnico es P. Delorme et al., “Direct imaging discovery of 12-14 Jupiter mass object orbiting a young binary system of very low-mass stars,” arXiv:1303.4525, 19 Mar 2013 (Accepted in A&A Letters).

La estructura del canto de los pájaros

Dibujo20130227 Elemental gesture dynamics are encoded by song premotor cortical neurons

¿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.

Sigue leyendo

Francis en ¡Eureka!: Interfaces cerebro a cerebro vía internet entre dos ratas de laboratorio

Miguel Nicolelis nos cuenta su trabajo en primera persona (12 minutos en inglés); delante de su libro “Beyond Boundaries.”

El audio de mi sección ¡Eureka! en La Rosa de los Vientos, Onda Cero, lo puedes escuchar siguiendo este enlace, o también aquí. Como siempre, una transcripción libre para abrir boca.

Investigadores de la Universidad de Duke en EEUU lograron en 2003 que un mono (un macaco rhesus) moviera un brazo robot utilizando sólo su pensamiento, como si fuera un tercer brazo. Esta semana ha sido noticia que han logrado establecer una conexión, vía internet, entre los cerebros de dos ratas de laboratorio, una en Brasil y otra en EEUU. ¿Cómo se ha realizado el experimento? Miguel Nicolelis, de la Universidad de Duke en Durham, Carolina del Norte, EEUU, es un especialista en interfaces cerebro-máquina, es decir, en el uso dispositivos que leen la actividad de la corteza cerebral y la transmiten a un ordenador para que realice ciertas tareas, como controlar un brazo robot. Esta semana el grupo de Nicolelis ha utilizado una tecnología llamada microestimulación intracortical para lograr una interfaz cerebro a cerebro, transmitiendo en tiempo real información sensoriomotriz del cerebro de una rata en Brasil a otra rata en EEUU. En concreto, entre el Instituto Internacional de Neurociencias Edmond y Lily Safra, en Natal, Brasil, y el Laboratorio de Nicolelis en la Universidad de Duke, en Carolina del Norte. Se han realizado dos experimentos diferentes en los que se ha implantado una matriz de 32 microelectrodos (cada uno de con un grosor menor que una centésima parte del grosor de un cabello humano) en dos regiones de la corteza del cerebro de las ratas.

El artículo técnico es Miguel Pais-Vieira, Mikhail Lebedev, Carolina Kunicki, Jing Wang, Miguel A. L. Nicolelis, “A Brain-to-Brain Interface for Real-Time Sharing of Sensorimotor Information,” Scientific Reports 3: 1319, 28 Feb 2013.

En qué consiste el primer experimento. En este experimento se ha implantado la matriz de 32 microelectrodos en la corteza motora primaria de las ratas, el área del cerebro que procesa el movimiento. Se registró la actividad neuronal de una rata en Brasil mientras realizaba una tarea de aprendizaje con refuerzo: la llamada rata “codificadora” tenía que elegir qué palanca apretar en función del encendido de una luz justo encima de cada palanca; si acertaba la palanca correcta, era recompensada con comida. El patrón de actividad neuronal al apretar las palancas izquierda y derecha es diferente, e independiente de si la acción es la correcta (y la rata recibe recompensa) o no lo es. En EEUU se colocó otra rata con otra matriz de microelectrodos implantada en la misma región de la corteza cerebral, pero que estimulaba dichas neuronas en lugar de leer su actividad. La rata “descodificadora” en EEUU fue entrenada para aceptar la estimulación como algo normal. La información del córtex cerebral de la rata “codificadora” en Brasil se transmitió vía internet a la rata “descodificadora” de EEUU, que lo recibió dos décimas de segundo más tarde. Las ratas de EEUU sin ver la señal luminosa indicativa, presionaron la palanca correcta entre un 64 por ciento de las veces (las ratas en Brasil alcanzaron un acierto del 95 por ciento).

Dibujo20130302 Experimental apparatus scheme of a BTBI for transferring cortical motor signals

Es de suponer que si la rata “codificadora” en Brasil sabía de alguna forma que la rata “descodificadora” en EEUU había acertado la comunicación entre ellas sería más eficiente. De hecho, el grupo de Nicolelis así lo ha demostrado. Para favorecer la comunicación “telepática” se realizó el experimento premiando a ambas ratas sólo si la comunicación había sido efectiva y ambas habían apretado la palanca correcta. Este refuerzo mejoró mucho la tasa de éxito en la comunicación. Según el artículo de Nicolelis es como si la actividad de la rata “codificadora” se hiciera más precisa. Aunque el animal no sabía que existía la otra rata, parece que el refuerzo hizo que mejorara su atención en la tarea y que mejorara la comunicación en las siguientes pruebas.

Dibujo20130302 results for both experiments of rat communication via web

También se realizó un segundo experimento. El segundo experimento es similar pero se colocó el implante en la corteza somatosensorial primaria, el área que procesa la sensación táctil. Se entrenó a las ratas para explorar con sus bigotes un agujero e indicar si es estrecho o ancho, girando su cuerpo hacia la izquierda o hacia la derecha. Las ratas “decodificadoras” en EEUU fueron capaces de indicar más de un 60 por ciento de las veces el ancho de un hueco que sólo las ratas “codificadoras” en Brasil pudieron explorar con sus bigotes.

