Neurocientíficos de la Universidad de California en San Diego (UCSD) han descubierto que el aprendizaje en el cerebro no sigue una única fórmula, como se creía hasta ahora. Por el contrario, las neuronas utilizan diferentes reglas simultáneamente para modificar sus conexiones, dependiendo de la región en la que se encuentren. El hallazgo publicado en la revista Science, podría cambiar la forma en que entendemos la plasticidad cerebral, el diseño de inteligencia artificial y el tratamiento de trastornos neurológicos.
Hasta ahora, los modelos tradicionales de aprendizaje cerebral se basaban en la idea de una regla uniforme que guiaba la plasticidad sináptica (el proceso por el cual las conexiones entre neuronas se fortalecen o debilitan según la experiencia), pero este nuevo estudio cambia esta teoría.
El equipo liderado por Takaki Komiyama y William Wright, utilizó técnicas de imagen de última generación para observar sinapsis individuales en la corteza motora de ratones mientras estos aprendían nuevas tareas motrices. Gracias a sensores moleculares capaces de rastrear simultáneamente la liberación de glutamato (entrada sináptica) y la actividad del calcio (respuesta neuronal), lograron visualizar con gran precisión cómo se modificaban estas conexiones durante el aprendizaje.
¿Qué se observó en este estudio?
El hallazgo clave fue que diferentes partes de una misma neurona siguen reglas distintas al aprender. En las dendritas apicales, las sinapsis se fortalecían cuando estaban activas junto a sus vecinas, lo que sugiere un aprendizaje basado en la colaboración local. En cambio, en las dendritas basales, las sinapsis cambian en función de la respuesta general de la célula, mostrando un mecanismo más global.
Para confirmar estas diferencias, los investigadores suprimieron la actividad neuronal de los ratones durante el aprendizaje. Como resultado, la plasticidad en las dendritas basales se vio afectada, pero la de las apicales permaneció intacta. Esto demuestra que no todas las sinapsis siguen las mismas instrucciones y que el cerebro tiene una forma más compleja y eficiente de adaptar su estructura a la experiencia.
“Este descubrimiento cambia fundamentalmente la forma en que entendemos cómo el cerebro resuelve el problema de asignación de crédito”, afirmó Komiyama. Este problema reconocido en neurociencia, se refiere a cómo las sinapsis individuales, que únicamente captan señales locales, pueden contribuir al aprendizaje de comportamientos a nivel global.
Este estudio abre la puerta a futuras investigaciones sobre cómo estas múltiples reglas neuronales pueden influir en trastornos como el autismo, el trastorno de estrés postraumático, las adicciones o enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer. Comprender los mecanismos reales del aprendizaje cerebral no solo revoluciona la teoría, sino que también ofrece nuevas herramientas para el desarrollo de terapias más personalizadas y efectivas.
Además, es importante resaltar que, este estudio va más allá del campo de la salud, ya que con estos resultados se podrían crear nuevas estrategias en inteligencia artificial, donde actualmente predominan modelos con reglas uniformes para todas las unidades. Incorporar esta variabilidad, permitiría desarrollar sistemas más adaptativos, eficientes y alineados con el funcionamiento real del cerebro.
El equipo de UCSD planea continuar investigando cómo las neuronas aplican estas reglas en conjunto y qué beneficios evolutivos y funcionales aporta esta diversidad de mecanismos.
