Download De entre todos estos sistemas, ¿cuáles son los que merecen

4
El conocimiento humano
4.2
Biofísica y cerebro
De entre todos estos sistemas, ¿cuáles son los que merecen vuestra atención?
Un problema que nos ha interesado, y que puede servir para ilustrar lo anterior, se refiere a
comprender qué relación existe entre las vías sensoriales (por ejemplo la visión) y los estímulos
(por ejemplo las escenas visuales que nos llegan a través de la retina, y que podemos
representar en una fotografía). Las neuronas que realizan el procesamiento de los estímulos
visuales tienen propiedades fascinantes. En la corteza cerebral hay células que se activan
cuando "ven" el borde de un objeto, pero lo perciben sólo si está
ubicado en un sitio preciso de la imagen y si tiene una
orientación dada. ¿Cómo han adquirido esta propiedad? El
primer paso a dar para obtener una explicación es darse cuenta
de que el mundo visual tiene una cierta estructura: está formado
por objetos, cuyos límites están en general bien definidos. Una
vez notado esto, podemos formular una hipótesis de trabajo
según la cual el sistema visual, al ser estimulado por imágenes
durante el largo proceso de la evolución, ha aprendido la
estructura propia del mundo visual. Este aprendizaje se refleja en
que las neuronas que forman el sistema visual han adquirido
propiedades y, conectándose entre sí, han formado circuitos que
contienen todo lo aprendido sobre cómo está organizado el mundo externo.
Formulada la hipótesis, debemos verificarla. El trabajo necesario para ello presenta varias
facetas. Ante todo debemos estudiar las propiedades de los estímulos: ¿en qué consiste la
estructura que poseen las imágenes? ¿Cómo se la describe? ¿Qué es lo relevante en ellas? Una
vez entendido esto, debemos comprender qué reglas sigue el sistema visual para aprender esa
estructura y reorganizarse de acuerdo con ella. Una vez comprendidas las dos cuestiones
anteriores, debemos aplicarlas para obtener predicciones sobre el sistema visual a partir de
imágenes. Por último, se deben contrastar las predicciones con lo que ha sido observado
experimentalmente sobre el sistema visual.
Hemos estudiado estos problemas durante algún tiempo, y nos encontramos en esta última
etapa.
El cerebro nos presenta una cantidad enorme de problemas aún por comprender. La memoria es
uno de ellos. En varios sitios del cerebro se observa que las neuronas se mantienen activas aún
cuando el estímulo ha sido retirado. Esta actividad podría representar información que el estímulo
ha extraído y que está siendo mantenida para ser utilizada inmediatamente. Si giramos la cabeza
posiblemente necesitemos recordar qué o quién ha
quedado detrás para poder continuar con nuestra tarea;
ese recuerdo se mantiene en la actividad neuronal. Esto
plantea un problema: ¿Cómo es posible que exista
actividad representando un estímulo en ausencia de
éste? Una explicación posible es que este tipo de
memoria es el resultado de la cooperación entre un
número grande de neuronas. Cada neurona activa se
mantiene así porque hay otras que también lo están.
Como resultado de la interacción entre las células ha
"emergido" una propiedad de la población de neuronas que cada una de ellas por sí misma no
podría tenerla.
Es posible que ésta sea la explicación correcta. Desde el punto de vista de la modelización del
fenómeno hay varias cuestiones a resolver. Por ejemplo, ¿con qué grado de complejidad es
necesario describir a las neuronas y a sus conexiones? ¿Cómo afectan cada una de sus
propiedades a la actividad de la red? ¿Qué otras áreas "leen" la información que está siendo
mantenida activa y con qué propósito? Este es un campo de investigación de gran interés en la
actualidad y hemos trabajado sobre algunas de esas preguntas.
Filosofía 1º
1-4
4
El conocimiento humano
4.2
En el aspecto experimental de estas cuestiones, nuestro laboratorio trabaja en los mecanismos
básicos de la transferencia de información, en las reglas de computación que utilizan los
sistemas neuronales y en la memoria. Aunque muchos de estos experimentos los realizamos en
invertebrados, permiten responder algunas de las cuestiones básicas para comprender el
procesamiento cerebral.
¿Cuáles son los retos inmediatos en este campo?
"Un reto inmediato es llegar a comprender cómo representa el cerebro la información y cómo la
procesa."
