Real Sociedad Española de Física - RSEF

Estos esfuerzos, aunque en principio necesarios y bien justificados, podrían ser insuficientes si no se considera que la actividad cerebral emerge de fenómenos colectivos que van mucho  mas allá de los “circuitos” dictados por la anatomía del cerebro. Esto es lo que sugiere el trabajo reciente de  Haimovici y colaboradores, publicado este mes en el Physical Review Letters cuando modelan el cerebro como un sistema cercano a una transición de fase orden-desorden.  Los autores encuentran que varios aspectos fundamentales de la dinámica cerebral real del humano se pueden ver “circulando” en un mapa realístico de conexiones cerebrales sólo si las condiciones del modelo se ajustan cercanas al punto critico de una transición orden-desorden. En cambio, cuando las condiciones del modelo están alejadas de criticalidad,  ya sea hacia un excesivo desorden o hacia mucho orden, la misma estructura muestra patrones de actividad completamente diferentes a los observados en la realidad.

Ahora bien, esta dualidad estructura-dinámica que comentamos no es nueva, es el mismo dilema estructura/función que se planteó también una década atrás cuando se exageró la importancia del genoma (la estructura de los genes) en el entendimiento de la biología en general

Para entender este problema es quizás oportuno primero pensar en una analogía con la que todos estamos familiarizados: el tráfico vehicular en las calles de una gran urbe. En este caso, el problema  está  definido por el mapa de calles (es decir una estructura estática) y una dinámica individual (cada conductor y su modalidad de conducir) resultante en una dado congestionamiento o trafico fluido.    Del mismo modo en el problema del cerebro hay una anatomía de los circuitos de conexiones entre áreas del cerebro (es decir una estructura) y una dinámica  eléctrica de cada neurona, resultando en una actividad cerebral global. La actividad global es observable mediante registros de neuro-imagenes funcionales usando resonancia magnética.

En el problema del tráfico, es obvio que no podremos a partir sólo del conocimiento detallado de la estructura (es decir del “mapa”) predecir algo relevante de los embotellamientos (atascos)  que ocurren en las horas picos. No sólo eso, se sabe que aún en los casos en que se cuenta con toda la información (es decir el mapa de calles y el tráfico  monitoreado a cada hora del día) no es simple deducir el porque ni el donde de los embotellamientos, como así tampoco manipular el trafico de modo de optimizar el uso de las carreteras.

Figura 1: El tráfico de un gran ciudad es un sistema complejo en donde para la misma estructura de calles, dependiendo del numero de autos y de los hábitos de los conductores podemos observar diferentes fases (tráfico fluido, congestionado, etc.)

Aquellos familiarizados con los sistemas complejos ya saben que la dificultad en predecir la dinámica de los atascos no está limitada a este problema en particular sino que es común a un conjunto de fenómenos que ocurren en sistemas de muy diversa naturaleza. Estos sistemas complejos exhiben conductas emergentes, “algo” que emergerá de la interacción bajo alguna condición especial, pero que no está “escrito” (de ningún modo y en ningún lugar) de la estructura. En este ejemplo, los embotellamientos son la conducta que se manifiesta (es decir “emerge”) sólo para una cierta densidad critica de autos. Si hay pocos autos no existe, si hay demasiados tampoco. En el primer caso todos los conductores están satisfechos mientras que en el segundo ninguno. En la situación intermedia (en criticalidad) existe una mezcla peculiar de satisfacción (“llegare rápido a casa”) interrumpida abruptamente por insatisfacción (“acabo de encontrar un atasco delante mío”). Es en esa densidad critica que se advierte un cambio de conducta entre el tráfico fluido de autos y la aparición de embotellamientos. Por eso se dice que los embotellamiento son fenómenos “emergentes” entre el orden y desorden que ocurren a una densidad critica de autos.