Los experimentos se han realizado en ratas de laboratorio, ¿tienen pensado los investigadores utilizar monos? De hecho, el equipo investigador de Nicolelis trabaja de forma habitual con monos (macacos rhesus) y también ha realizado estos experimentos con monos (aunque sólo en EEUU). Los resultados con monos aún no han sido publicados, pero Nicolelis ha afirmado que incluso sin necesidad de premiar a los animales con alimento (sólo por puro divertimento) se logra la comunicación cerebro a cerebro. El gran problema de estos experimentos en la actualidad es que los neurocientíficos no entienden en detalle cuáles son los procesos neuronales implicados. Los microelectrodos no leen la actividad de neuronas individuales sino de un área relativamente grandes de la corteza del cerebro, luego la comunicación implica la actividad coordinada de muchas de neuronas. Lo que se envía por internet es una señal promedio.

La gran pregunta son las aplicaciones de esta tecnología. ¿Para qué sirve esta tecnología de comunicación cerebro a cerebro? La fuente principal de financiación del grupo de Nicolelis es el proyecto DARPA (Agencia de Investigación de Proyectos Avanzados de Defensa) por lo que las primeras aplicaciones que verán la luz tienen un corte militar. Una posibilidad es utilizar animales como soldados controlados por las señales cerebrales de un operador humano; se podría controlar insectos o pequeños mamíferos genéticamente modificados que se podrían utilizar en labores de vigilancia, espionaje, o incluso en misiones cuyo objetivo es cometer un asesinato selectivo. También se está trabajando en la colaboración entre varios cerebros en red para la resolución de tareas complicadas. Ya se están probando implantes en monos con el objetivo de que trabajen juntos y se comuniquen mediante interfaces cerebro a cerebro con objeto de completar un tarea común. En estos experimentos cada mono tiene acceso a parte de la información necesaria para tomar la decisión correcta y sólo la colaboración entre todos permite resolver la tarea con éxito.

Todo esto recuerda a las películas de ciencia ficción, como Matrix o Star Trek. ¿Será algún posible la telepatía artificial o sintética? La telepatía entendida como la comunicación o transferencia de pensamientos entre dos personas a través de la mente sin contacto físico alguno es científicamente imposible. Las leyes físico-químicas que describen cómo funciona el cerebro no lo permiten. Sin embargo, hoy en día es posible leer la actividad del cerebro y transmitarla a otra persona, como se ha visto en muchos películas de ciencia ficción. Muchos recordarán el proceso de fusión mental entre los vulcanos de Star Trek, una habilidad telepática que les permite unir su mente a la de otra persona poniendo su mano sobre el rostro de la otra persona. No es una habilidad telepática o de lectura de la mente a distancia, pues requiere contacto físico, además de un gran esfuerzo de concentración mental. Otros recordarán que en la película de ciencia ficción “Matrix,” dirigida en 1999 por los hermanos Wachowski, se muestra cómo algunos personajes aprenden tareas motoras complicadas, como pilotar un helicóptero, mediante un cable conectado a la corteza del cerebro. Quizás en un futuro se puedan inducir en humanos los patrones de actividad neuronal asociados al aprendizaje de ciertas tareas motoras. Aún así, hoy en día, se trata sólo de una utopía.

Lo dicho, puedes escuchar el audio siguiendo este enlace.

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

Dibujo20130228 encefalo - london scientific films - oxford scientific films

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.

Sábado, reseña: “Neurociencia para Julia” de Xurxo Mariño

Dibujo20130216 book cover - neurociencia para julio - xurxomar

“En tu cabeza hay unos 86 000 millones de pequeñas baterías cargadas con unos 70 mV (milivoltios). Hay más iones de sodio (Na+) en la cara exterior de la membrana plasmática de tus neuronas que en la interior, pero hay más iones de potasio (K+) en la interior que en la exterior. Los dos tipos de iones tienen carga positiva, pero el cómputo global de esas cargas da como resultado una mayoría de cargas positivas en el exterior respecto al interior, por lo que este último actúa como polo negativo. Las bombas de Na/K mantienen esta distribución desigual de iones consumiendo gran parte de la energía que tomas con los alimentos. El Na+ se acumula como el agua en un embalse, cuando abres la compuerta el agua fluye con fuerza; la membrana de las neuronas tiene muchas compuertas que al abrirse de forma brusca producen una ráfaga de iones Na+ que viajan por sus axones como una sucesión de descargas eléctricas. Cada chorro de Na+ activa la apertura de compuertas que permiten el flujo de los iones K+ en sentido contrario. Esta corriente eléctrica recarga la batería y restituye la distribución inicial de cargas a ambos lados de la membrana. El potencial de acción es la señal eléctrica en una neurona que se produce por la entrada a la célula de un chorro de Na+ seguida de la salida de un chorro de K+. En el “lenguaje” de las neuronas el potencial de acción representa un “1″ y su ausencia un “o.” Las neuronas se comunican entre sí en código binario, como los ordenadores digitales.”

