Un estudio publicado en la revista Science revela que las neuronas no siguen una única regla para aprender, como se creía hasta ahora. Utilizando técnicas avanzadas de imagen cerebral, investigadores observaron que distintas regiones de una misma neurona aplican mecanismos diferentes para fortalecer o debilitar sus conexiones durante el aprendizaje.
Durante décadas, la neurociencia asumió que el aprendizaje en el cerebro estaba gobernado por un conjunto uniforme de reglas que modificaban las conexiones entre neuronas. Sin embargo, una nueva investigación liderada por científicos de la Universidad de California en San Diego (UCSD) demuestra que la realidad es mucho más compleja: las neuronas pueden emplear múltiples reglas de aprendizaje al mismo tiempo.
El estudio, publicado en la revista Science, utilizó tecnologías de imagen de alta resolución para observar la actividad de sinapsis individuales —los puntos de comunicación entre neuronas— en ratones mientras adquirían nuevas habilidades motoras. Los resultados revelaron que diferentes regiones de una misma neurona responden de manera distinta durante el proceso de aprendizaje.
“Cuando se habla de plasticidad sináptica, normalmente se piensa en un mecanismo uniforme en todo el cerebro. Nuestros hallazgos muestran una realidad mucho más diversa”, explicó William Wright, investigador postdoctoral de la UCSD y primer autor del trabajo.
Para comprender cómo se reorganizan las conexiones neuronales, los investigadores emplearon sensores moleculares capaces de registrar simultáneamente la actividad de entrada de las sinapsis y la respuesta de salida de las neuronas. Esto permitió abordar uno de los grandes desafíos de la neurociencia: el denominado “problema de asignación de crédito”, que busca explicar cómo millones de conexiones locales contribuyen colectivamente a generar nuevos comportamientos y aprendizajes.
Los resultados mostraron que las dendritas apicales —estructuras ramificadas que reciben señales de otras neuronas— fortalecen sus conexiones cuando se activan junto a sinapsis vecinas, siguiendo una lógica basada en interacciones locales. En cambio, las dendritas basales ajustan su plasticidad según la respuesta global de la neurona, coordinando el fortalecimiento o debilitamiento de sus conexiones con la actividad general de la célula.
La evidencia fue aún más contundente cuando los investigadores redujeron experimentalmente la actividad neuronal. Esta intervención afectó únicamente la plasticidad de las dendritas basales, mientras que las apicales continuaron funcionando con normalidad, confirmando la existencia de mecanismos de aprendizaje distintos dentro de una misma neurona.
“Este descubrimiento cambia fundamentalmente nuestra comprensión de cómo el cerebro resuelve el problema de asignación de crédito”, señaló Takaki Komiyama, profesor de neurociencia de la UCSD y coautor principal del estudio.
Más allá de la neurociencia básica, los hallazgos podrían tener implicancias importantes para el desarrollo de nuevas generaciones de inteligencia artificial. Actualmente, las redes neuronales artificiales suelen operar bajo un conjunto homogéneo de reglas de aprendizaje. La existencia de múltiples mecanismos dentro de una sola neurona biológica podría inspirar diseños más eficientes y flexibles para futuros sistemas de IA.
Asimismo, la investigación abre nuevas perspectivas para comprender enfermedades y trastornos asociados a alteraciones en la plasticidad cerebral, como la enfermedad de Alzheimer, las adicciones, el trastorno de estrés postraumático y algunos trastornos del neurodesarrollo, incluido el autismo.
Los investigadores esperan ahora profundizar en cómo las neuronas coordinan estos distintos mecanismos y cuáles son las ventajas evolutivas que ofrece esta sorprendente capacidad de aprender siguiendo varias reglas simultáneamente.
- Publicidad -
