La mayoría de las neuronas del cerebro de los mamíferos no son herramientas especializadas, sino versátiles multitarea que codifican simultáneamente muchos tipos diferentes de información, según un nuevo estudio publicado en Nature.
La investigación
Investigadores del Instituto Zuckerman de la Universidad de Columbia, liderados por el investigador principal Stefano Fusi, PhD, analizaron un enorme conjunto de datos del Laboratorio Internacional del Cerebro. El equipo examinó registros de 43 regiones corticales diferentes en ratones, uno de los estudios más completos de la actividad cerebral jamás realizados. Su pregunta era simple: ¿Es cada neurona un especialista dedicado a una tarea concreta, o la mayoría de las neuronas se encargan de muchas tareas a la vez?
La respuesta fue sorprendente. Las neuronas especializadas existen, pero son la excepción. La gran mayoría son generalistas. Estas células codifican simultáneamente múltiples variables —como color, forma, orientación y valor conductual— creando lo que los investigadores denominan una "representación de alta dimensión". En lugar de una neurona para una tarea, el cerebro agrupa muchos atributos y reutiliza la misma población neuronal para docenas de tareas computacionales diferentes.
"Tenemos que alejarnos de esta imagen del cerebro como una máquina hecha de engranajes, donde cada engranaje tiene un propósito exacto al que podemos asignar una etiqueta", dijo Fusi. "En cambio, la mayoría de las neuronas pueden mostrar una enorme diversidad de respuestas, y esto puede ayudar al cerebro a resolver una gran cantidad de tareas diferentes".
La consecuencia matemática del estudio es significativa: analizar las neuronas individuales una por una hace que sea casi imposible descifrar lo que hace el cerebro. La verdadera señal solo emerge cuando los investigadores observan la población como un colectivo. Esto derriba décadas de investigación clásica que descartaba neuronas cuyos resultados individuales parecían difíciles de categorizar.
A pesar de su estilo generalista compartido, estas neuronas no son redundantes. Cada una mantiene su propia firma única de variables combinadas, preservando la máxima eficiencia computacional. El Dr. Lorenzo Posani compara el mapeo de estas redes con la revisión de mapas de votación política: desde lejos, emergen claros grupos regionales, pero si se acerca, se encuentra un ecosistema altamente mixto de procesamiento individual. La investigación ya ha atraído atención: más de 11.000 descargas del preprint antes de la revisión por pares. El equipo de Fusi ahora colabora con el grupo del Dr. Ueli Rutishauser en Caltech para mapear datos neuroquirúrgicos humanos y verificar si la corteza humana utiliza una arquitectura idéntica.
Por qué es importante
Este hallazgo reformula nuestra forma de pensar sobre la flexibilidad cognitiva. Si la mayoría de las neuronas son generalistas, entonces el poder del cerebro proviene de su red colectiva, no de especialistas aislados. Para ti, eso significa que habilidades como aprender nuevas destrezas, cambiar entre tareas y adaptarte a situaciones novedosas pueden depender de las mismas poblaciones neuronales flexibles. También sugiere que entrenar una habilidad cognitiva podría beneficiar a otras, porque las neuronas subyacentes ya son multitarea. La investigación desafía la idea de que el cerebro es una colección de módulos fijos, una visión con implicaciones para cómo abordamos la educación, la rehabilitación y el entrenamiento cerebral.
Qué puedes hacer
- Abraza desafíos mentales variados: Dado que las neuronas son generalistas, entrenar tu cerebro de forma cruzada con actividades diversas —rompecabezas, música, idiomas, juegos de estrategia— puede fortalecer las redes flexibles.
- Enfócate en el pensamiento a nivel de población: No te obsesiones con ejercicios de una sola tarea. La cognición del mundo real utiliza muchas variables a la vez, así que practica problemas complejos y multifacéticos.
- Mantén la curiosidad sobre tu propio cerebro: Comprender que tus neuronas están diseñadas para la versatilidad puede motivarte a seguir aprendiendo cosas nuevas.
Fuente: Neuroscience News
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