En ocasiones se ha sugerido que el ser humano utiliza una fracción muy pequeña de su cerebro. Pero, ¿Es cierta esta afirmación? Los autores de un trabajo publicado el 20 de enero en la revista Nature Communications responden a esta pregunta usando registros neuronales de ratones sometidos a estímulos visuales.

En este trabajo se demuestra, en el sistema visual de ratones, la presencia de un tipo de coordinación de la actividad neuronal llamada correlaciones diferenciales. Un trabajo de Rubén Moreno Bote, investigador del Centro Cognición y Cerebro (CBC) y profesor de investigación Serra Hunter del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF; del laboratorio de Jan Drugowitsch de la Universidad de Harvard (USA), y con la participación de investigadores de las universidades de Zaragoza y del País Vasco.

Un estudio publicado en Nature Communications demuestra que leyendo cerca del 10% de las neuronas de la corteza visual primaria es posible extraer toda la información contenida en el 100% de las neuronas

Tanto la información sensorial, como la visual, está distribuida en decenas de áreas cerebrales y en centenas de millones de neuronas. Si la información visual (como la identidad de una cara) estuviera dividida en paquetes pequeños localizados en cada neurona, y estos paquetes fueran independientes, entonces habría que "leer" la actividad de todas las neuronas para extraer la información sensorial completa. "Otra posibilidad es que los paquetes de información sean más grandes, de forma que una neurona tenga mucha información sensorial, como si la información pudiera ser condensada y repetida en muchas neuronas. En este caso, el código neuronal sería redundante", explica Rubén Moreno Bote.

La ventaja de un código redundante es que sólo haría falta "usar" una fracción pequeña de las neuronas para poder extraer toda la información visual contenida en el cerebro, lo cual podría suceder si en el cerebro hubiera un tipo de correlaciones, o coordinación de la actividad neuronal, llamadas correlaciones diferenciales.

Correlaciones diferenciales en el sistema visual cerebral de roedores

La presencia de este tipo de coordinación de la actividad entre neuronas ya fue predicha en un trabajo anterior de Moreno-Bote et al., publicado en Nature Neuroscience (2014). En ese trabajo se postulaba que estas correlaciones diferenciales podrían ser muy tenues y difíciles de medir. Sin embargo, y a pesar de su debilidad, se pensaba que limitaban enormemente el contenido informativo del cerebro.

Ahora, en este nuevo trabajo publicado en la revista Nature Communications, los autores demuestran la presencia de correlaciones diferenciales en el sistema visual de ratones. Para ello han utilizado técnicas de registro por imágenes del ion calcio. Una técnica mediante la cual los investigadores han estudiado la actividad de casi 500 neuronas simultáneamente. Estas técnicas permiten detectar las correlaciones diferenciales a pesar de su debilidad.

Los resultados del estudio han revelado que las correlaciones diferenciales limitan la información presente en el cerebro de los roedores

Los resultados del estudio han revelado que las correlaciones diferenciales limitan la información presente en el cerebro de los roedores. El estudio demuestra que leyendo cerca del 10% de las neuronas de la corteza visual primaria es posible extraer toda la información contenida en el 100% de las neuronas, de forma que es suficiente "leer" una décima parte de la actividad neuronal para extraer toda la información presente en la corteza visual primaria.

Respondiendo a la pregunta inicial, Moreno-Bote afirma: "Nuestros resultados indican que quizá no siempre usamos todo el cerebro, que en algunos casos no hace falta usar el 100% de las neuronas para conocer perfectamente un estímulo, de modo que usando el 10% nos permite actuar tan bien como si usáramos el 100%". Y añade, "nuestros resultados indican que el cerebro es una máquina muy eficiente capaz de distribuir la señal sensorial de forma eficiente para que usando una pequeña fracción de neuronas se pueda extraer toda la información necesaria dado un estímulo sensorial".

Trabajo de referencia:

Mohammad Mehdi Kafashan , Anna W. Jaffe , Selmaan N. Chettih , Ramon Nogueira, Iñigo Arandia-Romero, Christopher D. Harvey , Rubén Moreno-Bote, Jan Drugowitsch (2021), "Scaling of sensory information in large neural populations shows signatures of information limiting correlations" , 20 de enero, 12: 473, https://doi.org/10.1038/s41467-020-20722-y