Cómo funciona la brújula interna del cerebro

Resumen: Los hallazgos arrojan nueva luz sobre cómo el cerebro navega en entornos cambiantes y cómo los procesos naturales de navegación pueden verse afectados por la enfermedad de Alzheimer.

Fuente: Universidad McGill

Los científicos han obtenido nuevos conocimientos sobre la parte del cerebro que nos da un sentido de dirección al monitorear la actividad neuronal con los últimos avances en técnicas de imágenes cerebrales.

Los hallazgos arrojan luz sobre cómo navega el cerebro en entornos cambiantes e incluso sobre los procesos que pueden salir mal con enfermedades degenerativas como la demencia que dejan a las personas perdidas y confundidas.

«La investigación en neurociencia ha sido testigo de una revolución tecnológica en la última década, lo que nos permite hacer y responder preguntas con las que hace solo unos años solo podíamos soñar», dice Mark Brandon, profesor asociado de psiquiatría en la Universidad McGill e investigador en Douglas. Research Center, quien codirigió la investigación con Zaki Ajabi, exestudiante de la Universidad McGill y ahora investigador posdoctoral en la Universidad de Harvard.

Leer la brújula interna del cerebro

Para comprender cómo la información visual afecta la brújula interna del cerebro, los investigadores expusieron ratones a un mundo virtual desorientador mientras registraban la actividad neuronal del cerebro.

El equipo registró la brújula interna del cerebro con una precisión sin precedentes utilizando los últimos avances en tecnología de registro neuronal.

Esta capacidad de decodificar con precisión la dirección interna de la cabeza del animal permitió a los investigadores explorar cómo las células de dirección de la cabeza, que forman la brújula interna del cerebro, respaldan la capacidad del cerebro para reorientarse en un entorno cambiante.

Específicamente, el equipo de investigación identificó un fenómeno que llamaron «ganancia de red» que permitió que la brújula interna del cerebro se reorientara después de que los ratones se desorientaran.

«Es como si el cerebro tuviera un mecanismo para implementar un ‘botón de reinicio’ que permite una rápida reorientación de su brújula interna en situaciones confusas», dice Ajabi.

Aunque los animales de este estudio estuvieron expuestos a experiencias visuales no naturales, los autores argumentan que tales escenarios ya son relevantes para la experiencia humana moderna, particularmente con la rápida difusión de la tecnología de realidad virtual.

«Estos hallazgos pueden explicar en última instancia cómo los sistemas de realidad virtual pueden hacerse cargo fácilmente de nuestro sentido de la orientación», agrega Ajabi.

Los hallazgos inspiraron al equipo de investigación a desarrollar nuevos modelos para comprender mejor los mecanismos subyacentes.

«Este trabajo es un hermoso ejemplo de cómo los enfoques experimentales y computacionales juntos pueden mejorar nuestra comprensión de la actividad cerebral que impulsa el comportamiento», dice el coautor Xue-Xin Wei, neurocientífico computacional y profesor asistente en la Universidad de Texas en Austin.

enfermedades degenerativas

Los hallazgos también tienen implicaciones significativas para la enfermedad de Alzheimer. “Uno de los primeros síntomas cognitivos de la enfermedad de Alzheimer autoinformados es que las personas se desorientan y se pierden, incluso en entornos familiares”, dice Brandon.

Los investigadores esperan que una mejor comprensión de cómo funciona la brújula interna del cerebro y el sistema de navegación conduzca a un diagnóstico más temprano y una mejor evaluación de los tratamientos para la enfermedad de Alzheimer.

Sobre el estudio

Financiación: La investigación fue apoyada por el Consejo de Investigación de Ciencias Naturales e Ingeniería de Canadá y los Institutos Canadienses de Investigación en Salud.

Sobre esta noticia de investigación en neurociencia

Autor: Shirley Cárdenas
Fuente: Universidad McGill
Contacto: Shirley Cárdenas – Universidad McGill
Imagen: La imagen es de dominio público

Investigacion original: Acceso libre.
“Dinámica de la población de neuronas de dirección de la cabeza durante la deriva y la reorientaciónpor Mark Brandon et al. Naturaleza

Abstracto

Dinámica de la población de neuronas de dirección de la cabeza durante la deriva y la reorientación

El sistema de dirección de la cabeza (HD) funciona como la brújula interna del cerebro, formalizada clásicamente como una red de anillo unidimensional de atractores. A diferencia de una brújula magnética consistente globalmente, el sistema HD no tiene un marco de referencia universal. En su lugar, se ancla a las señales locales, manteniendo un desplazamiento estable a medida que las señales giran y se desplazan en ausencia de referentes.

Sin embargo, las preguntas sobre los mecanismos que subyacen al anclaje y la deriva siguen sin resolverse y pueden abordarse mejor a nivel de la población. Por ejemplo, no está claro hasta qué punto la descripción unidimensional de la actividad de la población se sostiene en condiciones de reorientación y deriva.

Aquí realizamos grabaciones de la población de células de HD talámica utilizando imágenes de calcio durante rotaciones controladas de un punto de referencia visual.

A lo largo de los experimentos, la actividad de la población varió a lo largo de una segunda dimensión, que llamamos ganancia de red, especialmente en circunstancias de conflicto y ambigüedad. La actividad a lo largo de esta dimensión predijo la realineación y la dinámica de deriva, incluida la velocidad de la realineación de la red.

En la oscuridad, la ganancia neta mantuvo un «rastreo de memoria» del punto de referencia visto anteriormente. Otros experimentos demostraron que la red HD volvió a su orientación inicial después de exposiciones cortas, pero no más largas, a una señal rotada. Esta dependencia de la experiencia sugiere que la memoria de asociaciones previas entre las neuronas de la EH y las señales alocéntricas se mantiene e influye en la representación interna de la EH.

Con base en estos resultados, mostramos que la rotación continua de un punto de referencia visual indujo la rotación de la representación HD que persistió en la oscuridad, lo que demuestra la recalibración dependiente de la experiencia del sistema HD.

Finalmente, proponemos un modelo computacional para formalizar cómo la brújula neural se adapta de manera flexible a las señales ambientales cambiantes para mantener una representación confiable de HD.

Estos resultados desafían las interpretaciones unidimensionales clásicas del sistema HD y brindan información sobre las interacciones entre este sistema y las señales que ancla.