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Neurociencia - De la neurona a la mente

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Luis María Zieher.

LM Zieher //

LM Zieher // Neurociencia. De la neurona a la mente. dosis de desorden o inestabilidad como para adaptarse a situaciones novedosas. Por ello, dice Moriello (2017), un organismo, una mente, una sociedad o un ecosistema evolucionan hacia y se mantienen dentro del estrecho dominio de “inestabilidad dinámica”, oscilando entre el orden rígido y el desorden anárquico, de manera periódica. Por ello, la llamada “teoría del caos”, se designó luego como teoría del caos/anticaos o teoría de los procesos dinámicos no lineares o complejos. Para ello la estructura que sostiene esa función debe encontrar el número adecuado de conexiones (integración) y mantener una óptima comunicación de manera de maximizar los potenciales de procesamiento de información y poseer además capacidad de cambio, creatividad e innovación. Los sistemas complejos, como el SNC, al alcanzar un orden que parte de la interacción de sus elementos (al superarse un determinado umbral) se autoorganizan sobre la base de estructuras de niveles (Gray, 1982) por estratos, uno encima de otro donde las interacciones entre los elementos de un nivel dado originan nuevos tipos de elementos en otro nivel más alto (propiedades emergentes) los que se comportan habitualmente de una manera muy diferente y con una dinámica propia, por ejemplo, el pasaje de las moléculas a las macromoléculas, de las macromoléculas a las células y de las células a los tejidos y de estos a los órganos y sistemas en el nivel de organismo de acuerdo con Bunge (1980). En la teoría de niveles, estos se resumen habitualmente en los siguientes niveles: 1) genético-molecular; 2) procesamiento fisiológico o cognoscitivo (en redes) y 3) psicológico-conductual que incluye el procesamiento ejecutivo, la toma de decisiones y las funciones nerviosas superiores que integran el procesamiento mental y la lectura de la mente como conciencia de sí mismo (Dehaene et al., 2011). Para continuar siendo viable, un sistema complejo deberá organizarse de manera permanente, balanceando sus diversas presiones internas y externas a fin de cambiar y adaptarse, pero intentando siempre mantener su organización esencial. Al comienzo, los cambios son internos, algunos elementos solo interactúan con sus vecinos (comunicación parácrina) acoplándose funcionalmente y formando una subestructura funcional local; pero pronto este orden se va propagando globalmente a todo el sistema por comunicación a distancia, nerviosa o humoral. Esta propagación del orden se autorrefuerza por retroalimentación positiva y solo se detiene cuando todos los elementos se han acoplado, y de esa manera el sistema tiende a estabilizarse, la retroalimentación se vuelve mayoritariamente negativa y se neutralizará cualquier pérdida de organización: estabilización dinámica. Pero cuando se produce una modificación en el entorno (externo o interno), los elementos que directamente interactúan con él, tendrán que acoplar sus respectivas estructuras funcionales: alostasis o cambio alostático. Este acoplamiento se propagará hacia adentro hasta que el sistema completo se acople a la nueva situación. Los cambios alostáticos pueden perpetuarse por fenómenos rápidos o lentos de plasticidad o bien, una vez eliminada la fuente del cambio, retornar a la situación homeostática previa. Señala Dubrovsky (1993): "cada fenómeno mental es un evento cerebral único que emerge de las interacciones entre el organismo y su entorno". 66

LM Zieher // La moderna ciencia de redes y la fisiopatología de los trastornos psiquiátricos Conectividad en el sistema nervioso central El conectoma es la descripción completa de las conexiones estructurales entre elementos de un sistema nervioso. Las “gráficas” (grafos) son modelos simples de un sistema, basados en un conjunto de nodos (hubs) y márgenes o bordes (edges) que representan interacciones o conexiones entre nodos. La topología aplicada a una red, marca el patrón de dichas interconexiones, definidos en las relaciones de nodos y bordes. Los nodos pueden ser: 1) topológicamente importantes como nodos centrales o 2) poseer grados variables de centralidad de acuerdo con el número de bordes o el grado de centralidad entre nodos. La robustez es el grado de resiliencia de una red para afrontar “lesiones”, como la remoción de nodos o bordes en sus propiedades topológicas. El SNC posee propiedades topológicas cuantificables: 1) Modularidad 2) Jerarquía 3) Centralidad 4) Distribución de los nodos (hubs) en la red: conectividad de las redes neuronales configurada desde la comunicación interneuronal con sus neurotransmisores químicos, neuromoduladores y receptores hormonales hasta la conectividad entre distintas regiones. La teoría de grafos nos indica que las redes cerebrales se componen de 1) nodos (vértices) con elementos neurales de convergencia y divergencia, por ejemplo, las neuronas espejo y 2) bordes que representan conexiones físicas (sinapsis o proyecciones axonales). Las neuronas o regiones cercanas tienen más alta probabilidad de comunicarse. Las proyecciones axonales largas entre neuronas alejadas son menos probables y más costosas tanto en términos materiales (proteínas, organelas, etc.) como energéticos. Es por ello que a lo largo de la evolución se ha tratado de minimizar el volumen del cerebro y los volúmenes axonales, creándose así, los microcircuitos y las redes de pequeño mundo, estas últimas han sido caracterizadas primariamente, en redes cerebrales de la formación reticular del tallo cerebral de los vertebrados y posteriormente en muchas áreas y módulos del SNC. El conectoma humano solo se ha podido caracterizar en escalas de regiones cerebrales; patrones de conexiones entre módulos de redes; correlación entre módulos de redes y función, junto con el espesor de la corteza, en vías intercorticales que exhiben propiedades de “pequeño mundo”. La propiedad de “pequeño mundo”, descriptas primero en el SNC del gusano C. Elegans, significa que su patrón de conectividad no es de tipo ‘’al azar”, tampoco del tipo regular (“enrejado”) su topología muestra patrón de conexiones de corta distancia entre nodos neuronales. Estas propiedades demuestran en numerosos estudios ser equivalentes a una alta eficiencia a bajo costo (Bullmore et al., 2009, 2012,) en la transferencia de información entre pares de neuronas o entre nodos de diferentes jerarquías (conectores, provinciales, centrales). Los datos neuroimagenológicos en humanos mediante resonancia nuclear magnética (RMI), resonancia magnética funcional (fRMI), electro encefalograma (EEG) y electromiograma, han generado fuertes evidencias de que las redes cerebrales en nuestra especie muestran generalmente propiedades EDITORIAL SCIENS 67

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