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Rompiendo los códigos del cerebro
¿Cómo se habla el cerebro a sí mismo? 17 de junio de 2014
En ¿Qué es la vida? (1944), una de las preguntas fundamentales que planteó el físico Erwin Schrödinger fue si existía algún tipo de código-guión hereditario incrustado en los cromosomas. Una década más tarde, Crick y Watson respondieron afirmativamente a la pregunta de Schrödinger. La información genética se almacenaba en una simple disposición de nucleótidos a lo largo de largas cadenas de ADN.
La pregunta era qué significaban todas esas cadenas de ADN. Como la mayoría de los niños en edad escolar saben ahora, había un código dentro: los tríos adyacentes de nucleótidos, los llamados codones, se transcriben del ADN en secuencias transitorias de moléculas de ARN, que se traducen en largas cadenas de aminoácidos que conocemos como proteínas. Descifrar ese código resultó ser un eje de prácticamente todo lo que siguió en biología molecular. Da la casualidad de que el código para traducir tríos de nucleótidos en aminoácidos (por ejemplo, el código AAG de nucleótidos para el aminoácido lisina) resultó ser universal; las células de todos los organismos, grandes o pequeños (bacterias, secuoyas gigantes, perros y personas) utilizan el mismo código con variaciones menores. ¿Descubrirá alguna vez la neurociencia algo de belleza y poder similar, un código maestro que nos permita interpretar cualquier patrón de actividad neuronal a voluntad?
Esta historia fue parte de nuestro número de julio de 2014
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Está en juego prácticamente todos los avances radicales en neurociencia que podamos imaginar: implantes cerebrales que mejoran nuestra memoria o tratan trastornos mentales como la esquizofrenia y la depresión, por ejemplo, y neuroprótesis que permiten a los pacientes paralizados mover sus extremidades. Debido a que todo lo que piensas, recuerdas y sientes está codificado en tu cerebro de alguna manera, descifrar la actividad del cerebro será un paso gigantesco hacia el futuro de la neuroingeniería.
Algún día, la electrónica implantada directamente en el cerebro permitirá a los pacientes con lesión de la médula espinal eludir los nervios afectados y controlar a los robots con sus pensamientos (ver El Experimento del Pensamiento). Los futuros sistemas de biorretroalimentación pueden incluso anticipar los signos de un trastorno mental y evitarlos. Donde la gente en el presente usa teclados y pantallas táctiles, nuestros descendientes dentro de cien años pueden usar interfaces directas cerebro-máquina.
Pero para hacer eso, para construir software que pueda comunicarse directamente con el cerebro, necesitamos descifrar sus códigos. Debemos aprender a observar conjuntos de neuronas, medir cómo se activan y aplicar ingeniería inversa a su mensaje.
Un caos de códigos
Ya estamos empezando a descubrir pistas sobre cómo funciona la codificación del cerebro. Quizás el más fundamental: excepto en algunas de las criaturas más pequeñas, como el gusano redondo C. elegans , la unidad básica de la comunicación y codificación neuronal es el pico (o potencial de acción), un impulso eléctrico de aproximadamente una décima de voltio que dura un poco menos de un milisegundo. En el sistema visual, por ejemplo, los rayos de luz que ingresan a la retina se traducen rápidamente en picos enviados al nervio óptico, el haz de aproximadamente un millón de cables de salida, llamados axones, que van desde el ojo al resto del cerebro. Literalmente, todo lo que ve se basa en estos picos, cada neurona de la retina se dispara a una velocidad diferente, según la naturaleza del estímulo, para producir varios megabytes de información visual por segundo. El cerebro en su conjunto, a lo largo de nuestra vida de vigilia, es una verdadera sinfonía de picos neurales, tal vez un billón por segundo. En gran medida, descifrar el cerebro es inferir el significado de sus picos.
Pero el desafío es que los picos significan cosas diferentes en diferentes contextos. Ya está claro que es poco probable que los neurocientíficos tengan la misma suerte que los biólogos moleculares. Mientras que el código que convierte nucleótidos en aminoácidos es casi universal, se usa esencialmente de la misma manera en todo el cuerpo y en todo el mundo natural, es probable que el código de pico a información sea una mezcolanza: no solo un código, sino muchos, que no difieren sólo hasta cierto punto entre diferentes especies, pero incluso entre diferentes partes del cerebro. El cerebro tiene muchas funciones, desde controlar los músculos y la voz hasta interpretar las imágenes, los sonidos y los olores que nos rodean, y cada tipo de problema necesita sus propios códigos.