Hacer fácil lo difícil es el reto que ha de superar todo divulgador científico. Xurxo Mariño lo supera con maestría en “Neurociencia para Julia,” Laetoli, Nov. 2012 (221 páginas), un libro que nos introduce con sus 24 capítulos, en pequeñas dosis, como la buena cocina de autor, en los secretos de la actividad eléctrica y química que da lugar a tu mente. ¿Quién es Julia? Julia eres tú. Xurxo te guiará para que descubras la esencia de tu ser, tu “yo.” La síntesis de la exposición es la gran virtud del autor, pues no hay tema de neurociencia que no se cubra en el libro (solo echo en falta el tema tabú, las neuronas espejo, y algo de psicología evolutiva). Por ello, el libro es ideal para cualquier persona que quiera introducirse por primera vez en el campo de la neurociencia, casi sin jerga, sin paja, yendo siempre al grano y en un formato que facilita la lectura discontinua (en el metro, en el bus o a ritmo de tentempiés). Te soy sincero, Xurxo es amigo, pero no es la amistad la que me obliga a recomendarte esta joya de la divulgación científica. Su lectura te hará soñar con ovejas eléctricas.

“El lenguaje de las neuronas se escribe en forma de pulsos eléctricos, pero este “idioma” está enriquecido con sinapsis eléctricas y, sobre todo, químicas. En muchos libros podrás leer que las sinapsis son “el lugar donde se transmite el impulso nervioso,” pero esa descripción induce a error. La comunicación en la mayoría de las sinapsis es química: al alcanzar el final del axón (terminal presináptico), la señal eléctrica (el potencial de acción) no sigue adelante, desaparece e induce la liberación de una sustancia química (un neurotransmisor) al exterior de la célula (el espacio sináptico), desde donde llega a un receptor de una de las dendritas de otra neurona. El axón de cada neurona se ramifica para establecer en promedio unas 1000 sinapsis. El efecto de los neurotransmisores sobre la neurona receptora depende del tipo de receptor: en la sinapsis excitadora la neurona se excita y tiende a producir nuevos potenciales de acción, pero en las sinapsis inhibidoras se impide que la batería de la neurona se descargue y se produzcan más potenciales de acción. Los neurotransmisores inducen pequeñas variaciones eléctricas llamadas potenciales sinápticos (PP.SS.), cuya amplitud es mucho menor que los potenciales de acción y pueden generar cambios eléctricos tanto positivos (PP.SS. excitadores) como negativos (PP.SS. inhibidores). Más aún, la misma neurona liberando el mismo neurotransmisor puede ejercer efectos distintos en las distintas sinapsis que forme, porque su efecto está determinado por el receptor, no por el neurotransmisor. El cuerpo principal de una neurona con sus dendritas es como una cabeza con miles de orejas. Cada oreja representa a cada una de las sinapsis que recibe esa célula, y en cada una de ellas la neurona está “escuchando” un mensaje que significa “excitación” o “inhibición” (dependerá del tipo de oreja). ¿Qué hace la neurona? ¿Se excita o se inhibe? Julia, lo que haga la neurona en cada momento dependerá de la suma los mensajes que recibe por todas las orejas. Si esa suma inclina la balanza hacia el lado de la excitación, entonces generará al comienzo de su axón nuevos potenciales de acción. Por el contrario, si la balanza se inclina hacia el lado de la inhibición, se quedará “callada” hasta que la cosa cambie.”

Lo mejor del libro de Xurxo es que te deja con ganas de más. Cada uno de los 24 capítulos es una breve exposición de un tema que requeriría un libro entero. Por ejemplo, en las 10 páginas del capítulo 13, “El misterio del sueño,” se describe como renace tu “yo” cada mañana al despertar, todas las fases del sueño, cómo se observan en los experimentos y cuáles son las teorías más importantes sobre su función. Otro ejemplo, todo lo que siempre has querido saber sobre el efecto de las drogas (“sustancias que alteran el funcionamiento normal del sistema nervioso”) lo tienes en las 8 páginas del capítulo 17, “Moléculas que cambian el “yo”.”  Parece increíble, pero cada párrafo ha sido seleccionado con extremo cuidado para que su contenido sea el mínimo imprescindible para cubrir el objetivo del autor. En  este sentido, “Neurociencia para Julia” es toda una lección para los divulgadores. Imagina una gimnasta de rítmica en acción, todos sus movimientos parecen naturales, como si no costaran esfuerzo, como si lograr una precisión exquisita fuera algo trivial; viendo a la gimnasta cualquiera se imagina a sí mismo haciendo lo mismo, ¡parece tan fácil! Sin embargo, todos sabemos que no lo es. Leyendo el libro de Xurxo me ha venido varias veces a la mente esta imagen.

