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El Conectoma cerebral. 09. El conectoma y la teoría de redes. I




Hasta ahora, y a lo largo de esta serie, al observar los patrones de funcionamiento del cerebro hemos visto cómo la idea de una red cerebral se iba abriendo paso. En las dos entradas anteriores, la 07 y la 08, explicamos las tres escalas en que se divide la topología de esta red y presentamos un esbozo de su anatomía. En la entrada de hoy vamos a dar un paso hacia la teoría de redes para ver qué es lo que aporta a la definición de un conectoma físico, funcional y efectivo.

Lo que parece ser la primera publicación histórica, de 1735, relacionada con la teoría de grafos. Se trata de un estudio de Leonhard Euler acerca del problema de “Los siete puentes de Köningsberg” (Imagen a partir de “Solutio problematis ad geometriam situs pertinetis”, The Euler Archive, publication, St Petesburg Academy Publications, Comentarii, Volume 8, E53, dominio público)

El diálogo entre estructura y dinámica es una cualidad central en muchas redes complejas cuya conectividad va cambiando y evolucionando con el tiempo, siguiendo los múltiples focos de presión selectiva y de adaptación. En el cerebro sucede lo mismo: la dinámica del mapa “social” del conectoma físico, el “conectoma en movimiento”, convierte la estructura del cerebro en funcionalidad.

Esta organización hace al cerebro candidato ideal para ser estudiado utilizando técnicas de análisis de redes, teoría de grafos, herramientas analíticas o modelos computacionales. En el fondo, algo no muy distinto a tal como se usa en otros variados campos, ya sea el social, la logística, el transporte de energía, internet, tráfico de información, epidemiología… Con esa metodología se busca entender por otros caminos más novedosos el porqué de que la experiencia consciente sea la consecuencia de un patrón dinámico de conexiones neuronales más que una respuesta funcional de unas concretas, fijas y especializadas regiones cerebrales. ¿Cómo sucede todo eso?

Aquí acude en nuestra ayuda Donald O. Hebb, padre de la biopsicología, que en 1949 ya proponía en su famoso libro “The Organization of Behavior” que los estímulos y sus respuestas activaban diferentes grupos neuronales y que, como consecuencia, cuando pasaba esto las conexiones internas entre neuronas y entre grupos neuronales se reforzaban. En la base estaba la idea de que si ambas neuronas de una sinapsis se activaban de forma simultánea y de forma reiterativa, el valor de la conexión sináptica se tenía que robustecer. Coloquialmente, esta teoría se resume a menudo en la siguiente frase: “las células que se disparan [de forma repetitiva] juntas [a la vez o en forma secuencial] permanecerán conectadas“. Las matizaciones entre corchetes están añadidas por mí y cogidas al vuelo del físico y profesor de neurociencia Sebastian Seung.[1] La idea de que las neuronas “próximas” puedan intercambiar conexiones y sinapsis y así dispararse a la par no suena descabellada: es más fácil que eso pase entre vecinas más que con familiares alejados. De hecho, se ha demostrado que neuronas que tienen sus cuerpos celulares próximos suelen desarrollar una función similar.

Eso explicaría la división de tipo local de la corteza del cerebro propuesta por Korbinian Brodmann[2] o el cada vez más conocido mapa de lo que parece ser una especialización funcional en distintas áreas y núcleos del encéfalo.[3] Además de estas redes en la corta distancia, también hay conexiones entre neuronas o grupos neuronales distantes, permitiendo la idea de que neuronas en una zona específica local y funcional están en contacto e intercambiando información con otras neuronas, u otros grupos, realmente alejados y diferenciados. Lo que hace que las funciones cerebrales que se nos puedan ocurrir, lógicamente, no “nazcan” de un solo lugar, sino que sean el resultado de interacciones funcionales entre áreas muy repartidas a lo largo, ancho y profundo del cerebro. E incluso fuera de él.

La idea ya apareció cuando en una entrada anterior hablábamos de las neuronas que gestionan una idea como el de la “abuela”: insinuábamos que esa función tenía una relación directa y fuerte con la forma de estar conectada con otras neuronas aguas abajo y aguas arriba del proceso. En este momento de la serie sí nos atrevemos a decir que LA FUNCIÓN DE UN ÁREA CEREBRAL DEPENDE DE SUS CONEXIONES Y NO DE LAS HABILIDADES DE LAS NEURONAS. Como parece demostrado al constatar cómo en traumatismos, patologías o cirugías, cualquier área cerebral puede ejercer una función distinta a la que le corresponde por arquitectura genética, siempre que se puedan derivar los conectomas específicos de esa función al área cerebral “intrusa”. Un ejemplo lo encontramos en lo que los neurólogos llaman “miembro fantasma”[4] el cual es percibido, aunque haya sido amputado, gracias a las reconexiones neuronales hacia regiones contiguas de la corteza somatosensorial que van a ser las encargadas de generar la engañosa percepción.