Una comparación con los códigos de computadora deja en claro por qué es de esperar. Considere el código ASCII casi omnipresente que representa los 128 caracteres, incluidos números y texto alfanumérico, que se utiliza en comunicaciones como el correo electrónico de texto sin formato. Casi todas las computadoras modernas usan ASCII, que codifica la letra mayúscula A como 100 0001, B como 100 0010, C como 100 0011, y así sucesivamente. Sin embargo, cuando se trata de imágenes, ese código es inútil y se deben utilizar diferentes técnicas. Las imágenes de mapa de bits sin comprimir, por ejemplo, asignan cadenas de bytes para representar las intensidades de los colores rojo, verde y azul para cada píxel de la matriz que forma una imagen. Los diferentes códigos representan gráficos vectoriales, películas o archivos de sonido.
Algunos de los códigos más importantes del cerebro de cualquier animal son los que utiliza para señalar su ubicación en el espacio. ¿Cómo funciona nuestro propio GPS interno? ¿Cómo codifican los patrones de actividad neuronal dónde estamos mientras nos movemos?
La evidencia apunta en la misma dirección para el cerebro. En lugar de un único código universal que explique qué significan los patrones de picos, parece haber muchos, dependiendo del tipo de información que se codificará. Los sonidos, por ejemplo, son inherentemente unidimensionales y varían rápidamente a lo largo del tiempo, mientras que las imágenes que fluyen desde la retina son bidimensionales y tienden a cambiar a un ritmo más deliberado. El olfato, que depende de las concentraciones de cientos de olores en el aire, depende de otro sistema por completo. Dicho esto, existen algunos principios generales. Lo que más importa no es precisamente cuándo se dispara una neurona en particular, sino con qué frecuencia lo hace; la tasa de disparo es la moneda principal.
Considere, por ejemplo, las neuronas de la corteza visual, el área que recibe impulsos del nervio óptico a través de un relé en el tálamo. Estas neuronas representan el mundo en términos de los elementos básicos que componen cualquier escena visual: líneas, puntos, bordes, etc. Una neurona determinada en la corteza visual podría ser estimulada más vigorosamente por líneas verticales. A medida que se gira la línea, la velocidad a la que se dispara esa neurona varía: cuatro picos en una décima de segundo si la línea es vertical, pero quizás solo una vez en el mismo intervalo si se gira 45 ° en sentido antihorario. Aunque la neurona responde más a las líneas verticales, nunca está muda. Ningún pico único indica si está respondiendo a una línea vertical u otra cosa. Solo en conjunto, en la tasa de activación de la neurona a lo largo del tiempo, se puede discernir el significado de su actividad.
Esta estrategia, conocida como codificación de velocidad, se usa de diferentes maneras en diferentes sistemas cerebrales, pero es común en todo el cerebro. Diferentes subpoblaciones de neuronas codifican aspectos particulares del mundo de manera similar, utilizando tasas de disparo para representar variaciones en brillo, velocidad, distancia, orientación, color, tono e incluso información háptica como la posición de un pinchazo en la palma de su mano. . Las neuronas individuales se activan más rápidamente cuando detectan algún estímulo preferido, y menos rápidamente cuando no lo hacen.
Para hacer las cosas más complicadas, los picos que emanan de diferentes tipos de células codifican diferentes tipos de información. La retina es una pieza intrincadamente estratificada de tejido del sistema nervioso que recubre la parte posterior de cada ojo. Su trabajo es transducir la lluvia de fotones entrantes en ráfagas salientes de picos eléctricos. Los neuroanatomistas han identificado al menos 60 tipos diferentes de neuronas retinianas, cada una con su propia forma y función especializadas. Los axones de 20 tipos diferentes de células de la retina forman el nervio óptico, la única salida del ojo. Algunas de estas células señalan movimiento en varias direcciones cardinales; otros se especializan en señalar el brillo general de la imagen o el contraste local; y otros llevan información relacionada con el color. Cada una de estas poblaciones transmite sus propios datos, en paralelo, a diferentes centros de procesamiento aguas arriba del ojo. Para reconstruir la naturaleza de la información que codifica la retina, los científicos deben rastrear no solo la tasa de aumento de cada neurona, sino también la identidad de cada tipo de célula. Cuatro picos provenientes de un tipo de celda pueden codificar una pequeña mancha de color, mientras que cuatro picos de un tipo de celda diferente pueden codificar un patrón gris en movimiento. El número de picos no tiene sentido a menos que sepamos de qué tipo particular de célula provienen.