“El “yo” es el producto de la actividad metabólica y eléctrica del encéfalo y el resto de estructuras del sistema nervioso. Al perder la consciencia, el “yo” no se va a ninguna parte: simplemente deja de ser generado por la actividad neuronal. Se desvanece. Julia, esto que a tí y a mí nos parece evidente, no ha sido siempre así, incluso hoy, hay mucha gente que opta por una explicación mística para la mente. Pero no es posible separar la mente de la estructura que la crea. Todos experimentamos una desaparición del “yo” cada vez que nos quedamos profundamente dormidos. El hecho de que la actividad neuronal pase de un ritmo de 40 Hz a uno de 1-4 Hz hace que perdamos la consciencia. Para que aparezca el “yo” y una persona tenga consciencia de su existencia se necesitan dos cosas: por un lado, que la persona esté despierta (estado de vigilia) y, por otro, que la persona se entere de que está despierta (que la vigilia vaya acompañada de autoconsciencia). Estas dos condiciones no se dan siempre. Durante el sueño profundo y la anestesia general, los niveles de vigilia y consciencia son bajos. Durante las ensoñaciones del sueño REM, la vigilia sigue bajo mínimos, pero el nivel de consciencia es algo mayor. A partir de cualquiera de estos estados del sueño puede darse una transición rápida a la vigilia consciente. Una persona en estado vegetativo muestra vigilia pero no consciencia. Sus neuronas funcionan bien de manera individual, pero no se conectan entre sí de manera coordinada.”

¿Qué he echado en falta en el libro de Xurxo? Los que hemos leído otros libros de neurociencia (hace años yo leía mucho en el contexto de la computación basada en redes de neuronas artificiales) echamos en falta muchos detalles técnicos. El viaje de Xurxo por la máquina de la mente es como un viaje por Italia viendo un documental de TV de 60 minutos de duración; aunque sea de factura exquisita, Italia es muy grande y solo podrá presentar unas pocas imágenes icónicas; viajar a Roma viendo el documental es algo que no tiene nada que ver con pasear por el Campidoglio o ver la Fontana di Trevi al atardecer. Este defecto es también una virtud, pues el libro va dirigido a un público general que no ha recibido una formación previa en neurociencia y que quiere aprenderlo todo con el mínimo esfuerzo. “Neurociencia para Julia” cubrirá todas las expectativas de su público objetivo.

Por otro lado, como suele pasar con el primer libro de muchos divulgadores, también se echa en falta un poco de opinión personal. El libro se lee fácil, pero es algo frío (lo que no quita que a veces haya escuchado en mi mente la cálida voz de Xurxo recitando los pasajes del libro, a algunos andaluces el acento gallego nos resulta atractivo). Falta opinión, falta  que el autor se “arremangue” y se moje mostrándonos sus opiniones personales sobre los temas más polémicos y controvertidos que se presentan en el libro (muchos de ellos de soslayo, como para que no se note). El autor ha superado la prueba del algodón y le deseo “mucha mierda,” pero espero ansioso un libro de divulgación más técnico sobre electrofisiología en el que Jorge Mariño nos hable del estado del arte en la metrología intracelular de la actividad neuronal y el papel del circuito tálamo-córtico-talámico en la consciencia.

En resumen, te recomiendo comprar, leer y disfrutar con “Neurociencia para Julia,” de Xurxo Mariño, porque con toda seguridad, si sigues mi consejo, no te arrepentirás.

Francis en ¡Eureka!: Las habilidades cognitivas de las estrellas del fútbol

Dibujo20130202 geometrical mean average for professionnals - high-level amateur - non-athletes

El audio de mi sección ¡Eureka! en el programa La Rosa de los Vientos, de Onda Cero, ya está disponible y lo puedes escuchar en este enlace. Como siempre, una transcripción más o menos libre del texto.

Los futbolistas de élite tienen habilidades físicas excepcionales, ¿tienen también habilidades cognitivas excepcionales? Los estudios neuroanatómicos del encéfalo de los jugadores profesionales de deportes de equipo (como el fútbol) han mostrado que ciertas zonas de la corteza del cerebro tienen mayor volumen de lo normal. Normalmente, estas áreas están relacionados con el entrenamiento físico, pero destaca una región concreta, el surco temporal superior (que se encuentra en la corteza del cerebro más o menos a la altura de la parte superior del lóbulo de la oreja). El surco temporal superior está relacionado con los movimientos que tienen significado social y que nos permiten realizar hipótesis acerca de las intenciones de otras personas. Por ejemplo, el movimiento de los ojos de una persona nos informa hacia adonde mira y qué es lo que quiere hacer o qué es lo piensa. El movimiento de la boca al hablar o los movimientos de las manos nos dan mucha información sobre lo que dice una persona. A los jugadores de fútbol el surco temporal superior les sirve para prever el movimiento de los demás jugadores del equipo y anticipar las jugadas que van a hacer. Por eso lo tienen muy desarrollado. En neuropsicología se le suele llamar cognición social.

