Neurocientíficos de la Universidad de California San Diego han realizado un descubrimiento innovador sobre cómo el cerebro aprende nuevos movimientos. Su investigación, publicada en Nature, revela que el aprendizaje no se trata solo de ajustar los niveles de actividad, sino que remodela fundamentalmente el cableado de los circuitos cerebrales, ofreciendo posibles nuevas vías para terapias dirigidas a trastornos neurológicos.
Neurocientíficos de la Universidad de California San Diego han hecho un descubrimiento innovador que remodela nuestra comprensión de cómo el cerebro aprende nuevos movimientos. Esta investigación, publicada en la revista Nature, proporciona información crucial sobre las modificaciones físicas que ocurren en los circuitos cerebrales durante el aprendizaje, lo que podría allanar el camino para nuevas terapias para los trastornos neurológicos.
Durante muchos años, la corteza motora primaria (M1), ubicada en el lóbulo frontal, ha sido reconocida como un área clave para enviar señales relacionadas con movimientos complejos. Más recientemente, el tálamo motor, situado en el centro del cerebro, ha sido implicado en la influencia de M1 durante el aprendizaje motor. Sin embargo, los mecanismos precisos de este proceso de aprendizaje han permanecido esquivos debido a la complejidad de monitorear las interacciones celulares en las diferentes regiones del cerebro.
El equipo de investigación, dirigido por el profesor Takaki Komiyama, empleó técnicas neurobiológicas avanzadas para investigar estos mecanismos en ratones. Utilizando imágenes de alta tecnología y un nuevo método de análisis de datos, identificaron la vía talamocortical, el puente de comunicación entre el tálamo y la corteza, como el área crítica que sufre modificaciones durante el aprendizaje. Este hallazgo va más allá de la simple identificación de los actores clave y profundiza en los cambios físicos que ocurren.
El estudio reveló que el aprendizaje motor no solo altera los niveles de actividad; esculpe físicamente el cableado del cerebro. Los investigadores descubrieron que las conexiones entre las regiones del cerebro se refinan a nivel celular, fortaleciendo y haciendo más eficiente la comunicación entre el tálamo y la corteza. Assaf Ramot, autor principal del estudio, enfatizó: “Nuestros hallazgos muestran que el aprendizaje va más allá de los cambios locales: remodela la comunicación entre las regiones del cerebro, haciéndola más rápida, más fuerte y más precisa”. Este proceso de recableado es fundamental para la forma en que el cerebro aprende.
Los hallazgos del estudio resaltan que el aprendizaje causa una reorganización enfocada de la interacción entre el tálamo y la corteza. Durante el aprendizaje, el tálamo activa neuronas M1 específicas para codificar el movimiento aprendido, mientras que simultáneamente inhibe la activación de neuronas que no están involucradas en el movimiento. El profesor Komiyama explicó: “Durante el aprendizaje, estos cambios paralelos y precisos son generados por el tálamo que activa un subconjunto específico de neuronas M1, que luego activan otras neuronas M1 para generar un patrón de actividad aprendido”. Esta activación e inhibición específicas son críticas para un aprendizaje eficiente.
Un avance clave del estudio fue el desarrollo de un nuevo método analítico llamado ShaReD (Shared Representation Discovery – Descubrimiento de Representación Compartida). Este método, desarrollado por Felix Taschbach, Marcus Benna y sus colegas, fue crucial para identificar las sutiles características de comportamiento que se correlacionan con la actividad neuronal en diferentes sujetos. Los métodos existentes a menudo se basan en la alineación artificial, que puede enmascarar la variabilidad individual. ShaReD, por otro lado, identifica representaciones de comportamiento compartidas, lo que permite a los investigadores mapear sutiles características de comportamiento a la actividad de diferentes neuronas en cada animal.
El método ShaReD fue fundamental para los hallazgos del estudio, lo que permitió a los investigadores combinar datos de múltiples experimentos y hacer descubrimientos detallados que no habrían sido posibles utilizando métodos tradicionales. Como señaló Benna, “Este nuevo método nos permite combinar datos de múltiples experimentos para hacer descubrimientos detallados que no habrían sido posibles utilizando solo el número limitado de neuronas relevantes registradas en un cerebro individual”. Este enfoque innovador mejoró significativamente la capacidad del estudio para descubrir las complejidades del aprendizaje cerebral.
Este nuevo estudio se basa en trabajos anteriores del laboratorio Komiyama, incluido un estudio reciente publicado en Science que describió las múltiples reglas que siguen las neuronas durante el aprendizaje. Juntos, estos hallazgos proporcionan un modelo más completo de cómo emergen los circuitos neuronales que subyacen a los movimientos aprendidos. Esta comprensión integral ofrece esperanza para quienes sufren de trastornos neurológicos.
Los hallazgos del estudio subrayan que el aprendizaje no es simplemente repetición, sino un proceso de recableado específico. Ramot afirmó: “El estudio muestra que el aprendizaje no es solo repetición. Se trata de que tu cerebro se recablee literalmente a sí mismo de manera específica”. Esta comprensión de cómo las regiones del cerebro reorganizan su comunicación ofrece el potencial de diseñar mejores terapias y tecnologías que aprovechen los mecanismos de aprendizaje natural del cerebro, ya sea para aprender una nueva habilidad, recuperarse de un derrame cerebral o utilizar una neuroprótesis.
La investigación fue apoyada por subvenciones de los Institutos Nacionales de Salud, la Fundación Nacional de Ciencias y el Premio Piloto de la Colaboración Simons sobre el Cerebro Global. El estudio está dedicado a la memoria de An Wu, una científica asistente de proyectos en el laboratorio de Komiyama, quien trágicamente murió en un incendio en un edificio de Montreal en 2023. Sus contribuciones al campo son recordadas y honradas.
Este innovador estudio revela que el aprendizaje remodela físicamente los circuitos cerebrales, especialmente la vía talamocortical, afinando la comunicación entre regiones del cerebro, no solo ajustando la actividad. El desarrollo de ShaReD, un nuevo método de análisis de datos, permitió mapear estos sutiles cambios, ofreciendo esperanza para nuevas terapias y tecnologías que ayuden a los trastornos neurológicos y aprovechen la notable capacidad del cerebro para reorganizarse.
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