OPENBCI: UNA INTERFAZ CEREBRO-COMPUTADORA OPEN SOURCE PARA MAKERS

OpenBCI es una plataforma open source de electroencefalografía (EEG), programable, de bajo costo y compatible con Arduino, que permite a cualquiera con una computadora, accesar a sus ondas cerebrales. “Nuestra visión es la de aprovechar todo el potencial del movimiento open source para acelerar la innovación en la ciencia del cerebro a través del desarrollo colaborativo de hardware y software“.

Memoria eidética

La memoria eidética es el nombre científico que en psicología se le da a la comúnmente llamada memoria fotográfica. Aquellas personas que nacen con esta cualidad tienen la capacidad de recordar cualquier aspecto de lo que hayan visto, leído o escuchado.

Marvin Minsky considera una pérdida de tiempo los proyectos sobre el cerebro

Según Marvin Minsky, los enormes recursos que EE UU y Europa destinan a megaprogramas de investigación sobre el cerebro humano están mal enfocados, uno de los padres de la inteligencia artificial que hoy recibe el Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en Tecnologías de la Información y la Comunicación. Su propuesta es estudiar primero cómo funciona el cerebro de animales pequeños, como las libélulas.

Mas de 3000 personas programadas por MP3

Se trata del llamado “Experimento Mp3″ en su versión número 7 y que es realizado por Improv Everywhere. La gente fue convocada por medio de Internet a participar y más de 3000 personas se ofrecieron!

Experimento 7

A todos los participantes se les pidió descargar un archivo MP3 y luego ir a un lugar designado para, ejecutarlo a una hora precisa y recibir las instrucciones del audio que iban oyendo en sus reproductores, acerca de las cosas concretas que deberían hacer al mismo tiempo.

Manhattan fue el sitio elegido, al presionar play simultáneamente en las tiendas del concurrido centro. El experimento Mp3 logró que estas personas se reunieran, se rascaran la cabeza, caminaran hasta el Bryant Park, entre muchas otras cosas, para finalmente terminar con un gran baile de momias con papel higienico.

Es increíble es ver como 3.000 personas sigue al pie de la letra las instrucciones de un audio Mp3 como si fueran robots programados, francamente es muy divertido, espero que lo disfruten.

¿Cuánto tarda una supercomputadora en modelar un segundo del cerebro humano?

A pesar de Wikipedia, todavía hay muchas disputas de bar que no se puede resolver fácilmente. Seguramente en alguna ocasión un amigo tuyo aseguró que las computadoras ya rebasaron la capacidad del cerebro humano, y que por tanto darán un golpe de Estado de un momento a otro. Por supuesto, tú no le creíste, pero no encontraste forma de probarle que se equivocaba… hasta ahora.

Un experimento llevado a cabo por investigadores japoneses y alemanes intentó modelar el funcionamiento del cerebro humano en “K”, una de las cuatro supercomputadoras más potentes del mundo. El resultado fue menos veloz de lo que se esperaba, pues tardó aproximadamente 40 minutos para modelar sólo un segundo del cerebro.

Este experimento corrió por cuenta del Instituto de Ciencia y Tecnología de Okinawa, Japón, y el Forschungszentrum Jülich, un centro de investigaciones interdisciplinarias de Alemania. Lo que hicieron fue medir la capacidad de la cuarta supercomputadora más potente en el mundo con relación al cerebro humano. La supercomputadora se llama “K” cuenta con 705,024 núcleos de procesamiento y 1.4 millones de GB de memoria RAM.

El experimento consistió en usar Tecnología de Simulación Neurológica (NEST por sus siglas en inglés) para tratar de reproducir 1.73 mil millones de células y 10 billones de sinapsis. Aunque parece mucho, todo esto no representa sino el 1% de la capacidad cerebral. Como te imaginarás, el cerebro ganó de calle la contienda, pues “K” tardó 40 minutos en procesar lo que el cerebro hace en un segundo.

A pesar de estos desalentadores resultados, Markus Diesmann, de la Universidad de Freiburg aseguró que las computadoras alcanzarán la capacidad de nuestro cerebro antes de que acabe esta década. De manera que por el momento no tienes que preocuparte por la llegada de un apocalipsis provocado por máquinas, en diez años será una posibilidad latente, pero por ahora no hay por qué pensar en ello.

Resuelven misterio biológico que impulsara a la inteligencia artificial

Mediante la simulación informática de 25.000 generaciones de evolución, los ingenieros y expertos en robótica de la Universidad de Cornell han descubierto por qué las redes biológicas tienden a organizarse como módulos – un hallazgo que dará lugar a una mejor comprensión de la complejidad de la evolución.

