El equipo de Ranulfo Romo ha realizado experimentos de estimulación con primates / UPF

Un modelo computacional de la actividad cerebral es capaz de aprender a decidir

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El 12 de mayo, tuvo lugar en Bruselas (Bélgica) la reunión final y la presentación de resultados del proyecto europeo BrainScaleS, proyecto en que ha participado Etienne Hugues, investigador del Centro de Cognición y Cerebro (CBC) que dirige Gustavo Deco, profesor de investigación ICREA del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF.

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UPF / La contribución del CBC al proyecto BrainScaleS ha consistido en la elaboración de un modelo computacional sobre la actividad espontánea del cerebro en estado de reposo, así como también un análisis de datos y modelo computacional de la actividad neuronal cuando el cerebro hace una tarea determinada, por ejemplo un ejercicio de discriminación perceptiva, por lo que se ha trabajado conjuntamente con el profesor mexicano Ranulfo Romo, que ha llevado a cabo los experimentos de discriminación perceptiva en primates.

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En estado de reposo, las redes neuronales están en equilibrio

En cuanto a la actividad del cerebro en estado de reposo, los estudios realizados con resonancia magnética en humanos han mostrado que las fluctuaciones en el consumo de oxígeno de las células nerviosas señalan una organización específica en redes. Al comparar los modelos computacionales elaborados con los datos fisiológicos obtenidos se comprueba que la excitación y la inhibición neuronal son dos procesos que se mantienen en equilibrio en estado de reposo.

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En actividad cerebral, las áreas cerebrales implicadas se comunican

El equipo de Ranulfo Romo ha realizado experimentos de estimulación con primates consistentes en estimular primates con dos vibraciones táctiles diferentes, separadas por un intervalo de tiempo. Los animales tenían que discernir cuál de los estímulos tenía una frecuencia de vibración más alta. Entonces, Romo mesuró la actividad de las neuronas durante la ejecución de la tarea y comprobó que la actividad neuronal es temporal y distribuida en diferentes áreas corticales.

Se ha podido comprobar que las neuronas pueden dar de manera separada diferentes tipos de respuesta

Se ha podido comprobar que las neuronas pueden dar de manera separada diferentes tipos de respuesta. Además de neuronas que responden solamente a la estimulación, otras tienen el rol de memoria de trabajo, obviando los valores de las estimulaciones y, finalmente, otro grupo de neuronas están implicadas en la toma de decisiones.

Adria Tauste y Marina Martínez, miembros del grupo de Gustavo Deco han estudiado la respuesta de las neuronas, a nivel individual y a nivel global en diferentes áreas del cerebro,  empleando técnicas de teoría de la información. De esta manera se ha podido comprobar que, sorprendentemente, en el transcurso de una determinada tarea, todas las áreas cerebrales implicadas se comunican. Por el contrario, cuando se estimula al animal, pero con la instrucción de no hacer la tarea, la comunicación entre todas las áreas desaparece. Es decir, como Tauste ha podido comprobar, “es como si el estado global del cerebro dependiera de cumplir o no una tarea determinada”.

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Un modelo computacional de la actividad cerebral

Con toda esta información, el equipo del Centro de Cognición y Cerebro (CBC) de la UPF, en el marco de BrainScaleS, ha propuesto, por primera vez, un modelo computacional de la actividad neuronal cerebral para una tarea de discriminación perceptiva. Como ha manifestado Hugues, “este modelo propuesto consta de  las tres redes neuronales identificadas: una red sensorial, otra que actúa como memoria de trabajo y por último otra que actúa en la toma de decisiones”.

Como ha continuado manifestando Hugues, “hemos demostrado que este modelo no sólo responde a las categorías de respuesta neuronal identificadas en el cerebro de primate relativas a los procesos sensoriales, la memoria de trabajo y la toma de decisiones, sino que, y esto es todavía más importante, haciendo servir un mecanismo de plasticidad sináptica, nuestro modelo, en cada ensayo sucesivo, es capaz de aprender a decidir de la misma forma que lo haría un sujeto experimental”.

El proyecto europeo BrainScaleS (Brain-inspired multiscale computation in neuromorphic hybrid systems) ya ha finalizado y los resultados globales obtenidos se pueden consultar en la web del proyecto BrainScaleS. Éste ha sido un ambicioso proyecto internacional del 7º Programa Marco, que pertenece al Future Emerging Technologies (FET) y que la Unión Europea destinó 8,6 millones de euros para llevarlo a cabo en cuatro años, a partir del 2011.

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