Puede decirse que el campo está en sus comienzos, en comparación con otras ciencias, tanto en
el estudio experimental como en el teórico. Sin embargo desde hace poco más que una década
está experimentando un avance considerable. Cuestiones que no hace mucho tiempo parecían
inabordables están siendo actualmente objeto de estudio.
Un reto inmediato, por su relevancia en toda la
neurociencia, es llegar a comprender cómo representa el
cerebro la información y cómo la procesa. Seguramente
utiliza más de una estrategia para ello, y descubrirlas se
hace más difícil a medida que nos movemos desde los
sitios donde se produce la recepción de los estímulos
hacia el procesamiento que realiza la corteza cerebral.
Pero aún lo que ocurre en las primeras etapas del
procesamiento sensorial está lejos de ser comprendido,
tanto al nivel de los mecanismos celulares como al nivel más alto en el que se produce el
reconocimiento del estímulo.
Consideremos por ejemplo la situación "sencilla" en la que un estímulo externo (una imagen, un
sonido, la superficie de un objeto...) activa nuestros receptores. Se produce inmediatamente una
cadena de actividad en las neuronas que procesan esa estimulación, si pudiésemos introducirnos
en el cerebro y ver qué ocurre notaríamos que sólo una pequeña parte de las células se activan,
que cuando lo hacen su respuesta cambia con el tiempo, y que algunas de éstas neuronas a
veces parecen coordinarse y responder juntas. Por supuesto que no somos conscientes de este
proceso, todo lo que notamos es que casi inmediatamente reconocemos al estímulo: podemos
describir la imagen, o reconocemos al sonido o la textura del objeto. ¿Cómo hacer para
comprender lo que está ocurriendo? Nos gustaría ante todo poder descifrar el significado de la
actividad neuronal, saber qué está haciendo el sistema y comprender por qué lo hace de ese
modo. Esto por sí mismo constituye un campo de investigación enorme. También nos gustaría
entender cómo se llega a la etapa final de este proceso: el reconocimiento del estímulo. Y
también cómo están relacionados estos dos aspectos del problema. El reconocimiento de una
imagen es muy rápido, requiere del orden de 100 milisegundos: ¿cómo hacemos para reconocer
que en una imagen aparece la figura de un animal, por ejemplo, en tan breve tiempo? La
respuesta a esta pregunta no se conoce, pero existen propuestas que hacen uso de nociones
tomadas de la Estadística: tan pronto se produce la estimulación el cerebro no sólo se preocupa
de representar al estímulo internamente usando la actividad neuronal, sino que también efectúa
una hipótesis sobre los objetos que aparecen en la imagen. Luego es necesario comprobar si
esta hipótesis es correcta, para lo que el mismo cerebro debe comparar su hipótesis con la
representación interna que ha construido. Cuando la hipótesis se verifique se habrá reconocido al
objeto. ¿Es esto correcto o este procesamiento es demasiado lento? Posiblemente aún se
requieren mucho trabajo antes de tener una respuesta a esta cuestión.
Me imagino que "experimentar" con el cerebro humano puede causar algunos problemas
de tipo ético ¿Cómo se contrastan los modelos teóricos?
Por supuesto. La observación directa de la actividad
neuronal en el cerebro humano sólo puede hacerse con
técnicas no invasivas, tales como fMRI (que describiré
luego en más detalle). Pero estos métodos no permiten
aún observar el cerebro con suficiente detalle. También
existen otras maneras de aprender cosas sobre el
cerebro, por ejemplo por medio de experimentos de
Filosofía 1º
2-4
4
El conocimiento humano
4.2
psicofísica, en los que el hombre realiza alguna tarea simple mientras el investigador observa
cómo la hace, registrando las observaciones del individuo o midiendo el tiempo que se demora
en hacerla. Hay ejemplos sorprendentes de lo que es posible hacer de esta manera: los colores
que observamos son el resultado de tres tipos de pigmentos que están en la retina; en 1802,
mucho antes de saberse de su existencia, Thomas Young propuso la teoría del tricromatismo,
que explicaba nuestra visión del color en términos de tres variables. Los ilusiones visuales, en las
que nuestro cerebro "nos engaña" sobre cómo es realmente la escena visual haciéndonos
interpretarla de un modo incorrecto, también nos ayudan a conocer cómo funciona el cerebro.
