Todos hemos aprendido sobre matemáticas en la escuela. Para muchos de nosotros, esto nos recuerda ejercicios como bisecar formas geométricas o resolver ecuaciones algebraicas. Pero, ¿qué tienen que ver las matemáticas con la investigación del cerebro?
Neurocientíficos computacionales, como la Profesora Asistente Tatiana Engel del Laboratorio Cold Spring Harbor (CSHL), utilizan las matemáticas para comprender mejor cómo las redes cerebrales procesan información, envían señales y realizan los cálculos que efectuamos consciente e inconscientemente cada día. Engel, quien es miembro asociado del Simons Center for Quantitative Biology de CSHL, se enfoca en entender qué hacen las neuronas en nuestros cerebros cuando tomamos decisiones, y utiliza las matemáticas para mapear el comportamiento de esas neuronas.
El Cerebro como una Máquina de Cálculo
Incluso una acción simple, como servirse un vaso de agua, requiere que el cerebro realice cientos de cálculos. “¿Dónde está la cocina? ¿Dónde está el grifo? ¿Dónde está el vaso? ¿Cómo lo agarras?”, explica Engel. “Tienes que crear un ‘programa’ para controlar tus músculos, que guíe tus movimientos para conseguir este vaso de agua. Así que, si piensas en cómo representarías este programa, lo escribirías en ecuaciones matemáticas”.
Dado que el cerebro es tan complejo, los neurocientíficos aún están trabajando en la modelización matemática de incluso sus decisiones más sencillas.
Modelando la Toma de Decisiones Neuronales
Uno de los experimentos fundamentales que los neurocientíficos realizan para estudiar la toma de decisiones implica mostrar a un animal un estímulo de puntos de luz en movimiento en el centro de una pantalla. Algunos de esos puntos se mueven hacia la izquierda, mientras que otros se mueven hacia la derecha. El sujeto debe decidir repetidamente en qué dirección se mueve la mayoría de los puntos. Cada vez que el sujeto elige izquierda o derecha, sensores especiales registran cómo se activan las neuronas en su cerebro.
Con estos datos registrados, los neurocientíficos computacionales como Engel pueden desarrollar Modelos Matemáticos para representar los patrones de “picos” de activación neuronal. Piensa en conectar los puntos para encontrar el camino a un cofre del tesoro: el modelo conecta los picos de las neuronas que se activan y rastrea el viaje que realiza el cerebro del sujeto para tomar una decisión.
El Desafío de la Variabilidad Neuronal
Parece bastante sencillo, ¿verdad? No del todo. El mismo sujeto, al que se le muestra el mismo patrón de puntos en movimiento en diferentes ocasiones, podría llegar a la misma decisión cada vez, pero de diferentes maneras, o podría elegir respuestas completamente distintas. Estas Variabilidad deben tenerse en cuenta al desarrollar modelos computacionales del cerebro.
“Si a alguien se le pide que decida entre las mismas opciones una y otra vez, puede cansarse después de docenas de repeticiones”, explica Engel. “No podemos controlar cuán motivado estás, cuán cansado estás. Como resultado de eso, todos estos parámetros no controlados cambiarán los patrones de respuesta neural. Pero al usar grandes conjuntos de datos, podemos comprender la estructura de esta variabilidad e identificar sus fuentes”.
El Proceso de Creación y Verificación de Modelos
Para crear un modelo de cómo las células cerebrales se comunican al tomar decisiones, Engel y su equipo en CSHL procesan datos de cientos de experimentos diferentes. Pero crear un modelo no es el final de su trabajo. Hay un paso importante más: invertir todo el proceso.
La mejor manera de determinar si un modelo está bien concebido es usarlo como una hipótesis en otro experimento. Si los datos coinciden con las predicciones del modelo, entonces es un buen ajuste. Si hay diferencias significativas entre las predicciones del modelo y los resultados del experimento, entonces el modelo debe ser refinado y probado de nuevo. Probar y volver a probar los modelos puede ser un proceso largo, pero los resultados podrían cambiar vidas.