¿Estas habilidades cognitivas permiten diferenciar entre, pongamos, futbolistas de primera y de tercera división? Lo sorprendente para muchos expertos es que no hay grandes diferencias neuroanatómicas entre deportistas profesionales de élite y los demás, eso sí, a igualdad en edad y años de entrenamiento. Sin embargo, un nuevo estudio publicado esta semana ha encontrado una diferencia entre las habilidades de aprendizaje rápido de tareas complejas e impredecibles en entornos visuales dinámicos. La doctora Jocelyn Faubert, del Laboratorio de Psicofísica y Percepción Visual de la Universidad de Montreal, en Canadá, ha sometido a un test de aprendizaje visual a 308 personas con una media de 24 años de edad: 102 deportistas de élite, 173 deportistas de ligas universitarias y 33 universitarios que no son deportistas. Entre los jugadores de élite había 51 jugadores de fútbol de la Primera División de la Liga británica, 21 jugadores de Hockey sobre hielo de la Liga canadiense, y 30 jugadores de rugby de la Liga francesa. Estudios previos indican que no hay diferencias en estos tests entre los deportistas de diferentes deportes de equipo. Luego los resultados obtenidos con 102 deportistas de élite son similares a los que se hubieran obtenido con 102 futbolistas de primera división.

El artículo técnico es Jocelyn Faubert, “Professional athletes have extraordinary skills for rapidly learning complex and neutral dynamic visual scenes,” Scientific Reports 3: 1154, 31 Jan 2013 

¿En qué ha consistido la prueba cognitiva que se ha realizado a los deportistas? A cada deportista se le han puesto unas gafas de realidad virtual que muestran ocho esferas del mismo color que se mueven en un volumen tridimensional. Al principio, cuatro de las ocho esferas cambian de color durante un momento y luego recuperan el color original. Durante ocho segundos, las ocho esferas se mueven en tres dimensiones con una trayectoria aleatoria y con varios cruces de trayectorias. Tras los ocho segundos, se paran las esferas y los deportistas tienen que identificar dónde están las cuatro esferas que cambiaron de color. Tras ello se les dice cual es la respuesta correcta como refuerzo de su aprendizaje de la tarea. Se repitió el experimento 15 veces con cada persona durante un mínimo de 5 días. Al repetir la tarea, todos los sujetos mejoraron su puntuación en el test gracias al aprendizaje. Sin embargo, los deportistas de élite realizaron la tarea mejor desde el primer momento y aprendieron más rápido conforme el experimento avanzaba. Los deportistas amateurs en el primer momento se comportaron como los no deportistas, pero luego aprendieron la tarea más rápido que ellos. Pero siempre mucho menos rápido que los deportistas de élite.

¿Son innatas estas habilidades o se adquieren con los años de entrenamiento? El estudio de la doctora Faubert no permite saber si los futbolistas de élite tienen esta habilidad de forma innata, o la adquieren con el entrenamiento. Tampoco se sabe si influye en que un deportista llegue a la élite gracias a adquirir esta habilidad o si la desarrolla más tarde. Para saber estas cosas habría que repetir esta prueba en estudios con jóvenes futuros futbolistas y realizar un seguimiento durante muchos años. Supongo que en los próximos años se harán otras pruebas similares que irán mejorando nuestro conocimiento sobre las habilidades cognitivas de las estrellas del balón y de otros deportes de equipo.

Lo dicho, si no lo has hecho ya, puedes escuchar el audio en este enlace.

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

Dibujo20130123 zebrafish larva paralysed and suspended by pipettes for microscope imaging

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

Dibujo20130123 Decision-making at the neuronal level

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).

Sigue leyendo

Francis en ¡Eureka!: Lo que nos desvela el cerebro de Einstein

Ya puedes escuchar el audio (podcast) “El cerebro de Einstein” en mi sección ¡Eureka! del programa La Rosa de los Vientos de Onda Cero. Pido perdón por haber dicho en dos ocasiones “circunvalaciones” en lugar del término correcto “circunvoluciones,” lo siento, el directo y los nervios me han jugado una mala pasada… Como siempre, una versión escrita de la charla.

El cerebro de Einstein tiene una historia muy curiosa y apasionante. La noche que murió Albert Einstein, el 18 de abril de 1955, a los 76 años de edad, su hijo Hans Albert dio permiso para un examen forense y para que su cerebro fuera preservado para su futuro estudio científico. El encargado de la tarea fue el patólogo Thomas Harvey, Hospital de Princeton, quien realizó 14 fotografías y luego lo cortó en 240 rodajas que incrustó en un bloque de resina para su conservación. Harvey no era un especialista en neuropatología y como no pudo justificar haber obtenido el permiso de Hans Albert antes de su autopsia, fue despedido del hospital.

Luego robó el cerebro y se le quedó en su casa…Por lo que parece, Harvey se obsesionó tanto con el encéfalo de Einstein, que lo robó y se dio a la fuga. Nadie supo de él hasta que un periodista en 1978 se encargó de buscar a Harvey y descubrió que aún tenía el cerebro de Einstein guardado en la cocina de su casa. La neuróloga Marian C. Diamond contactó con Harvey a principios de los 1980 para solicitarle acceso al encéfalo de Einstein y realizó un primer análisis científico que publicó con Harvey de coautor en Marian C. Diamond, Arnold B. Scheibel, Greer M. Murphy Jr., Thomas Harvey, “On the brain of a scientist: Albert Einstein,” Experimental Neurology 88: 198-204, April 1985. Más aún, en 1997 un periodista llamado Michael Paternini contactó de nuevo con Harvey y juntos decidieron devolverle el encéfalo de Einstein a su nieta, quien no lo aceptó. Cruzaron el país con el cerebro de Einstein en el maletero del coche y Paterniti escribió una novela con la historia titulada “Driving Mr. Albert,” 1998.

