Las células nerviosas en la neocorteza humana están conectadas de manera diferente que en ratones

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Contrariamente a las suposiciones anteriores, las células nerviosas en la neocorteza humana están conectadas de manera diferente que en los ratones. Esos son los hallazgos de un nuevo estudio realizado por Charité – Universitätsmedizin Berlin y publicado en la revista Science.* El estudio encontró que las neuronas humanas se comunican en una dirección, mientras que en los ratones, las señales tienden a fluir en bucles. Esto aumenta la eficiencia y la capacidad del cerebro humano para procesar información. Estos descubrimientos podrían impulsar el desarrollo de redes neuronales artificiales.

La neocorteza, una estructura crítica para la inteligencia humana, tiene menos de cinco milímetros de espesor. Allí, en la capa más externa del cerebro, 20 mil millones de neuronas procesan innumerables percepciones sensoriales, planifican acciones y forman la base de nuestra conciencia. ¿Cómo procesan estas neuronas toda esta información compleja? Eso depende en gran medida de cómo están “conectados” entre sí.

Neocórtex más complejo: procesamiento de información diferente

“Nuestro conocimiento previo de la arquitectura neuronal en la neocorteza se basa principalmente en hallazgos de modelos animales como los ratones”, explica el profesor Jörg Geiger, director del Instituto de Neurofisiología de Charité. En esos modelos, las neuronas vecinas frecuentemente se comunican entre sí como si estuvieran en diálogo. Una neurona envía una señal a otra, y luego ésta envía una señal de regreso. Eso significa que la información a menudo fluye en bucles recurrentes”.

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Suscríbete GRATISLa neocorteza humana es mucho más gruesa y compleja que la de un ratón. Sin embargo, los investigadores habían asumido previamente (en parte debido a la falta de datos) que sigue los mismos principios básicos de conectividad. Un equipo de investigadores de Charité dirigido por Geiger ha utilizado muestras de tejido excepcionalmente raras y tecnología de última generación para demostrar que este no es el caso.

Un método inteligente para escuchar la comunicación neuronal

Para el estudio, los investigadores examinaron el tejido cerebral de 23 personas que se habían sometido a neurocirugía en Charité para tratar la epilepsia resistente a los medicamentos. Durante la cirugía, fue médicamente necesario extirpar tejido cerebral para poder acceder a las estructuras enfermas que se encuentran debajo de él. Los pacientes habían dado su consentimiento para el uso de este tejido de acceso con fines de investigación.

Para poder observar los flujos de señales entre neuronas vecinas en la capa más externa del neocórtex humano, el equipo desarrolló una versión mejorada de lo que se conoce como técnica “multiparche”. Esto permitió a los investigadores escuchar las comunicaciones que tenían lugar entre hasta diez neuronas a la vez (para más detalles, consulte “Acerca del método”). Como resultado, pudieron tomar la cantidad necesaria de mediciones para mapear la red en el corto tiempo antes de que las células cesaran su actividad fuera del cuerpo. En total, analizaron los canales de comunicación entre casi 1.170 neuronas con alrededor de 7.200 conexiones posibles.

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Feed-forward en lugar de ciclos

Descubrieron que sólo una pequeña fracción de las neuronas entablaban un diálogo recíproco entre sí. “En los humanos, la información tiende a fluir en una dirección. Rara vez regresa al punto de partida, ya sea directamente o mediante ciclos”, explica el Dr. Yangfan Peng, primer autor de la publicación. Trabajó en el estudio en el Instituto de Neurofisiología y ahora trabaja en el Departamento de Neurología y el Centro de Investigación en Neurociencia de Charité. El equipo utilizó una simulación por computadora que idearon de acuerdo con los mismos principios subyacentes a la arquitectura de la red humana para demostrar que este flujo de señal dirigido hacia adelante tiene beneficios en términos de procesamiento de datos.

Los investigadores asignaron a la red neuronal artificial una tarea típica de aprendizaje automático: reconocer los números correctos a partir de grabaciones de audio de dígitos hablados. El modelo de red que imitaba las estructuras humanas logró respuestas más correctas a esta tarea de reconocimiento de voz que el modelado en ratones. También era más eficiente, con el mismo rendimiento requiriendo el equivalente a 380 neuronas en el modelo de ratón, pero sólo 150 en el modelo humano.

¿Un modelo económico para la IA?

“La arquitectura de red dirigida que vemos en los humanos es más poderosa y conserva recursos porque más neuronas independientes pueden manejar diferentes tareas simultáneamente”, explica Peng. “Esto significa que la red local puede almacenar más información. Aún no está claro si nuestros hallazgos dentro de la capa más externa de la corteza temporal se extienden a otras regiones corticales, o qué tan bien podrían explicar las capacidades cognitivas únicas de los humanos”.

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En el pasado, los desarrolladores de IA se inspiraron en los modelos biológicos para diseñar redes neuronales artificiales, pero también optimizaron sus algoritmos independientemente de los modelos biológicos. “Muchas redes neuronales artificiales ya utilizan alguna forma de esta conectividad dirigida hacia adelante porque ofrece mejores resultados para algunas tareas”, dice Geiger. “Es fascinante ver que el cerebro humano también muestra principios de red similares. Estos conocimientos sobre el procesamiento de información rentable en la neocorteza humana podrían proporcionar más inspiración para perfeccionar las redes de IA.

Referencia: Peng Y, Bjelde A, Aceituno PV, et al. Conectividad sináptica dirigida y acíclica en el microcircuito cortical de la capa 2-3 humana. Ciencia. 2024;384(6693):338-343. doi: 10.1126/ciencia.adg8828

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2024-04-19 08:33:45
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