¿Cuáles son los avances más espectaculares en este terreno?
"En los últimos años la Neurociencia ha tenido un avance enorme en relación con su desarrollo
anterior a la década del los ochenta".
En los últimos años la Neurociencia ha tenido un avance
enorme en relación con su desarrollo anterior a la década
del los ochenta. Esto ha ocurrido tanto en el terreno
experimental como en el teórico. Hasta fines de esa
década en los laboratorios sólo se registraba la actividad
de una única neurona por experimento. Esto se debía
tanto a limitaciones técnicas como conceptuales. Sin
embargo, los sistemas neuronales seguramente se sirven
de la actividad coordinada de un gran número de neuronas
para procesar información. En un llamativo estudio
reciente, en un laboratorio registraron la actividad
simultánea de un grupo de células de una rata mientras el
animal exploraba un laberinto.
Las neuronas observadas tienen la facultad de activarse
cuando la rata pasa por un sitio bastante preciso de la
trayectoria, de modo que en el registro se vio la secuencia en la cual las células se activan a
medida que el animal se mueve. Sorprendentemente (o tal vez no tanto...), cuando registraron la
actividad de esas células mientras la rata dormía vieron que repetían la misma secuencia: el
animal soñaba que visitaba el mismo laberinto que antes había recorrido despierto!
La posibilidad de registrar la actividad de varias neuronas (por ejemplo una centena)
simultáneamente tiene una relevancia enorme en aplicaciones a la medicina y la robótica.
Cuando un mono extiende su brazo para coger alimento, hay neuronas en su cerebro que dan a
los músculos la orden de moverse para realizar este movimiento. En un laboratorio se ha
conseguido que, al mismo tiempo que el animal ejecuta esta acción, la actividad de unas 100
neuronas sea registrada con micro-electrodos implantados cerca de ellas y es transmitida a un
ordenador el que a su vez hace mover el brazo de un robot. ¡Todo ocurre de tal modo que el
robot reproduce el movimiento del brazo en tiempo real!
Hay otras técnicas que están ayudando a comprender mejor el cerebro y su funcionamiento, y en
las que los conocimientos propios de la Física juegan un papel importante. Por ejemplo el uso del
magnetismo para observar la actividad cerebral. La técnica de Imagen de Resonancia Magnética
funcional (fMRI) permite observar la actividad de las neuronas a través de una señal de origen
magnético que produce el oxígeno de la sangre al ser metabolizado por la neurona activa. A
diferencia de los micro-electrodos, ésta técnica no daña los tejidos y puede utilizarse en el
hombre.
¿Te atreverías a aventurar una fecha en la que podamos entender el cerebro humano tan
bien como hoy comprendemos, por ejemplo, la física de los semiconductores?
No.
¿Qué repercusiones puede tener estos avances en el terreno de la inteligencia artificial?
Las técnicas experimentales están teniendo una rápida evolución. En estudios de las bases
neuronales del comportamiento, es usual enseñar al animal a realizar una cierta tarea, y para ello
se lo recompensa cuando la hace bien. En el caso de la rata que explora el laberinto, se dejan
pequeños trozos de alimento a lo largo del camino, lo que incentiva al animal. Pero muy
Filosofía 1º
3-4
4
El conocimiento humano
4.2
recientemente se ha hecho un experimento en el cual tanto las instrucciones como el premio son
"virtuales". Normalmente la rata reconoce el camino por medio de sus bigotes, y cuando uno de
estos bigotes toca la superficie se activa una neurona en cierto sitio de la corteza cerebral. Lo
que han hecho en este laboratorio es implantar micro-electrodos directamente en esas neuronas
y así con pequeños pulsos eléctricos dados por control remoto instruyen al animal a realizar giros
a la derecha o a la izquierda. Cuando lo hace bien se lo premia, pero en este experimento la
recompensa también se da al animal a través de un implante en la región del cerebro adecuada.
No es difícil especular sobre aplicaciones de estos resultados en las que se guía al animal de
modo que éste llegue a sitios de otro modo inaccesibles o, más ampliamente, en el desarrollo de
"robots" que combinen las habilidades del animal con implantes semejantes a los de este
experimento.
www.fisicahoy.com/fisicaHoy/bioCerebro/bioCerebro.html
Filosofía 1º
4-4