Hay gente para todo, parece imposible que pudiera ocurrir esto… Pues resulta que Harvey en su autopsia también extrajo los ojos de Einstein y se los entregó a un oftalmólogo llamado Henry Abrams, que los guardó durante más de 40 años en la caja de seguridad de un banco de Filadelfia. Cuentan que, aún hoy, el doctor Abrams acude una o dos veces del año a la cámara de seguridad del banco y contempla los ojos del genio, con los que asegura experimentar “una profunda conexión.” Según dice “Son claros como el cristal y dan sensación de profundidad”. Realmente increíble. Pero lo que nos interesa es la publicación de un nuevo análisis de las 14 fotografías del encéfalo de Einstein.

¿Cuál es el término correcto cerebro o encéfalo? El nombre correcto es encéfalo. El cerebro es la parte más grande del encéfalo, con sus dos hemisferios (izquierdo y derecho) y presenta en su superficie pliegues irregulares llamados circunvoluciones o giros cerebrales. El encéfalo humano, además del cerebro, contiene el cerebelo y el tronco encefálico (donde está el bulbo raquídeo).

Vayamos a la noticia, que aporta de novedoso el nuevo artículo sobre el encéfalo de Einstein. El autor del nuevo estudio, Dean Falk (Univ. Estatal de Florida en Tallahassee, EEUU) ya publicó en 2009 un estudio sobre el cerebro de Einstein basado en unas pocas fotografías conservadas. Descubrió que el encéfalo de Einstein presenta mayor densidad de neuronas en algunas partes y una proporción más alta de lo normal de células gliales (células que ayudan a las neuronas transmitir los impulsos nerviosos). Pero resulta que en el año 2010, los herederos de Harvey cedieron todos sus materiales al Museo Nacional del Ejército de Salud y Medicina (NMHM) en Silver Spring, Maryland, EEUU. Entre estos materiales había 14 fotografías inéditas. Gracias a esta cesión se ha realizado un nuevo estudio, publicado en la revista Brain. El objetivo del doctor Falk y sus colegas es frenológico, pues pretenden entender el origen de la gran inteligencia y creatividad de Einstein comparando su encéfalo con el 85 humanos “normales.” El estudio es Dean Falk, Frederick E. Lepore, Adrianne Noe, “The cerebral cortex of Albert Einstein: a description and preliminary analysis of unpublished photographs,” Brain, First published online: November 16, 2012.

Qué características particulares tiene el cerebro del genio. El encéfalo de Einstein pesa 1,23 kg, un peso por debajo de la media que es 1,4 kg (aunque el peso presenta mucha variabilidad, entre 1 kg y 2 kg). Presenta ciertas circunvoluciones y pliegues que son raros. La parte relacionada con el control motor de la cara y la lengua (asociados al lenguaje y la expresividad) son mucho más grandes de lo normal; además su corteza prefrontal  (que está ligada a la capacidad de planificar, centrar la atención y perseverar) también es más grande de lo normal. En los lóbulos frontal, parietal y occipital, tiene circunvoluciones con una geometría más complicadas de lo normal. También tiene muy desarrollada la región asociada a la música.

¿Se puede descubrir el secreto de la genialidad y de la creatividad de Einstein estudiando la anatomía de su cerebro? Este problema es como la cuestión de qué fue primero el huevo o la gallina. El encéfalo tiene gran plasticidad y va cambiando durante nuestra vida conforme vamos aprendiendo. Por ejemplo, el hipocampo de los taxistas de Londres es más grande que el de un individuo medio; se cree que esto es debido a la gran plasticidad del encéfalo, aunque no se han hecho estudios detallados de su evolución en el tiempo durante la vida laboral de los taxistas. Por tanto, no podemos saber qué características del encéfalo de Einstein tienen un origen genético y fueron responsables de su genio, y cuáles son resultado de la adaptación al entorno y sus hábitos de trabajo. Se sabe que el coeficiente intelectual varía con la edad (tanto en tests como en escáneres) y que gemelos criados en entornos diferentes tienen coeficiente de inteligencia diferente. El entorno donde se crió Einstein era muy enriquecedor, se le animó a ser independiente y creativo, no solo en ciencia, también en música (recibió clases de piano y violín). La mente es un músculo que se entrena. Otro ejemplo son los maestros de ajedrez activan regiones del cerebro que en una persona normal están dedicadas a otras cosas. Por ejemplo zonas activadas en reconocer caras son activadas para jugar al ajedrez.

Si no lo has hecho aún, este es el momento de escuchar el audio “El cerebro de Einstein.”