Así que lo siguiente sería el resumen y punto de partida para un análisis de redes en el cerebro:

       - las neuronas están interconectadas según redes, con jerarquía “horizontal” o “vertical”;

      - entendemos los elementos de “conexionado” como el conjunto de axones y dendritas de cada neurona y el conjunto de las sinapsis, cada elemento con sus particulares características;

      - las neuronas próximas o de un mismo tipo suelen adoptar patrones de actividad correlacionados, si no idénticos;

      - la función que emerge de la actividad, tanto particular neuronal como general de áreas cerebrales, está relacionada y conformada directamente por su conexionado.

Como ya hemos sugerido al principio de esta entrada, contemplar al cerebro humano como una red de conexiones, un conectoma, abre nuevas perspectivas para su estudio teórico con proyección hacia posibles aplicaciones terapéuticas. Un pionero de esta idea es Olaf Sporns, profesor en ciencias psicológicas y cerebrales de la Universidad de Indiana, que en su libro “Discovering de Human Connectome” propone… “El cerebro humano es una red compleja cuya operatividad depende de la manera en que están conectadas las neuronas unas a otras.”.[5] Lo que en el fondo resulta ser la idea fundacional de su gran propuesta, planteada en 2005: estudiar el conectoma cerebral humano.[6] Pero no sólo a nivel de arquitectura física, sino también con el propósito de obtener una base de datos anatómicos y fisiológicos que permitan modelar los niveles jerárquicos de los sistemas cerebrales; trabajarlos con métodos y criterios propios de teoría de redes y haciendo uso de la creciente potencia de la neuroinformática.[7]

Cubierta del libro de Olaf Sporns mencionado en el texto.

La esencia del conectoma va a ser un mapa completo de las conexiones estructurales del cerebro, cuya arquitectura va a moldear la dinámica neuronal a gran escala. El reto de su estudio es pasar del conocimiento de la red física -la conectividad estructural-, al conocimiento de lo que se conoce como red funcional -o patrones de conectividad funcional-, lo que se consigue mediante el estudio de los patrones estadísticos que puedan ser detectados en la dinámica de las interacciones entre las distintas regiones cerebrales. Lo que da un indicio probabilístico de su mayor o menor acoplamiento funcional, a pesar de que “lo estadístico” no asegure necesariamente la existencia de una relación causa-efecto entre los elementos acoplados. Y de ahí, intentar discernir las redes reales de influencias causales direccionales entre los elementos neuronales, lo que necesariamente no tiene por qué implicar la existencia de un conexionado físico. A esa red de influencias causales se la conoce como conectividad efectiva.

En pocas palabras, la tarea consiste en recorrer tres pasos de progresiva dificultad.

(1) Mediante técnicas de “visionado” del tejido cerebral, dibujar su red completa de conexiones,[8]

(2) a partir de ello estudiar la dinámica de funcionamiento de la actividad neuronal y, en un último paso,

(3) explicar la emergencia de los procesos cerebrales superiores, sus funcionalidades.

Podéis imaginar la complejidad del objetivo y lo alejado que estamos aún de él. Incluso para conocer el primer nivel de conexionado, el físico.

Los datos de la conectividad cerebral física o funcional obtenidos a partir de la observación del cerebro humano se pueden estudiar mediante técnicas de teoría de redes. Para ello habrá primero que concretar una red (ver figura siguiente), comenzando con la definición de los [1] nodos, ya sea (camino de la izquierda) por parcelación del volumen cerebral en regiones estructural o funcionalmente coherentes, o a partir de la definición de una parcelación aleatoria en grupos de vóxel’s;[9] o (camino de la derecha), sobre la base de la colocación de sensores y registradores en puntos de referencia anatómicos de las regiones de materia gris, cortical y subcortical, de tamaño y espaciado uniforme. Se seguiría por [2] la definición de las aristas de la red, ya sea mediante la estimación de conexiones estructurales a partir de datos de imágenes estructurales o de difusión (izquierda), o mediante el procesamiento de datos de series temporales en “fronteras funcionales” que expresan dependencias estadísticas (derecha). Una vez definidos los nodos y aristas se intenta establecer cómo se conectan, ya sea por observación directa, a partir de un análisis estadístico o mediante modelos. Con lo que habremos establecido una red traducible a una matriz de datos [3], matriz que se puede analizar [4].

