Como el flujo de agua de una manguera, el clima o el tránsito: Así se guardan y olvidan los recuerdos del cerebro

Imagen referencial.

Investigación de la Universidad de O’Higgins establece que las memorias más nuevas generan patrones estables y reproducibles en la actividad cerebral, pero cuando se hacen más antiguas, el efecto del “olvido” las vuelve caóticas.


Cada episodio que ocurre en nuestras vidas se almacena en algún rincón del cerebro, la biblioteca personal e intransferible en materia de recuerdos. Pero también tienen una fecha de caducidad, momento en que empezamos a olvidar y, tiempo después, nos damos cuenta que aquellos pasajes de la vida ya no son para nada tan claros y debemos desenterrarlos. Si es que podemos.

Entender cómo los recuerdos se guardan y olvidan en nuestro cerebro, es parte de la labor que desarrolla el investigador de la Universidad de O’Higgins (UOH), Ulises Pereira. Recientemente, desarrolló la investigación –junto a Johnatan Aljadeff y Nicolas Brunel- “El olvido conduce al caos en las redes de atractores”, donde el ingeniero en Biotecnología Molecular y Doctor en Estadística planteó una teoría usando un modelo basado en redes neuronales artificiales.

“En este modelo encontramos que las memorias más nuevas generan patrones estables y reproducibles en la actividad cerebral. Muy parecido como el flujo de agua que sale de una manguera cuando está prendida o en el gasto de combustible cuando uno va manejando en un auto por la carretera a velocidad crucero”, explica el investigador.

Recuerdos fugaces. Las regiones cerebrales activadas en una prueba de memoria a corto plazo se superponen a las imágenes de resonancia magnética en tres orientaciones diferentes.

El Dr. Pereira puntualiza que las cosas cambian al avanzar el tiempo. “Cuando las memorias o los recuerdos empiezan a hacerse más antiguos, el efecto del olvido hace que se vuelvan caóticas, mostrando patrones de actividad parecidos a los del clima o del tránsito en las ciudades”, señala.

A ello agrega que cuando la red neuronal olvida muy lento, hay una interferencia entre las memorias, lo que genera la dinámica caótica que se describe en su artículo. Este caos es un fenómeno que se observa en sistemas complejos como el clima, fluidos, terremotos, donde una pequeña condición inicial genera un cambio cualitativo de lo que pasa en el futuro en el sistema, haciéndolo impredecible.

El hecho que las memorias antiguas se conviertan en caóticas hace predicciones específicas acerca de la actividad cerebral cuando un animal está olvidando memorias. “Esos experimentos se pueden realizar con las actuales neuro-tecnologías en primates. Por lo tanto, hay varias predicciones de nuestra teoría que pueden ser contrastadas experimentalmente”, afirma.

“Uno no quiere olvidar muy rápido ni muy lento, porque si olvidas muy lento todas las memorias interfieren y no puedes recordar ninguna de ella. Entonces con este estudio desarrollamos herramientas matemáticas para investigar a futuro cuál es la forma más óptima de olvidar en sistemas artificiales y biológicos”, señala el científico.

Apagar conexiones de manera artificial

Este mismo modelo, agrega, podría utilizarse para estudiar a futuro enfermedades como el Alzheimer, que en este contexto se podría modelar como una perturbación a las conexiones de la red neuronal. “Se ha visto que en el Alzheimer hay una pérdida de las conexiones en la corteza cerebral y podríamos estudiar qué pasa con las memorias cuando se empiezan a apagar conexiones de manera artificial”, destaca.

El paisaje de los recuerdos. En esta representación esquemática de la dinámica de una red de atractores, los estados atractores se muestran como parches separados por límites.

El Dr. Pereira puntualiza que en el estudio se adaptaron métodos matemáticos prestados de una rama de la física que estudia vidrios de espín, que son materiales con una estructura molecular desordenada y propiedades exóticas. Éstas técnicas matemática fueron desarrolladas por el ganador del premio Nobel de Física, Giorgio Parisi, entre otros. “Estas herramientas matemáticas no solo han sido usadas para entender redes neuronales, también para algoritmos de computación o la dinámica de especies animales”, señala.

El investigador explica que la proyección del estudio es que su teoría podría ser contrastada con datos experimentales muy prontamente. “Ayudaría entender observaciones que hace mucho tiempo han sido paradojales para experimentadores, por ejemplo, ¿por qué cuando animales recuerdan cosas la actividad neuronal se ve muy fluctuante y desordenada?”, plantea.

La teoría de los atractores caóticos para entender la memoria, del investigador de la Universidad de O’Higgins, fue publicada por una importante revista de alto impacto para la comunidad científica, Physical Review X, cuyo proceso de revisión de pares tomó más de un año. Recientemente este estudio fue seleccionado por la revista internacional Physics Magazine como un estudio innovador de alto interés.

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