La falta de un vínculo formal entre la estructura de las redes neuronales y su función emergente ha dificultado nuestra comprensión de cómo el cerebro procesa la información. Nos hemos acercado ahora a describir este enlace tomando en cuenta la dirección de la transmisión sináptica, construyendo gráficos de una red que reflejan la dirección del flujo de información y analizando estos gráficos usando la topología algebraica. La aplicación de este enfoque a una red local de neuronas en el neocórtex reveló una topología notablemente inédita y previamente desconocida de la conectividad sináptica. La red sináptica contiene una abundancia de grupos o neuronas unidas a cavidades que guían la aparición de la actividad correlacionada.
En respuesta a los estímulos, la actividad correlativa se une a neuronas sinápticamente conectadas en grupos funcionales y cavidades que evolucionan en una secuencia estereotípica hacia la complejidad máxima. Los expertos proponen que el cerebro procesa los estímulos formando grupos y cavidades funcionales cada vez más complejos. Para la mayoría de las personas, una de las maneras de entender el mundo es en cuatro dimensiones, pero un nuevo estudio ha descubierto estructuras en el cerebro con hasta once dimensiones, es un trabajo innovador que está comenzando a revelar los secretos arquitectónicos más profundos del cerebro. Utilizando la topología algebraica de una manera que nunca antes había sido utilizada en neurociencia, un equipo del Blue Brain Project, ha descubierto un universo de estructuras y espacios geométricos multidimensionales dentro de las redes neuronales del cerebro.
La investigación, publicada el pasado viernes en Frontiers in Computational Neuroscience, muestra que estas estructuras surgen cuando un grupo de neuronas forma una asociación: cada neurona se conecta a otra neurona del grupo de una manera muy específica que genera un objeto geométrico preciso. Cuantas más neuronas hay en una asociación, mayor es la dimensión del objeto geométrico. «Descubrimos un mundo que nunca habíamos imaginado», afirmó el neurocientífico Henry Markram, director del Blue Brain Project y profesor de la EPFL en Lausana, Suiza, «hay decenas de millones de estos objetos incluso en una pequeña partícula del cerebro, hasta siete dimensiones, y en algunas redes neuronales incluso encontramos estructuras de hasta once dimensiones«. Markram sugiere que esto puede explicar por qué es tan difícil de entender el cerebro.
«Las matemáticas que usualmente se aplican a las redes de estudio no pueden detectar las estructuras y los espacios de alta dimensión que ahora vemos claramente». Si los mundos 4D extienden nuestra imaginación, mundos con 5, 6 o más dimensiones son demasiado complejos para que la mayoría de nosotros los comprendamos. Aquí es donde aparece la topología algebraica: una rama de la matemática que puede describir sistemas con cualquier número de dimensiones. Los matemáticos que llevaron la topología algebraica al estudio de las redes neuronales en el Proyecto Blue Brain fueron Kathryn Hess de EPFL y Ran Levi de la Universidad de Aberdeen. «La topología algebraica es como un telescopio y un microscopio al mismo tiempo, puede hacer zoom en las redes para encontrar estructuras ocultas, los árboles en el bosque, y ver los espacios vacíos, que serían los claros, todo al mismo tiempo» Explica Hess.
En 2015, Blue Brain publicó la primera copia digital de una pieza del neocórtex: la parte más evolucionada del cerebro y el asiento de nuestras sensaciones, acciones y conciencia. En esta última investigación, usando la topología algebraica, se realizaron múltiples pruebas en el tejido cerebral virtual para demostrar que las estructuras cerebrales multidimensionales descubiertas nunca podrían ser producidas por casualidad. Los experimentos se realizaron sobre el tejido cerebral real en el laboratorio de Blue Brain en Lausana, confirmando que los descubrimientos anteriores en el tejido virtual son biológicamente relevantes y también sugiere que el cerebro constantemente va renovando el entramado durante el desarrollo para construir una red con tantas estructuras de alta dimensión como sea posible. Cuando los investigadores presentaron el tejido cerebral virtual con un estímulo, grupos de dimensiones progresivamente superiores se reunieron momentáneamente para cerrar agujeros de dimensión más alta a lo que los investigadores denominanaron cavidades.
«La aparición de cavidades de alta dimensionalidad, cuando el cerebro procesa información, significa que las neuronas de la red reaccionan a los estímulos de una manera extremadamente organizada«, dice Levi. «Es como si el cerebro reaccionara a un estímulo construyendo y luego arrasando una torre de bloques multidimensionales, comenzando con barras (1D), luego tablas (2D), luego cubos (3D), y luego geometrías más complejas con 4D, 5D, etc. La progresión de la actividad a través del cerebro se asemeja a un castillo de arena multidimensional que se materializa fuera de la arena y luego se desintegra«. La gran pregunta que estos investigadores se están haciendo ahora es si la complejidad de las tareas que podemos realizar depende de la complejidad de los «castillos de arena» multidimensionales que el cerebro puede construir. La neurociencia también ha estado luchando por encontrar dónde el cerebro almacena sus recuerdos. «Pueden estar ‘escondidos’ en estas cavidades de gran dimensión», especula Markram.