Lo que nos dice el encéfalo de Einstein sobre su gran inteligencia y creatividad

Dos fotografías laterales (izda. y dcha.) del encéfalo de Albert Einstein. Click  para ampliar. (C) National Museum of Health and Medicine in Silver Spring, Maryland.

La frenología es una pseudociencia cuyo objetivo es entender la mente, la personalidad y el comportamiento humanos gracias a la anatomía del cráneo y del encéfalo. Se ha publicado en la revista científica Brain un estudio sobre la anatomía del encéfalo de Albert Einstein basado en una serie de 14 fotografías recién descubiertas que Thomas Harvey tomó en 1955 antes de cortarlo en 240 rodajas. El objetivo de Dean Falk (Universidad Estatal de Florida en Tallahassee, EEUU) y sus colegas es frenológico, pues pretenden entender el origen de la gran inteligencia y creatividad de Einstein comparando su encéfalo con otros 85 publicados en la literatura científica. ¿Qué nos dice este encéfalo sobre la gran inteligencia y creatividad del gran genio del s. XX? Nada. Lo siento si pensabas que diría algo, pero nadie sabe qué relación pueden tener ciertos plieges y circunvoluciones con las asombrosas habilidades cognitivas de Einstein. Por ello, podemos concluir que este estudio pseudocientífico publicado en Brain solo ha servido para darle publicidad a dicha revista. El Editor Principal debe estar contento. El artículo técnico es de acceso gratuito, así que si quieres consultarlo, adelante: Dean Falk, Frederick E. Lepore, Adrianne Noe, “The cerebral cortex of Albert Einstein: a description and preliminary analysis of unpublished photographs,” Brain, First published online: November 16, 2012. Se han hecho eco de este estudio mucha gente, como Michael Balter, “Why Einstein Was a Genius,” Science NOW, 15 November 2012 (Findings, Science 338: 1015, 23 November 2012).

Sigue leyendo

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 mal del cerebro” ya está en youtube (disfrútalo)

Gran documental en dos partes sobre la investigación en España en neuromedicina. Puedes verlo en mejor resolución en su propia página web http://especiales.lainformacion.com/ciencia/el-mal-del-cerebro.

Guión y dirección: Antonio Martínez Ron

Imágenes y edición: Miguel Fernández FloresDavid TesouroAdriano Morán

Diseño y desarrollo: Quique HerreroAlejandro Navarro

Música: ’Sonate neurobiotique’ (Jérôme Collard-Proulx), ‘I’m coming’ (Samantha de Siena)

Esta noche, a las 21:00, estreno mundial del documental “El mal del cerebro”

Un documental espectacular producido por lainformacion.com cuyo estreno será esta noche a las 21:00 horas (hora de Madrid) en la dirección www.elmaldelcerebro.com; muchos tuitearemos en directo durante el estreno, #elmaldelcerebro, que promete ser  TT en España. El director del documental, el periodista y divulgador Antonio Martínez Ron (@aberron y @elmaldelcerebro), ha sido entrevistado sobre “El mal del cerebro” en el programa “Asuntos Propios” RNE (a partir del minuto 26:00 empieza la entrevista; te gustará sin lugar a dudas).

Sin entrar en la discusión sobre si llama “cerebro” o “encéfalo” (término más correcto), este documental de dos partes revisa la investigación en Neurociencia que se está realizando en España. “En la primera parte, ”Cerebros reparados”, que se estrenará hoy jueves 19 de enero, asistiremos a una operación de implante de electrodos para recuperar la movilidad y eliminar el temblor compulsivo de los pacientes de Parkinson. También conoceremos las últimas tecnologías que permiten reemplazar miembros amputados por dispositivos biónicos o mover objetos con el pensamiento. Y en la segunda parte, ”En busca de la memoria”, que se estrenará el jueves 26 de enero, conoceremos las investigaciones que tratan de detectar las demencias precozmente, frenar el deterioro cognitivo e incluso retener nuestros recuerdos por más tiempo.”

En la segunda parte se hablará de los trabajos sobre el Alzheimer que desarrolla el Dr. Zafaruddin Khan en la Universidad de Málaga (“La biomolécula de la memoria,” Uciencia, 8 julio 2009). Las ratas tratadas con una proteína llamada RGS-14 son capaces de recordar un objeto durante 27 semanas, cuando las ratas normales solo alcanzan unos 45 minutos. Pronto se van a iniciar estudios en monos; esta proteína promete mucho en el campo del tratamiento del Alzheimer. El trabajo más famoso de Khan se publicó en Science, en concreto Manuel F. López-Aranda, Juan F. López-Téllez, Irene Navarro-Lobato, Mariam Masmudi-Martín, Antonia Gutiérrez and Zafar U. Khan, “Role of Layer 6 of V2 Visual Cortex in Object-Recognition Memory,” Science 325: 87-89, 3 July 2009.