Y lo que es cierto de la retina parece mantenerse en todo el cerebro. Con todo, puede haber hasta mil tipos de células neuronales en el cerebro humano, presumiblemente cada una con su propia función única.
Sabiduría de las masas
Por lo general, los códigos importantes del cerebro involucran la acción de muchas neuronas, no solo una. La visión de una cara, por ejemplo, desencadena la actividad en miles de neuronas en sectores de orden superior de la corteza visual. Cada célula responde de manera algo diferente, reaccionando a un detalle diferente: la forma exacta de la cara, el tono de su piel, la dirección en la que se enfocan los ojos, etc. El significado más amplio es inherente a la respuesta colectiva de las células.
Un gran avance en la comprensión de este fenómeno, conocido como codificación de población, se produjo en 1986, cuando Apostolos Georgopoulos, Andrew Schwartz y Ronald Kettner de la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins aprendieron cómo un conjunto de neuronas en la corteza motora de los monos codificaba la dirección en el que un mono mueve una extremidad. Ninguna neurona determinó completamente dónde se movería la extremidad, pero la información agregada a través de una población de neuronas lo hizo. Al calcular una especie de promedio ponderado de todas las neuronas que se disparaban, encontraron Georgopoulos y sus colegas, podían inferir de manera confiable y precisa el movimiento previsto del brazo del mono.
Una de las primeras ilustraciones de lo que la neurotecnología podría lograr algún día se basa directamente en este descubrimiento. El neurocientífico de la Universidad de Brown, John Donoghue, ha aprovechado la idea de la codificación de poblaciones para construir decodificadores neuronales, que incorporan software y electrodos, que interpretan la activación neuronal en tiempo real. El equipo de Donoghue implantó una serie de microelectrodos en forma de cepillo directamente en la corteza motora de un paciente paralizado para registrar la actividad neuronal mientras el paciente imaginaba varios tipos de actividades motoras. Con la ayuda de algoritmos que interpretaban estas señales, el paciente podía usar los resultados para controlar un brazo robótico. El control mental del brazo robótico sigue siendo lento y torpe, similar a conducir una camioneta en movimiento fuera de alineación. Pero el trabajo es un poderoso indicio de lo que vendrá a medida que mejore nuestra capacidad para decodificar la actividad del cerebro.
Entre los códigos más importantes del cerebro de cualquier animal se encuentran los que utiliza para señalar su ubicación en el espacio. ¿Cómo funciona nuestro propio GPS interno? ¿Cómo codifican los patrones de actividad neuronal dónde estamos? Un primer indicio importante se produjo a principios de la década de 1970 con el descubrimiento por John O’Keefe en el University College de Londres de lo que se conoció como células de lugar en el hipocampo de ratas. Estas células se activan cada vez que el animal camina o corre por una parte particular de un entorno familiar. En el laboratorio, la celda de un lugar puede dispararse con mayor frecuencia cuando el animal está cerca del punto de ramificación de un laberinto; otro podría responder más activamente cuando el animal está cerca del punto de entrada. El equipo formado por marido y mujer de Edward y May-Britt Moser descubrió un segundo tipo de codificación espacial basada en lo que se conoce como celdas de cuadrícula. Estas neuronas se activan más activamente cuando un animal se encuentra en los vértices de una cuadrícula geométrica imaginada que representa su entorno. Con conjuntos de tales células, el animal puede triangular su posición, incluso en la oscuridad. (Parece haber al menos cuatro conjuntos diferentes de estas celdas de cuadrícula en diferentes resoluciones, lo que permite un buen grado de representación espacial).
Otros códigos permiten a los animales controlar las acciones que tienen lugar a lo largo del tiempo. Un ejemplo es el circuito responsable de ejecutar las secuencias motoras que subyacen al canto de los pájaros cantores. Los pinzones machos adultos cantan a sus parejas femeninas, cada canción estereotipada dura unos pocos segundos. Como descubrieron Michale Fee y sus colaboradores en el MIT, las neuronas de un tipo dentro de una estructura particular están completamente silenciosas hasta que el pájaro comienza a cantar. Siempre que el pájaro alcanza un punto particular de su canto, estas neuronas estallan repentinamente en un solo estallido de tres a cinco picos muy agrupados, solo para volver a quedarse en silencio. Diferentes neuronas entran en erupción en diferentes momentos. Parece que los grupos individuales de neuronas codifican el orden temporal, cada uno de los cuales representa un momento específico en el canto del pájaro.