El descubrimiento ha contestado la pregunta de por qué los sistemas biológicos se organizan de forma modular, y ayudará en la creación de sistemas más complejos de inteligencia artificial.

El hallazgo también ayudará en el desarrollo de la inteligencia artificial, para que los cerebros de los robots adquieran la gracia y la astucia de los animales.

Desde los cerebros hasta las redes reguladoras de genes, muchas entidades biológicas se organizan en módulos – cúmulos densos de partes interconectadas en una red compleja. Durante décadas, los biólogos han querido saber por qué los seres humanos, las bacterias y otros organismos evolucionaron en forma modular. Al igual que los ingenieros, la naturaleza construye cosas de forma modular y por la combinación de partes distintas, pero eso no explica el origen evolutivo de la modularidad. Los reconocidos biólogos Richard Dawkins, Günter P. Wagner, y el ya fallecido Stephen Jay Gould identificaron la cuestión de la modularidad como un tema central en el debate sobre “la complejidad de la evolución”.

Durante años, el supuesto predominante ha sido simplemente que la evolución de los módulos se debe a que las entidades modulares pueden responder a los cambios con mayor rapidez, y por lo tanto, tienen una ventaja adaptativa sobre sus competidores no modulares. Pero eso puede no ser suficiente para explicar el origen del fenómeno.

El equipo descubrió que la evolución no produce módulos, porque son diseños más adaptables, sino porque los diseños modulares tienen menos y más cortas conexiones de red. Las construcción de las conexiones de red es costosa, y su mantenimiento también lo es. Al final, resultó que fue suficiente incluir un “costo de cableado” para hacer que la evolución favoreciera a las estructuras modulares.

Para probar esta teoría, los investigadores simularon la evolución de las redes con y sin el coste de las conexiones de red.

Una vez que se agrega un costo de conexiones de red, los módulos aparecen inmediatamente. Cuando no se incluye el costo, los módulos nunca se forman. El efecto es muy dramático, dijo Jeff Clune de la Universidad de Wyoming.

Los resultados pueden ayudar a explicar la presencia casi universal de la modularidad en redes biológicas tan diversas como las redes neuronales – como el cerebro de los animales, en las redes vasculares, en redes de regulación génica, redes de interacción de proteína-proteína, redes metabólicas, e incluso en redes construidas por los humanos, como la Internet.

Los hallazgos se publican en la edición de 30 de enero de Proceedings of the Royal Society.

Aplicaciones de lectura rápida podrian limitar la comprensión del texto

A fin de facilitarle el acceso a textos a la gente que habitualmente tiene poco tiempo para leer, los desarrolladores de aplicaciones han creado programas que leen texto escrito y lo pronuncian en voz alta a una velocidad que puede llegar a ser más rápida de lo que la necesidad de respirar permitiría a un orador humano. No se discute la utilidad de esta clase de software para los casos en los que el usuario no puede emplear la vista para mirar un texto, ya sea debido a problemas visuales o simplemente porque esté haciendo un trabajo que requiere su atención visual. De igual modo que podemos escuchar la radio mientras hacemos ciertos tipos de labores, podemos escuchar la locución de un texto realizada por una de estas aplicaciones.

El problema puede venir cuando, pudiendo leer con los ojos, descartamos esta opción al considerar que perdemos tiempo moviendo los ojos por el texto y que nuestra asimilación de éste será más rápida por vía auditiva y leída por un software que hable a toda velocidad.

Una nueva investigación, realizada por Elizabeth Schotter, Randy Tran y Keith Rayner, de la Universidad de California en la ciudad estadounidense de San Diego, sugiere que los movimientos oculares que hacemos durante la lectura desempeñan en realidad un papel fundamental en nuestra habilidad de comprender lo que acabamos de leer.

Los resultados del estudio indican específicamente que los movimientos oculares son una parte crucial del proceso de lectura. Nuestra habilidad de controlar el ritmo y la secuencia de cómo absorbemos información del texto es importante para la comprensión de éste. Nuestros cerebros controlan cómo se mueven nuestros ojos a través del texto, asegurando que consigamos la información correcta en el momento adecuado.

