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Cómo el cerebro aprende nuevas habilidades mientras conserva las viejas
Los neurocientíficos del Instituto de Tecnología de Massachusetts han diseñado un nuevo modelo computacional que afirman que explica cómo el cerebro puede aprender tareas muy similares sin mezclarlas, al tiempo que mantiene el equilibrio entre la plasticidad y la estabilidad.
El cerebro está compuesto por miles de millones de neuronas, todas las cuales se conectan con otras. Según los investigadores, en promedio, cada neurona se conecta a alrededor de otras 10.000.
Los investigadores, que escriben en la revista procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias, di que esta conectividad es clave.
Las neuronas cambian constantemente sus conexiones, formando nuevos patrones o fortaleciendo los existentes. Esta plasticidad nos permite aprender nuevas tareas, como perfeccionar un swing de golf o mejorar un golpe de tenis. Y aunque no todas las conexiones serán relevantes para la tarea, le permiten al cerebro explorar nuevas formas de lograr el objetivo.
Entrenamiento de circuito
A medida que el cerebro aprende lo que se requiere para una nueva habilidad motora, las neuronas forman "circuitos" para producir el objetivo, por ejemplo, mover el cuerpo para balancear un palo de golf. Y como es poco probable que el resultado deseado se logre la primera vez, la retroalimentación de las neuronas permite al cerebro buscar alternativas.
Las neuronas pueden especializarse para tareas específicas, afirman los investigadores.
Robert Ajemian, investigador del McGovern Institute for Brain Research del Massachusetts Institute of Technology (MIT) y autor principal del artículo, explica:
"Tu cerebro siempre está tratando de encontrar las configuraciones que equilibren todo para que puedas hacer dos tareas, o tres tareas, o la cantidad que estés aprendiendo. Hay muchas formas de resolver una tarea, y estás explorando las diferentes formas "
Esta teoría funciona bien si solo estás aprendiendo una habilidad, pero presenta complicaciones si intentas dominar más de una cosa a la vez. Como la misma red controla las habilidades motoras relacionadas, cualquier cambio en los "circuitos" existentes puede interferir con las habilidades aprendidas previamente.
Charla constante
Los investigadores afirman que la conectividad es ventajosa, ya que le permite al cerebro probar diferentes soluciones para lograr combinaciones de tareas.
Las conexiones constantemente cambiantes de las neuronas, llamadas hiperplasticidad, se equilibran con otro rasgo inherente: tienen una relación señal / ruido muy baja, lo que significa que no filtran información útil proveniente de sus vecinos.
Los investigadores tuvieron en cuenta el ruido en su modelo de computadora, ya que creen que es fundamental para la capacidad de aprendizaje del cerebro.
Ajemian explica:
"La mayoría de la gente no quiere lidiar con el ruido porque es una molestia. Nos propusimos tratar de determinar si el ruido puede usarse de manera beneficiosa, y descubrimos que le permite al cerebro explorar muchas soluciones, pero solo puede ser utilizado si la red es hiperplástica ".
Sin el ruido, dicen los científicos, los viejos recuerdos podrían sobrescribirse fácilmente y el aprendizaje perdido. Por otro lado, sin la plasticidad, las nuevas conexiones y el aprendizaje no serían posibles, ya que los pequeños cambios serían ahogados por el ruido de fondo.
Los investigadores afirman que la medición del crecimiento y la formación de conexiones de dendritas, las pequeñas "extensiones" que las neuronas utilizan para la comunicación, proporciona evidencia anatómica de que las neuronas demuestran plasticidad incluso cuando el aprendizaje no se lleva a cabo.
Ajemian señala que las conexiones en constante cambio explican por qué algunas habilidades se pierden si no se practican, especialmente si involucran habilidades que se superponen con otras aprendidas.
Es por eso, dice Ajemian, que los atletas se calientan antes de un juego, no solo para despertar los músculos sino también para "limpiar" las vías neuronales de la corteza motora del cerebro y habilitar las señales para el paso libre de los trazos aprendidos.
Sin embargo, algunas habilidades, como andar en bicicleta, no se olvidan tan fácilmente, ya que las conexiones neuronales no se superponen tanto.
"Una vez que has aprendido algo, si no se superpone ni se cruza con otras habilidades, lo olvidarás pero tan lentamente que es esencialmente permanente", dice Ajemian.
Los investigadores ahora están explorando si el modelo puede explicar cómo el cerebro forma recuerdos de eventos, no solo habilidades motoras.
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