Aplicaciones de la Neurociencia Computacional
Las aplicaciones de la investigación de Engel son de gran alcance. La inteligencia artificial utiliza algoritmos basados en modelos computacionales del cerebro para intentar imitar mejor cómo piensan los humanos y permitir que la IA responda mejor a nuestras necesidades. Las ecuaciones matemáticas ayudan a asistentes de voz virtuales como Siri de Apple y Alexa de Amazon a comprender mejor los comandos en diferentes idiomas y acentos. Hay más aplicaciones en ingeniería robótica, donde los modelos inspirados en el cerebro ayudan a crear movimientos más fluidos en robots de próxima generación.
Los modelos computacionales también pueden ayudarnos a comprender las Enfermedades Mentales. Individuos con afecciones como la esquizofrenia o la adicción a veces toman decisiones que saben que serán perjudiciales para ellos mismos o para otros. La clave para comprender tales elecciones contraintuitivas puede residir en comprender qué están haciendo o dejando de hacer las neuronas, y las conexiones entre ellas, cuando se toman decisiones.
“Ha habido estudios que muestran que los pacientes con esquizofrenia tienen déficits en sus habilidades de toma de decisiones. No es el factor principal del que sufren los pacientes en su vida, pero es un síntoma. Nos dice que los circuitos neurales afectados en la enfermedad también están involucrados en la Toma de Decisiones”, dijo Engel. “A menos que entendamos cómo operan esos circuitos, no podremos avanzar en el tratamiento eficiente de estos trastornos”.
Tabla de Aplicaciones Clave
| Área de Aplicación | Cómo Ayudan los Modelos Computacionales del Cerebro |
|---|---|
| Inteligencia Artificial (IA) | Sirven de base para algoritmos que imitan el pensamiento humano y mejoran la respuesta a necesidades. |
| Asistentes de Voz Virtuales | Ayudan a la comprensión de comandos en diversos idiomas y acentos. |
| Ingeniería Robótica | Inspiran modelos para crear movimientos robóticos más fluidos y naturales. |
| Comprensión de Enfermedades Mentales | Permiten analizar los circuitos neuronales involucrados en la toma de decisiones afectadas en trastornos como la esquizofrenia o la adicción. |
Preguntas Frecuentes sobre Matemáticas y Neurociencia
¿Qué es la Neurociencia Computacional?
Es un campo que utiliza herramientas matemáticas y computacionales para estudiar y modelar el funcionamiento del cerebro, especialmente cómo procesa información y toma decisiones.
¿Cómo se utiliza la matemática para estudiar las decisiones?
Se registran las Actividad Neuronal (como los patrones de activación o "picos") durante la toma de decisiones en experimentos. Luego, se desarrollan modelos matemáticos que representan estos patrones y el proceso subyacente.
¿Por qué es difícil modelar el cerebro?
El cerebro es increíblemente complejo y la respuesta neuronal puede variar significativamente incluso ante el mismo estímulo, debido a factores como el cansancio o la motivación. Esta variabilidad presenta un desafío que requiere grandes conjuntos de datos y modelos sofisticados.
¿Los modelos cerebrales se usan solo para entender decisiones simples?
Aunque la investigación básica a menudo comienza con decisiones simples para construir una comprensión fundamental, los modelos tienen aplicaciones que van desde la mejora de la tecnología (IA, robótica) hasta la comprensión de procesos cognitivos complejos y trastornos como la esquizofrenia.
¿Cómo ayudan estos modelos a tratar enfermedades mentales?
Al comprender los circuitos neuronales específicos que están implicados en la toma de decisiones afectada en trastornos como la esquizofrenia, los investigadores pueden identificar objetivos potenciales para tratamientos más efectivos.
La investigación básica de Engel sobre los cálculos del cerebro está construyendo nuestra comprensión de la biología cerebral y guiando innovaciones que mejorarán la vida de personas en todo el mundo. Un poco de matemáticas puede llegar muy lejos.
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