Codificación de la abuela
A diferencia de una máquina de escribir, en la que una sola tecla especifica de forma única cada letra, el código ASCII utiliza varios bits para determinar una letra: es un ejemplo de lo que los científicos de la computación llaman código distribuido. De manera similar, los teóricos a menudo han imaginado que los conceptos complejos podrían ser conjuntos de características individuales; El concepto de perro de montaña de Bernese podría estar representado por neuronas que se activan en respuesta a nociones como perro, amante de la nieve, amistoso, grande, marrón y negro, etc., mientras que muchas otras neuronas, como las que responden a vehículos o gatos. , no dispara. En conjunto, esta gran población de neuronas podría representar un concepto.
Hay motivos de esperanza. La optogenética ahora permite a los investigadores encender y apagar clases de neuronas identificadas genéticamente a voluntad con rayos de luz de colores. Podría acelerar enormemente la búsqueda de códigos.
Una noción alternativa, llamada codificación dispersa, ha recibido mucha menos atención. De hecho, los neurocientíficos una vez despreciaron la idea como una codificación de células abuelas. El término burlón implicaba una neurona hipotética que se dispararía solo cuando su portador viera o pensara en su abuela; seguramente, o eso parecía, un concepto absurdo.
Pero recientemente, uno de nosotros (Koch) ayudó a descubrir evidencia de una variación en este tema. Si bien no hay razón para pensar que una sola neurona en su cerebro representa a su abuela, ahora sabemos que las neuronas individuales (o al menos grupos comparativamente pequeños de ellas) pueden representar ciertos conceptos con gran especificidad. Las grabaciones de microelectrodos implantados en lo profundo del cerebro de pacientes epilépticos revelaron neuronas individuales que respondían a estímulos extremadamente específicos, como celebridades o rostros familiares. Una de esas células, por ejemplo, respondió a diferentes imágenes de la actriz Jennifer Aniston. Otros respondieron a las imágenes de Luke Skywalker de Guerra de las Galaxias fama, o en su nombre deletreado. Un nombre familiar puede estar representado por tan solo un centenar y hasta un millón de neuronas en el hipocampo humano y las regiones vecinas.
Tales hallazgos sugieren que el cerebro puede conectar pequeños grupos de neuronas para codificar cosas importantes que encuentra una y otra vez, una especie de taquigrafía neuronal que puede ser ventajosa para asociar e integrar rápidamente nuevos hechos con conocimientos preexistentes.
Tierra desconocida
Si la neurociencia ha logrado un progreso real en descubrir cómo un organismo dado codifica lo que experimenta en un momento dado, tiene que avanzar más hacia la comprensión de cómo los organismos codifican su conocimiento a largo plazo. Obviamente, no sobreviviríamos por mucho tiempo en este mundo si no pudiéramos aprender nuevas habilidades, como la secuencia orquestada de acciones y decisiones que implica conducir un automóvil. Sin embargo, el método preciso por el que hacemos esto sigue siendo un misterio. Los picos son necesarios pero no suficientes para traducir la intención en acción. La memoria a largo plazo, como el conocimiento que desarrollamos a medida que adquirimos una habilidad, se codifica de manera diferente, no mediante descargas de picos que circulan constantemente, sino más bien mediante el recableado literal de nuestras redes neuronales.
Ese recableado se logra, al menos en parte, remodelando las sinapsis que conectan las neuronas. Sabemos que están involucrados muchos procesos moleculares diferentes, pero todavía sabemos poco sobre qué sinapsis se modifican y cuándo, y casi nada sobre cómo trabajar hacia atrás desde un diagrama de conectividad neuronal hasta las memorias particulares codificadas.
