Desde recordar un número de teléfono el tiempo justo para marcarlo, hasta seguir los pasos de una receta, navegamos por secuencias de elementos y eventos sin pensarlo, instintivamente conscientes de lo que sigue. Cada paso parece automático, pero entre bastidores, nuestro cerebro realiza un delicado equilibrio, manteniendo algunos elementos en mente, al mismo tiempo que registra cuándo ocurrió cada uno de ellos. ¿Cómo logra nuestra “memoria de trabajo” esta hazaña?
Los modelos tradicionales de la memoria de trabajo se centran en la actividad neuronal persistente o en el aprendizaje lento a través de la repetición (el nombre Pavlov podría sonar familiar). Estos modelos pueden explicar qué información se almacena, pero no cómo podemos recordar el orden de los elementos o el momento de los eventos, especialmente en secuencias novedosas (Buonomano y Maass, 2009; Goldman-Rakic, 1995). Sin embargo, la investigación conductual demuestra que las personas pueden recordar inmediatamente secuencias novedosas, incluyendo su orden y momento, sin práctica (Baddeley, 2003). Esto implica que la memoria de trabajo de alguna manera almacena información temporal en tiempo real, lo que plantea una pregunta obvia: ¿dónde se almacena esta información en el cerebro?
Ahora, en eLife, Gianluigi Mongillo y Misha Tsodyks proponen que esta información temporal se codifica directamente en la dinámica de las sinapsis que conectan las neuronas entre sí (Mongillo y Tsodyks, 2025). En lugar de almacenar la información temporal por separado, los cambios efímeros en la señalización sináptica podrían integrar una sensación de tiempo en la propia memoria.
Mongillo y Tsodyks amplían su teoría sináptica existente de la memoria de trabajo (Mongillo et al., 2008) incorporando un proceso llamado potenciación sináptica: este es un tipo de plasticidad a corto plazo que se desarrolla lentamente y persiste durante decenas de segundos. La mayor parte de la señalización neuronal, por otro lado, está moldeada por dos formas de plasticidad a corto plazo – la facilitación y la depresión clásicas – que típicamente ocurren en escalas de tiempo mucho más cortas (entre milisegundos y unos pocos segundos). Los investigadores proponen que cuando una neurona se dispara repetidamente durante una secuencia, sus sinapsis salientes no solo transmiten la señal, sino que también aumentan gradualmente su fuerza y conservan un registro de cuán reciente y frecuente ha sido su actividad. Esto forma un gradiente dependiente del tiempo a través de las sinapsis que codifica eficazmente cuándo ocurrió cada elemento de una secuencia en relación con los demás.
Para ilustrarlo, consideremos una secuencia de elementos de memoria representados por diferentes poblaciones neuronales (Figura 1). A medida que se presenta cada elemento, las fortalezas sinápticas en las neuronas correspondientes aumentan gradualmente. Debido a que la potenciación sináptica se construye y decae lentamente, el patrón resultante de la fuerza sináptica conserva una huella temporal de la secuencia: los elementos anteriores muestran una potenciación más fuerte que los posteriores. Funcionalmente, este gradiente temporal permite que nuestra memoria de trabajo reproduzca la secuencia en el orden correcto y con una sincronización aproximada, a velocidad real o en una forma comprimida en el tiempo que es más rápida.
(A) When we see a sequence of objects – such as an apple (left) followed by a car (middle) followed by an elephant (right) – each object evokes a response from a specific subpopulation of excitatory neurons (represented here by the red, blue and gray neurons respectively). (B) The firing rate of each set of neurons increases rapidly, and then decays over a period of a few seconds: this is the classical facilitation and depression response that is traditionally associated with short-term plasticity. For clarity, the figure only shows this response for the red neurons that fire when we see the apple. Inhibitory neurons (represented here by the green neurons) are not directly activated by the objects, but they have a role in maintaining a neural representation of the objects. (C) However, this model is not able to explain how time is encoded in working memory. To address this challenge, Mongillo and Tsodyks propose that a form of short-term plasticity called synaptic augmentation is also involved. This process causes the synapses of the different subpopulations of neurons to increase and then decrease in strength more slowly than in the classical facilitation and depression response. Moreover, the overall strength of the synapses increases every time the neurons fire, so the synaptic strength for the first item (apple) is higher than that for the second item (car), which is higher than that for the third item (elephant), and so on. This gradient of synaptic strengths thus encodes the order in which the objects were seen and other temporal information.Schematic illustration of synaptic augmentation enabling the recall of temporal information.
Este enfoque se alinea con las observaciones de estudios experimentales que muestran que la actividad durante la memoria de trabajo es dinámica en lugar de estática (Zylberberg y Strowbridge, 2017). Las representaciones de la memoria fluctúan en intensidad con el tiempo, pueden reactivarse brevemente y pueden reproducirse durante el sueño o el descanso, a veces en una forma comprimida en el tiempo que se cree que apoya el aprendizaje y la consolidación de la memoria. Cabe destacar que Mongillo y Tsodyks demuestran que sin la potenciación sináptica, el sistema rápidamente cae en un estado estacionario donde todos los elementos pasados se mantienen por igual, lo que provoca que se pierda cualquier distinción temporal entre ellos. La potenciación, por el contrario, preserva un gradiente que codifica naturalmente el orden y el tiempo transcurrido.
Si bien el modelo propuesto por Mongillo y Tsodyks – quienes trabajan en el Institute for Advanced Study en Princeton, la Sorbona, el CNRS y el Weizmann Institute of Science – es conceptual más que basado en grabaciones neuronales específicas, ofrece predicciones comprobables. La lenta acumulación y decadencia de la potenciación sináptica se alinea con las observaciones conductuales que muestran que la memoria de trabajo puede mantener intervalos temporales de varios segundos sin ensayo activo (Fuster y Alexander, 1971). La teoría predice además que interrumpir selectivamente los mecanismos de potenciación debería perjudicar la memoria en términos del orden y el momento de los elementos, al tiempo que se conserva la memoria de los propios elementos.
Más allá del comportamiento, el modelo proporciona un marco para interpretar los patrones de actividad neuronal observados en estudios electrofisiológicos. Explica la actividad de aumento durante los retrasos de la memoria, así como los estados “silenciosos en cuanto a la actividad” donde la información latente puede reactivarse mediante señales (Stokes, 2015). Al vincular estos patrones dinámicos a los cambios sinápticos subyacentes, el modelo cierra la brecha entre la actividad neuronal observable y el proceso sináptico que subyace a la memoria de trabajo.
En resumen, el trabajo de Mongillo y Tsodyks replantea una pregunta clásica en neurociencia cognitiva: el tiempo no es un complemento de la memoria, sino una propiedad emergente de cómo las sinapsis cambian en tiempo real (Kukushkin y Carew, 2017). El cerebro no necesita un “reloj” separado para marcar las experiencias con la hora: más bien, utiliza sus propios mecanismos de plasticidad para permitir que el tiempo deje una huella en la memoria. Modelos como este seguirán guiando nuestra forma de pensar sobre la cognición, no como repositorios estáticos de información, sino como procesos activos y cambiantes moldeados por los ritmos cerebrales y los cambios lentos en las conexiones entre las células (Miller et al., 2018).
