el TRIESTE – «Como un libro donde cada una de las páginas no son todas diferentes, pero pequeñas porciones de texto común, o como un grupo de personas que fischiettano un patrón muy similar» y así involucrar a las células de nuestro cerebro, dicen los científicos. Es el fenómeno de la «correlación», en el que las neuronas individuales no siempre actúan como unidades independientes en la recepción y transmisión de información, sino como un grupo de individuos con acciones similares y simultáneas. Mediante el registro de la actividad eléctrica de estas células en el laboratorio, junto con el uso de modelos matemáticos para el equipo, un grupo de investigadores dirigido por el Michele Giugliano de la Sissa (Escuela internacional de estudios avanzados de Trieste) por primera vez ha arrojado luz sobre los mecanismos celulares en la base de estas correlaciones. En la investigación, los científicos han examinado las neuronas excitadoras, y las destinadas a estimular la actividad de otras neuronas y las neuronas inhibidoras, las cuales están destinadas a bloquear la acción.
«nuestro descubrimiento nos dice que las células son excitadoras tienden a preferir la individualidad y a reducir la redundancia de sus mensajes, mientras que los de los inhibidores de actuar en concierto, como un coro, de hecho,» dice Giugliano. «Todo esto nos permite añadir una nueva pieza en la comprensión de cómo las neuronas organizar la información en el cerebro. La información, de hecho, es siempre representado por la actividad eléctrica de los grupos de células». La investigación, que involucró a la Sissa y la universidad de Amberes, Bélgica y Pittsburgh, en estados Unidos, acaba de publicarse en la revista científica The Journal of Neuroscience. El estudio, explican los autores, se llevó a cabo con una combinación de modelos matemáticos diseñados para predecir el comportamiento eléctrico de las neuronas y de las observaciones directas realizadas en las neuronas en el laboratorio.
«para Acompañar a un hallazgo experimental de una teoría, hace que el impacto más fuerte», argumenta Giugliano. «Por otra parte, desde nuestros modelos tan simple como sea posible, podemos empujar la comprensión de los mecanismos biológicos en lugar de describir sólo el efecto. Este enfoque es la base de los avances en la Neurociencia moderna, y abrir los frentes de investigación muy interesante en el estudio del cerebro». La redundancia en la actividad eléctrica de las neuronas en la corteza cerebral, también llamado el co-variabilidad, es conocido por un largo tiempo. La similitud en el comportamiento se relaciona con el tipo de entrada que se intercambian entre las neuronas, y la salida, es decir, la consecuente respuesta para el mensaje entrante. Lo que, sin embargo, no es totalmente conocido «es similar entrada de generar un resultado similar, en términos de los mecanismos celulares».
«Así que, para aclarar estos mecanismos y explorar cómo los diferentes tipos de células que contribuyen a este fenómeno», añade el jefe del equipo de investigación, «es un paso crítico para entender completamente el complejo de circuitos del cerebro. Mediante el estudio de las características biofísicas del fenómeno, lo que hemos notado es que las neuronas excitadoras tienden a desalentar la redundancia de su salida, tal vez debido a que su acción debe ser no-ambigua y más informativo, ya que son los mensajes salientes de la corteza. Sin embargo, los inhibidores de hacer lo contrario. Estas células tienden a trabajar en conjunto con esta redundancia para sincronizar y amplificar sus efectos». «Todavía no somos capaces de explicar plenamente el papel de las correlaciones en el cerebro», explica el Giugliano, «pero, ciertamente, hemos encontrado que estos dos tipos de neuronas tiene que ser visto bajo una nueva luz: no son idénticas». «Esta investigación representa la más exacta de la validación experimental de una teoría matemática es simple, que permite describir cómo la actividad eléctrica de las neuronas a emerger y en el tiempo», concluye el líder del grupo de investigadores. «Esto también representa un logro notable de este estudio».
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