13 de diciembre de 2018

Qué hay detrás de la aparente simplicidad de sujetar una taza de café

Qué hay detrás de la aparente simplicidad de sujetar una taza de café
GETTY IMAGES / MILOS JOKIC

MADRID, 13 Dic. (EUROPA PRESS) -

La aparente simplicidad de sujetar una taza de café o girar un tirador de una puerta oculta una compleja secuencia de cálculos y procesos que debe seguir el cerebro para identificar la ubicación de un elemento en el espacio, mover el brazo y la mano hacia él y dar forma a los dedos para sostener o manipular el objeto.

Una nueva investigación, publicada este martes en la revista 'Cell Reports', revela cómo las células nerviosas responsables del control motor modifican su actividad a medida que alcanzamos y agarramos objetos. Estos hallazgos cambian la comprensión establecida de cómo el cerebro emprende esta tarea compleja y podrían tener implicaciones para el desarrollo de la neuro-prótesis.

"Este estudio muestra que los patrones de actividad en las poblaciones de neuronas cambian progresivamente durante el curso de un solo movimiento --afirma el coautor del estudio, Marc Schieber, profesor del Departamento de Neurología del Centro Médico de la Universidad de Rochester (URMC, por sus siglas en inglés) del instituto de Neurociencia Del Monte--. Interpretar estos cambios en la actividad que permiten a los grupos de neuronas trabajar juntos para realizar movimientos distintivos y precisos es el primer paso para comprender cómo aprovechar esta información para posibles nuevas terapias".

ORGANIZACIÓN NEURONAL COMO UN EQUIPO DE BALONCESTO

El modelo establecido de cómo el cerebro realiza estos movimientos se remonta a la década de 1980 y sostiene que poblaciones separadas de neuronas en el cerebro están dedicadas a alcanzar y agarrar. La analogía es similar a la organización de un equipo de fútbol, con un conjunto de jugadores dedicados a la defensa y otro a la ofensiva. El nuevo trabajo muestra que estas células actúan más como un equipo de baloncesto, con el mismo grupo de jugadores que cambian de responsabilidades defensivas a ofensivas según las circunstancias en cualquier momento.

"Tradicionalmente, se ha creído que dos canales separados manejan simultáneamente las acciones de alcanzar y agarrar, uno controla el brazo y el otro controla la mano", señala el coautor Adam Rouse, profesor asistente de investigación en el Instituto Del Monte de Neurociencia. "Sin embargo, hemos encontrado que las neuronas individuales en la corteza motora pasan de codificar primero la ubicación del objeto a alcanzar en un movimiento a codificar el objeto que se agarrará más adelante".

Los nuevos hallazgos fueron posibles debido a los arreglos avanzados de microelectrodos que permitieron a los investigadores monitorizar y registrar simultáneamente cientos de neuronas en la corteza motora, la parte del cerebro responsable del control del movimiento, de los animales cuando alcanzaron y manipularon objetos.

IMPLICACIONES PARA LAS INTERFACES CEREBRO-ORDENADOR

Usando un nuevo análisis diseñado para el gran conjunto de datos, los científicos observaron que las neuronas alteraron sus patrones de activación cuando los animales pasaron de proyectar el brazo y la mano hacia la ubicación de un objeto para luego darle forma a la mano y al brazo según fuera necesario para agarrar el objeto. Ambos patrones de actividad se propagarían rápidamente a través de la corteza motora, un fenómeno similar a las ondulaciones que se forman al arrojar guijarros a un estanque. Los hallazgos implican que, en lugar de especializarse en tareas específicas de control motor, las neuronas motoras individuales trabajan colectivamente para llevar a cabo múltiples funciones.

La investigación tiene implicaciones importantes para crear interfaces cerebro-ordenador que aprovechan la actividad eléctrica del cerebro y usan esta información para controlar dispositivos protésicos, como un brazo mecánico. Aunque los esfuerzos anteriores han tratado de aprovechar la actividad eléctrica individual o de grupos de neuronas, los nuevos hallazgos muestran que estos sistemas probablemente necesitarán emplear algoritmos de aprendizaje automático más avanzados para interpretar los patrones cambiantes de la actividad.

"Estos hallazgos podrían revolucionar la forma en que extraemos información del cerebro --afirma Rouse--. En lugar de neuronas individuales, ahora tenemos una base que nos permitirá construir sistemas que descodifiquen la actividad cerebral para reconocer patrones y podría emplearse esta información para desarrollar una nueva generación de dispositivos de asistencia".