Los clubs exclusivos de hubs en el cableado neuronal del cerebro

“Un concentrador o hub permite centralizar el cableado de una red; recibe una señal y repite esta señal emitiéndola por sus diferentes puertos.” Ciertas regiones del cerebro actúan como hubs que están muy interconectados entre sí; según un nuevo estudio de van den Heuvel y Sporns los grupos de hubs muy bien interconectados se comportan como clubs exclusivos y son cruciales para una comunicación eficiente entre las neuronas del cerebro. Nos lo ha contado Katherine Whalley, “Neuronal networks: In the rich club,” Nature Reviews Neuroscience 13: 3, January 2012, quien se hace eco del artículo técnico de Martijn P. van den Heuvel, Olaf Sporns, “Rich-Club Organization of the Human Connectome,” The Journal of Neuroscience 31: 15775-15786, 2011.  Me enteré de estos artículos gracias a Xurxo Mariño (@xurxomar) a quien agradezco su labor.

Los autores realizaron imágenes corticales de 21 individuos sanos y estudiaron la conectividad estructural de dichas regiones (68 corticales y 14 subcorticales, que fueron divididas en 1170 parcelas). Aplicando técnicas de la teoría de grafos red descubrieron un conjunto de 12 regiones que están más densamente interconectadas entre sí que cualquier otro conjunto de regiones del cerebro y al que casi todas las otras regiones examinadas están conectadas. Estas regiones presentan funciones fundamentales para el cerebro y cualquier “ataque” que dañe los ganglios en estas regiones tiene un efecto mucho mayor que cualquier otro ataque al azar, lo que podría ofrecer pistas sobre cómo ciertas enfermedades afectan al funcionamiento general del cerebro.

Un modelo biomimético de la retina humana basado en memristores nanotecnológicos

El futuro de la ley de Moore son los memristores, dispositivos nanotecnológicos que ahora permiten desarrollar memorias flash ultrarrápidas e “inteligentes”. Sin embargo, desde su descubrimiento teórico en 1971 por Leon O. Chua, el memristor también se ha propuesto como modelo de redes de neuronas. Lo último sobre esto es el modelo biomimético de la retina propuesto por científicos húngaros y británicos, donde la parte “inteligente” de la retina está basada en memristores; gracias a ellos este nuevo modelo permite un amplio rango dinámico (ver tanto imágenes muy oscuras como muy claras), además de un reconocmiento automático de bordes. Por ahora estas retinas artificiales nanotecnológicas son solo modelos teóricos (los autores del artículo han simulado unos pocos fotorreceptores utilizando Matlab y PSPICE), pero dentro de pocos años podría haber prototipos de laboratorio; en mi opinión, el futuro de estas aplicaciones de los memristores es muy prometedor. El artículo técnico es Andras Gelencser, Themistoklis Prodromakis, Christofer Toumazou, Tamas Roska, “A Biomimetic Model of the Outer Plexiform Layer by Incorporating Memristive Devices,” ArXiv, 3 Dec 2011.

El modelo de Gelencser y sus colegas considera la zona intermedia de la retina (capa OPL) en donde se encuentran las células bipolares y las células horizontales, dos tipos de neuronas. Las neuronas disponen de dos terminaciones, una dendrita y un axón. Como muestra la figura, la dendrita conecta las células bipolares con las células fotorreceptoras (los conos y los bastones), mientras que el axón sirve para realizar la conexión con la capa celular más externa de la retina, formada por las llamadas células ganglionares de las que parte el nervio óptico. Las células horizontales permiten una conexión “horizontal” entre las células bipolares, pero también son sensibles a la luz y permiten el gran rango dinámico que presenta la retina (sobre todo a la hora de adaptarse a situaciones con muy poca luz ambiental). Ambos tipos de neuronas son simuladas por un memristor adecuadamente conectado, que además, simula bien sus propiedades más importantes. Al usar el mismo elemento nanoelectrónico para dos tipos de neuronas diferentes se simplifica su implementación física. 

Cómo aprenden los bebés a caminar

La impronta genética neuromotora determina cómo aprenden los bebés a caminar. La medida experimental mediante electromiografía (EMG) de la actividad de las neuronas motoras en bebés recién nacidos mientras dan sus primeros pasos ha permitido demostrar que utilizan patrones de control y estimulación neural similares a los observados en ratas, gatos, macacos y gallinas de guinea. Conforme el bebé se desarrolla va optimizando estos patrones neuromotores básicos y va añadiendo nuevos patrones hasta que aprende a caminar de forma óptima como un adulto. La evolución con la edad de estos patrones neuromotores se ha publicado en Nadia Dominici et al., “Locomotor Primitives in Newborn Babies and Their Development,” Science 334: 997-999, 18 November 2011.

Los investigadores han medido la actividad EMG de hasta 24 músculos simultáneamente de bebés neonatos, niños pequeños, preescolares y adultos. Los patrones medidos pasan de tener una forma casi sinusoidal hasta presentar una estructura pulsátil mucho más compleja. La explicación detallada de la evolución y optimización de estos patrones todavía es muy especulativa. Los autores han encontrado una buena correlación entre los cambios en los patrones neurales y los cambios en la biomecánica de la locomoción. Para explicar el caminar de un neonato bastan dos patrones de activación, pero el resultado es un caminar torpe y poco eficiente. Un adulto requiere al menos cuatro patrones bien optimizados y obtiene un caminar fluido y eficiente.

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.