Obtención de redes cerebrales a partir de mediciones e imágenes cerebrales (ver texto). Referidas tanto a redes estructurales (vía izquierda) como funcionales (vía derecha) (Figura a partir de la publicación ”Structure and function of complex brain networks”, figura 1, Olaf Sporns, Dialogues in Clinical Neuroscience, septiembre 2013, fair use)

No es objeto de esta serie el explicar las metodologías de análisis de redes, aunque os podéis imaginar su complejidad. No obstante, dejo aquí una pequeña reseña de lo que es:

El análisis de redes está basado en la teoría de redes, que es una rama de las matemáticas y las ciencias de la computación que estudia las propiedades de los grafos. Un grafo G = (V, E) es un par ordenado de variables en la que V es un conjunto de vértices [neuronas] y E es un conjunto de aristas [interconexiones: nervios, sinapsis…]. Debido a que proporciona una gran utilidad en cantidad de aplicaciones, con el tiempo se ha generado toda una nueva teoría que se conoce como análisis de redes.

El análisis y modelado de redes ofrece un marco teórico que permite trasladar la información implícita de los componentes individuales a información del comportamiento global del sistema. Todo ello haciendo uso de modelos computacionales y herramientas analíticas a través de una disciplina de creciente auge que se conoce como neuroinformática, un término utilizado en relación con la informática aplicada al campo de investigación de la neurociencia. En la práctica, todo consiste en trabajar los datos de una matriz que se construye con la información obtenida por neuroimagen, u otros procedimientos de estudio neurológico real, con criterios de análisis de redes y de grafos. En esa matriz las cabeceras de filas y columnas corresponden a los nodos de la red, mientras que los elementos de la matriz recogen las características de la interrelación entre ellos, ya sea estructural o también dinámica.

Con esto doy por concluida esta entrada, en la que hemos analizado las redes y su posible estudio desde un punto de vista teórico muy global. En la siguiente entrada intentaremos ampliar esas ideas generales y sus consecuencias, para después proyectarlas a las redes de nuestro cerebro.

  1. Extraídas del libro, “Conectoma. Cómo las conexiones neuronales determinan nuestra identidad”, página 129, edición RBA Libros S.A., 2012. []
  2. Que ya comentamos en la entrada anterio Un área de Brodmann es una región de la corteza cerebral definida con base en su citoarquitectura, que es la disposición de los cuerpos celulares de las neuronas que constituyen la corteza cerebral. []
  3. En la corteza cerebral humana, las neuronas están dispuestas en un número desconocido de regiones y áreas anatómicamente distintas, quizás del orden de 100 o más. []
  4. El síndrome del miembro fantasma es la percepción de sensaciones de que un miembro amputado todavía está conectado al cuerpo y está funcionando con el resto de éste. La explicación más plausible consiste en que el cerebro sigue manteniendo un área dedicada al miembro amputado -sólo se ha amputado el miembro-, por lo que el paciente sigue sintiéndolo. Ante la ausencia de estímulos de entrada que corrijan el estado del miembro, el área genera por su cuenta las sensaciones que considera coherentes. Este área cerebral, de la que ya no se precisa su función tras la amputación, puede ser invadida por áreas vecinas, con lo que utiliza mensajes de otras partes del cuerpo para disparar las sensaciones del miembro amputado. []
  5. Editado por MIT Press, Massachusetts Institute of Technology, 2012. []
  6. Realmente la propuesta fundacional apareció en este artículoThe Human Connectome: A Structural Description of the Human Brain, Olaf Sporns, Giulio Tononi y Rolf Kötter, “PLoS Computational Biology”, septiembre de 2005. []
  7. Neuroinformática es un término utilizado en relación con el campo de investigación de la neurociencia mediante la aplicación de modelos computacionales y herramientas analíticas. []
  8. En otra entrada ya hablamos de cómo los neurólogos dedicados al conectoma del cerebro definen tres niveles: uno micro a nivel de sinapsis, su fortaleza y variabilidad; un segundo nivel en las neuronas y sus conexiones y arquitecturas locales; para acabar con un tercero, macro, a nivel de regiones funcionales cerebrales. Con la tecnología actual disponible, los dos primeros se imaginan de difícil consecución a fecha de hoy. []
  9. El vóxel (del inglés volumetric pixel) es la unidad cúbica que compone un objeto tridimensional. Constituye la unidad mínima procesable de una matriz tridimensional y es, por tanto, el equivalente del píxel en un objeto 2D. []

Sobre el autor:

jreguart ( )

 

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