Otro misterio se refiere a cómo el cerebro representa frases y oraciones. Incluso si hay un pequeño conjunto de neuronas que definen un concepto como su abuela, es poco probable que su cerebro haya asignado conjuntos específicos de neuronas a conceptos complejos que son menos comunes pero aún comprensibles de inmediato, como la abuela materna de Barack Obama. Es igualmente poco probable que el cerebro dedique tiempo completo a determinadas neuronas para representar cada nueva oración que escuchamos o producimos. En cambio, cada vez que interpretamos o producimos una oración nueva, el cerebro probablemente integra múltiples poblaciones neuronales, combinando códigos para elementos básicos (como palabras y conceptos individuales) en un sistema para representar conjuntos combinatorios complejos. Hasta el momento, no tenemos ni idea de cómo se logra esto.
Una de las razones por las que estas preguntas sobre los esquemas del cerebro para codificar información han resultado tan difíciles de descifrar es que el cerebro humano es tan inmensamente complejo, que abarca 86 mil millones de neuronas unidas por algo del orden de un cuatrillón de conexiones sinápticas. Otro es que nuestras técnicas de observación siguen siendo toscas. Las herramientas de imágenes más populares para mirar dentro del cerebro humano no tienen la resolución espacial para captar neuronas individuales en el acto de disparar. Para estudiar los sistemas de codificación neuronal que son exclusivos de los humanos, como los que se usan en el lenguaje, probablemente necesitemos herramientas que aún no se han inventado, o al menos formas sustancialmente mejores de estudiar poblaciones altamente intercaladas de neuronas individuales en el cerebro vivo.
También vale la pena señalar que lo que los neuroingenieros intentan hacer es un poco como escuchar a escondidas: aprovechar las propias comunicaciones internas del cerebro para tratar de averiguar qué significan. Algunas de esas escuchas pueden engañarnos. Cada código neuronal que podamos descifrar nos dirá algo sobre cómo funciona el cerebro, pero no todos los códigos que desciframos son algo que el cerebro mismo utiliza directamente. Algunos de ellos pueden ser epifenómenos, tics accidentales que, incluso si resultan útiles para aplicaciones de ingeniería y clínicas, podrían ser desvíos en el camino hacia una comprensión completa del cerebro.
No obstante, hay motivos para ser optimistas de que nos estamos moviendo hacia ese entendimiento. La optogenética ahora permite a los investigadores encender y apagar clases de neuronas identificadas genéticamente a voluntad con rayos de luz de colores. Cualquier población de neuronas que tenga un código postal molecular único y conocido se puede marcar con un marcador fluorescente y luego se puede hacer que aumente con precisión de milisegundos o se puede evitar que lo haga. Esto permite a los neurocientíficos pasar de observar la actividad neuronal a interferir con ella de manera delicada, transitoria y reversible. La optogenética, que ahora se utiliza principalmente en moscas y ratones, acelerará enormemente la búsqueda de códigos neuronales. En lugar de simplemente correlacionar patrones de picos con un comportamiento, los experimentadores podrán escribir patrones de información y estudiar directamente los efectos sobre los circuitos cerebrales y el comportamiento de los animales vivos. Descifrar los códigos neuronales es solo una parte de la batalla. Descifrar los muchos códigos del cerebro no nos dirá todo lo que queremos saber, como tampoco comprender los códigos ASCII puede, por sí solo, decirnos cómo funciona un procesador de texto. Aún así, es un requisito previo vital para desarrollar tecnologías que reparen y mejoren el cerebro.
Tomemos, por ejemplo, los nuevos esfuerzos para utilizar la optogenética para remediar una forma de ceguera causada por trastornos degenerativos, como la retinitis pigmentosa, que ataca las células del ojo sensibles a la luz. Una estrategia prometedora utiliza un virus inyectado en los globos oculares para modificar genéticamente las células ganglionares de la retina para que respondan a la luz. Una cámara montada en anteojos enviaría rayos de luz a la retina y desencadenaría actividad eléctrica en las células modificadas genéticamente, lo que estimularía directamente el siguiente conjunto de neuronas en la ruta de la señal, restaurando la vista. Pero para que esto funcione, los científicos deberán aprender el lenguaje de esas neuronas. A medida que aprendamos a comunicarnos con el cerebro en su propio idioma, pronto pueden surgir mundos completamente nuevos de posibilidades.
Christof Koch es director científico del Instituto Allen de Ciencias del Cerebro en Seattle. Gary Marcus, profesor de psicología en la Universidad de Nueva York y bloguero frecuente de la Neoyorquino , es coeditor del próximo libro El futuro del cerebro.