Volvamos al cerebro y revisemos el trabajo de Haimovici y cols. a la luz de lo ya descripto para embotellamientos. Los autores se preguntaron cuanta información acerca de la actividad cerebral podría deducirse del conocimiento detallado de la estructura de los circuitos cerebrales.  Si la analogía comentada arriba es valida, la respuesta es obvia: dado que la estructura es la misma en un cerebro muerto (“calles vacías de  autos”) que en uno consciente, es lógico concluir que nada puede informarnos un mapa estructural acerca de la dinámica del cerebro.

Los autores consideraron una pregunta que sí puede ser mas interesante:  ya que se cuenta con un mapa realístico (aunque aún a una escala gruesa) de las conexiones del cerebro (al que se lo conoce como “conectoma”) se podría simular en él la actividad neuronal bajo varias condiciones de mucho, poco o intermedio “trafico neuronal”.  Hipotetizaron que bajo esas condiciones de diferentes flujos neuronales debiera poderse ver circulando diferentes patrones de actividad. Para ello simularon la actividad neuronal en el conectoma usando varios valores de interacción entre regiones del cerebro para reproducir condiciones de mucho, poco o intermedio trafico neuronal.  Luego compararon datos experimentales de la actividad neuronal cerebral obtenidos  con imaginería cerebral con los patrones de actividad que observaban circulando en el conectoma. Mas allá de los detalles, el principal descubrimiento de Haimovici y cols. fue que la dinámica de un cerebro consciente se reproduce circulando en un conectoma cuando el flujo de actividad está en un punto intermedio de orden y desorden.

Figura 2: Dependiendo de un parámetro diferentes fenómenos colectivos (fases) pueden emerger de la misma estructura del conectoma.

Estos hallazgos implican que el cerebro humano funciona en un estado crítico, es decir que los patrones de actividad cerebral en tiempo y espacio son una mezcla peculiar de orden y desorden (tal como la de conductores de autos satisfechos e insatisfechos). Estos resultados agregan un fuerte ímpetu a la conjetura del funcionamiento critico del cerebro impulsada por este grupo de autores en la ultima década. En este sentido, la evidencia mas reciente fue aportada por el trabajo de Tagliazucchi y cols. que muestra en  detalle la transición de fase orden-desorden en la actividad cerebral humana registrada  con resonancia. 

Hacia donde conducen estos estudios?. Conocer las reglas dinámicas del cerebro saludable es fundamental para entender, diagnosticar y tratar el cerebro alterado. Entre todos los órganos del cuerpo el cerebro es en el que mas vívidamente están relacionada su función con cambios dinámicos. Donde su funcionamiento es una danza, que ocurre en el tiempo y en el espacio de la corteza cerebral. Que esa danza se perfecciona, se recuerda y se modifica constantemente. Que algunos bailarines se pueden ir  o cambiar de parteners y que si embargo esa complicada expresión dinámica, que da lugar a lo que llamamos conducta, conocimiento y emoción perdura. Estos estudios están dedicados a construir una teoría basada en al física del cerebro que nos permita entender de que danza se trata la salud mental y como se afecta  cuando perdemos la cabeza.

Figura 3: En la fase crítica, Haimovici y cols. observaron la mayor semejanza entre los datos del modelo y la dinámica cerebral de un humano, medida por resonancia magnética. La fila superior corresponde a las zonas de excitación conjunta (también llamadas redes de reposo) encontradas en un cerebro consciente, mientras que las tres inferiores a las obtenidas a partir del modelo matemático del conectoma con tres regímenes diferentes, notándose la mayor semejanza para condiciones de criticalidad.

Referencias:

1. Haimovici A, Tagliazucchi E, Balenzuela P & Chialvo DR. Brain organization into resting state networks emerges from the connectome at criticality. arXiv:1209.5353 (2012). Physical Review Letter (2013).
2. Tagliazucchi E, Balenzuela P, Fraiman D  & Chialvo DR. Criticality in large-scale brain fMRI dynamics unveiled by a novel point process analysis. Frontiers in Fractal Physiology. (2012)
3. Chialvo DR. Emergent complex neural dynamics, Nature Physics 6, 744–750 (2010).