CIENCIA. Estudios del MIT revelan la manera que el cerebro se enfoca en lo que está en mente.
Cuando se tiene en cuenta la información, la actividad neuronal se concentra más cuando y donde hay ráfagas de ritmos de frecuencia gamma.
¿Cómo el cerebro se enfoca en lo que está en mente?
David Orenstein | Instituto Picower para el Aprendizaje y la Memoria
La memoria de trabajo, esa práctica habilidad para mantener y manipular conscientemente nueva información en la mente, requiere trabajo. En particular, las neuronas participantes en la corteza prefrontal tienen que trabajar juntas en sincronía para enfocar nuestros pensamientos, ya sea que estemos recordando un conjunto de direcciones o los especiales del menú de esta noche. Un nuevo estudio realizado por investigadores del Instituto Picower para el Aprendizaje y la Memoria del MIT muestra cómo surge ese enfoque.
La medida clave en el estudio de Scientific Reports es la variabilidad de la actividad de las neuronas. Los científicos están ampliamente de acuerdo en que una menor actividad de variabilidad significa una sintonía más enfocada con la tarea. De hecho, las medidas de esa variabilidad han demostrado que disminuye cuando los humanos y los animales se enfocan durante los juegos de memoria de trabajo en el laboratorio.
En varios estudios entre 2016 y 2018, el autor principal Mikael Lundqvist y el coautor principal Earl K. Miller demostraron mediante mediciones directas de cientos de neuronas y modelos rigurosos que las ráfagas de ritmos de frecuencia gamma en la corteza prefrontal coordinan la representación neuronal de la información contenida en mente. La representación de la información se puede medir en el aumento sincronizado de poblaciones de neuronas individuales. Mientras tanto, las ráfagas de ritmos de frecuencia beta implementan la manipulación cerebral de esa información. La teoría, que Miller denominó » Memoria de trabajo 2.0desafió la ortodoxia de larga data de que las neuronas mantienen la información de la memoria de trabajo a través de una actividad constante y persistente. Los defensores de ese modelo más antiguo, que surgió a partir de mediciones promediadas realizadas en relativamente pocas neuronas, utilizaron modelos informáticos de la actividad cerebral para argumentar que la variabilidad reducida no puede surgir de ráfagas intermitentes de actividad rítmica.
Pero el nuevo estudio muestra que la variabilidad reducida, de hecho, emerge.
«Utilizamos la actividad neuronal real registrada en la corteza prefrontal para mostrar que las ráfagas rítmicas reducen su variabilidad a medida que los animales se enfocan en una tarea», dice Miller, profesor de Picower en el Departamento de Ciencias Cognitivas y del Cerebro del MIT.
“Todos los fenómenos que creemos que son importantes para la memoria de trabajo, las ráfagas de picos y las ráfagas de gamma están haciendo lo que deberían hacer”, dice Miller. “Todo se vuelve más enfocado cuando los animales realizan una tarea de memoria de trabajo y eso, naturalmente, reduce la variabilidad. Muestra cómo estos nuevos elementos rítmicos de la memoria de trabajo son totalmente compatibles con tu cerebro enfocando su actividad en la tarea en cuestión”.
Observaciones directas
En el estudio, Lundqvist y el equipo midieron los estallidos gamma y los picos neuronales individuales entre cientos de neuronas cuando seis animales jugaron tres juegos de memoria de trabajo diferentes. También analizaron cuánto varió esa actividad de prueba a prueba, utilizando un cálculo llamado «factor Fano».
A medida que los animales avanzaban en cada tarea, los estallidos gamma y las tasas de picos mostraron claras diferencias con respecto al período de referencia, de acuerdo con que estaban modulados por las demandas de la tarea. Por ejemplo, en una tarea alcanzaban un pico transitorio a medida que se presentaba cada elemento a recordar, y luego nuevamente cuando se iba a probar la memoria de los animales.
Si bien la actividad estaba claramente modulada por la tarea, también lo estaba la variabilidad de una prueba a otra. En cada tarea, encontraron que la variabilidad era más alta antes de que comenzaran las tareas, una condición de «línea de base» en la que los animales podían pensar en lo que quisieran. Pero una vez que los animales tuvieron que volver a concentrarse en la tarea, sus ráfagas gamma y picos neurales se volvieron mucho más similares a lo que habían sido la última vez o la próxima vez que hicieron la tarea. Además, las disminuciones en la variabilidad también siguieron de cerca los momentos clave de la tarea (por ejemplo, la presentación de algo para recordar).
“Nuestros hallazgos sugieren que hay eventos de explosión de población dictados por varios hilos cognitivos todo el tiempo”, dice Lundqvist , un ex postdoctorado en el laboratorio de Miller que ahora es investigador principal en el Instituto Karolinska en Estocolmo, Suecia. “A medida que nos enfocamos en una tarea específica, los eventos de población relacionados con otros hilos cognitivos se calman. Como resultado, la activación de una sola neurona se vuelve más dictada por esa tarea en particular”.
La reducción de la variabilidad no solo fue cierta en el tiempo, sino también en el espacio. Las áreas de la corteza prefrontal donde los estallidos gamma y los picos representaban la información de la tarea mostraron disminuciones mucho mayores en la variabilidad que las áreas que no representaban la información de la tarea.
La simulación sugiere causalidad
Si bien las mediciones directas mostraron reducciones en la variabilidad acordes con las demandas de la tarea para el pensamiento enfocado, el equipo también investigó si las reducciones en la variabilidad de los picos eran el resultado de reducciones en la variabilidad del estallido gamma.
Usando sus mediciones de los estallidos gamma y su variabilidad, jugaron computacionalmente con la simulación de variaciones en los picos (por ejemplo, la tasa de picos), para ver si las reducciones en la variación de los estallidos gamma necesariamente conducían a reducciones en la variación de los picos.
«Usamos un modelo simple en el que le dimos a las neuronas dos tasas de disparo distintas dependiendo de si había un evento de explosión gamma en curso o no», dice Lundqvist. “Luego, simplemente basándonos en el momento de los eventos de explosión gamma registrados, creamos miles de trenes de picos. Estos trenes de picos artificiales tuvieron cambios de variabilidad muy similares a los registrados originalmente. Esto sugiere que la participación en eventos de la población impulsa en gran medida esta reducción”.
En total, los científicos dijeron que encontraron que la variabilidad disminuye con las demandas de tareas de la memoria de trabajo, y eso se guía por el momento y la ubicación de las ráfagas de ritmos gamma.
“Encontramos que la modulación relacionada con la tarea de ráfagas de picos y poder gamma durante una tarea de memoria de trabajo dio como resultado una reducción cruzada en la variabilidad de la actividad neuronal”, escribieron los autores. “Además, encontramos una relación directa entre la reducción de la variabilidad del estallido gamma y la reducción de la variabilidad de los picos. Co-ocurrieron tanto en el tiempo como en el espacio”.
El coautor principal del artículo es Pawel Herman del Royal Institute of Technology. Además de Miller, Lundqvist y Herman, los otros autores del artículo son Jonas Rose, Scott Brincat, Melissa Warden y Timothy Buschman.
La Oficina de Investigación Naval de EE. UU., los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU., la Fundación JPB, el ERC y el Consejo de Investigación de Suecia proporcionaron fondos para el estudio.
Fuente: MIT
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