Investigadores de BCAM y la Universidad de Duke presentan el primer modelo de codificación cerebral más allá de las neuronas

• Las interacciones moleculares entre las neuronas y las células gliales no neuronales son el núcleo de la transmisión de señales en los circuitos cerebrales. Su alteración se ha visto implicada en casi todo el espectro de trastornos neurológicos.
• El modelo computacional propuesto abre nuevas vías de investigación en neurociencia, medicina, física y aprendizaje automático.

Representación de los circuitos "neurona-glía" del cerebro. Los astrocitos (oro), las neuronas (azul) y sus interacciones son el núcleo de la potencia de la CPU de los circuitos corticales. Figuras creadas por: Anais Lupu del laboratorio de De Pitta: https://tinyurl.com/2p9a9yhu

Maurizio De Pittà, científico asociado de Basque Center for Applied Mathematics - BCAM y científico del Instituto de Investigación Krembil (Toronto, Canadá), junto con su colaborador, Nicolas Brunel, de la Universidad de Duke (Durham, EE.UU.), han desarrollado el primer modelo de circuitos cognitivos que incluye células gliales no neuronales. El estudio se ha publicado en la prestigiosa revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). Se propone que las células gliales, tradicionalmente consideradas como pegamento neuronal, son mediadores críticos en el procesamiento cognitivo. El modelo está llamado a revolucionar nuestra forma de pensar sobre el cerebro, siendo pionero en los paradigmas de redes neuronales-gliales artificiales.

Cuando hablamos de codificación cerebral, pensamos en el procesamiento cognitivo. La memoria de trabajo es un proceso cognitivo que nos permite retener información en la mente durante un tiempo para hacer algo en última instancia. Por ejemplo, contar los botes de una pelota de baloncesto para asegurarse de que se respetan las reglas del juego o seleccionar la mejor foto de una secuencia.

La memoria de trabajo es tan fascinante como desconcertante. Durante décadas, los neurocientíficos han tratado de explicar sus fundamentos biológicos. La hipótesis actual es que las neuronas transitoriamente activas podrían "mantener la memoria". Como alternativa, también se ha propuesto que los patrones de transmisión silenciosa y de corta duración de las señales neuronales en los puntos de contacto entre neuronas, conocidos como sinapsis, puedan codificar la memoria.

El reto de estas hipótesis es que estas formas de memoria de trabajo son teóricamente excluyentes. Además, si podemos observar la codificación por parte de las neuronas activas, las formas silenciosas de la memoria de trabajo son difíciles de medir. Sólo podemos inferirlas por medio de la actividad neuronal o, como su nombre indica, por la falta de ella.

Sin embargo, las neuronas sólo forman la mitad del cerebro en términos de células. La otra mitad está compuesta por células no neuronales, denominadas colectivamente glía. Entre las glías, los astrocitos están por todas partes en nuestro tejido cortical. En las dos últimas décadas, la investigación ha descubierto que estas células, que antes se consideraban espectadoras de las neuronas, podrían ser en cambio moduladoras activas de la transmisión sináptica.

Aprovechando este aspecto modulador, De Pittà y Brunel construyeron el primer modelo de red de circuitos neuronales-gliales en el cerebro capaz de codificar memorias de trabajo tanto activas como silenciosas. "Demostramos que la modulación de los astrocitos cambia fundamentalmente la forma en que las sinapsis transmiten las señales neuronales", afirma De Pittà. "Una sinapsis suele transmitir por un solo canal, pero gracias a los astrocitos puede enviar mensajes por dos o posiblemente más canales. En las redes cerebrales, este mecanismo permite que coexistan la codificación silenciosa y la activa de la memoria de trabajo, y para saber cuál de ellas está en marcha, podemos sondear a los astrocitos."

La inclusión de los astrocitos en el marco actual de la memoria de trabajo es pionera en una nueva teoría de la codificación según la cual la glía que interactúa con las neuronas media la capacidad de cálculo de nuestro cerebro. Paralelamente, también señala a los astrocitos como prometedoras dianas terapéuticas en los déficits de la memoria de trabajo, desde los trastornos por déficit de atención hasta las enfermedades neurodegenerativas.

El tipo de modelos introducidos por De Pittà y Brunel son de gran interés en áreas tecnológicas como el aprendizaje automático y la teoría y diseño de redes. Las redes neuronales-gliales pueden verse como "redes de redes" de neuronas, sinapsis y astrocitos en interacción. "Pensar en cada tipo de interacción como una capa de la red que podemos entrenar para fines específicos, allana el camino para lugares imprevistos y emocionantes en el Aprendizaje Profundo. Apenas estamos empezando a entender y abordar el inmenso potencial de las interacciones neurona-glía en la tecnología", remarca De Pittà.

Maurizio De Pittà y Nicolas Brunel. (2022). Múltiples formas de memoria de trabajo emergen de las interacciones sinapsis-astrocitos en un modelo de red neuronal-glial. Actas de la Academia Nacional de Ciencias (PNAS). DOI: 10.1073/pnas.2207912119. https://doi.org/10.1073/pnas.220791211