Las aplicaciones de lectura hablada rápida podrían limitar la comprensión lectora del usuario. (Imagen: Amazings / NCYT / JMC)

Cuando leemos un texto, nuestros ojos retroceden a veces para releer porciones de él. Esto ocurre aproximadamente entre el 10 y el 15 por ciento del tiempo. Schotter, Tran y Rayner pusieron a prueba la hipótesis de que estos retrocesos podrían ser un componente fundamental de la comprensión lectora, obteniendo el ya citado resultado de que sí lo son.

Información adicional

¿Cómo nuestro cerebro consigue aprender un lenguaje?

millones de personas en todo el mundo hablan y escriben cientos de lenguas distintas en función de dónde hayan nacido y crecido. ¿Cómo conseguimos entender, aprender y desarrollar los idiomas? ¿Se aprende de la misma forma el lenguaje hablado que el escrito? Enrique Noé, director de Investigación del Servicio de Daño Cerebral y Neurorehabilitación de Hospitales NISA explica cómo interpreta el cerebro humano el lenguaje.

Brain Quiz es una serie de microespacios de divulgación científica sobre nuestro cerebro, producido por la UCC+i de la Universitat Politècnica de València y Medianomedia, y financiado por la Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología (FECYT) del Ministerio de Economía y Competitividad.

Maquinas que perciben el mundo como los humanos

El funcionamiento actual de los robots descansa sobre la estrategia de “percibir primero y actuar después”. Científicos de la Universidad del País Vasco trabajan para cambiar este paradigma, y hacer que la acción no sea consecuencia de la percepción, sino una parte integral del proceso de percepción. Este proyecto, bautizado como eSMCs, mejorará el comportamiento robótico, y ayudará a comprender la naturaleza de la mente.

Xabier Barandiaran, investigador del IAS-Research y profesor en el Departamento de Filosofía de la UPV/EHU.

Percibir primero, actuar después. Sobre esta estrategia de control descansa la arquitectura de la mayoría de los robots actuales.

El proyecto eSMCs se ha propuesto como objetivo cambiar el paradigma, y generar modelos computacionales más dinámicos, donde la acción no es una mera consecuencia de la percepción, sino una parte integral del proceso de percepción.

Se trata de mejorar el comportamiento de los robots mediante modelos de percepción más cercanos a los humanos. Filósofos de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU) trabajan en la mejora de los sistemas de percepción de los robots aplicando modelos humanos.

“El concepto de cómo la ciencia ha entendido la mente, a la hora de construir un robot o mirar el cerebro, es que sacas una foto, luego esa foto se procesa como si la mente fuera un ordenador, y realiza un reconocimiento de patrones. Hay diferentes tipos de algoritmos y de técnicas para identificar un objeto, escenas, etc… Sin embargo, la percepción orgánica, la del ser humano, es mucho más activa. El ojo, por ejemplo, realiza un montón de movimientos sacádicos —movimientos oculares pequeños y rápidos— que nosotros no vemos. Ver es estabilizar y reconocer objetos a través de esa acción visual, saber cómo cambia mi relación y sensación corporal respecto al movimiento”

  

Explica Xabier Barandiaran, doctor en filosofía e investigador del IAS-Research (UPV/EHU) que bajo la dirección del investigador Ikerbasque Ezequiel di Paolo forma parte del proyecto Europeo eSMCs (Extending Sensorimotor Contingencies to Cognition / Extendiendo las Contingencias Sensomotoras a la Cognición).

Hasta ahora se ha creído que las sensaciones se procesaban y creaban la percepción que luego derivaba en razonamiento y acción. Para Barandiaran, la acción es parte integral de la percepción:

“Nuestra idea fundamental es que cuando percibimos, lo que hay es una exploración activa, una coordinación particular con el entorno, como una especie de danza invisible que hace posible la visión”.

Pensar con el cuerpo y el entorno

Desde el proyecto eSMCs se quiere aplicar esa idea a los modelos computacionales utilizados en robots, mejorar su comportamiento y comprender así la naturaleza de la mente animal y humana.

Para ello, los investigadores trabajan con las contingencias sensomotoras: relaciones regulares existentes entre acciones y cambios en las variaciones sensoriales asociados a dichas acciones. Un ejemplo de este tipo de contingencia es cuando uno bebe agua a la vez que habla, casi sin darse cuenta de haberlo hecho.

La interacción con el entorno se ha dado, “sin necesidad de representar internamente que esto es un vaso, y luego computar necesidades y planificar una acción”, explica Barandiaran, “la visión del vaso llama a la acción, se coordina con la sed, al tiempo que la propia presencia del agua en la mesa me basta para coordinar el ciclo visuomotor que termina con el vaso en mis labios”.

Lo mismo ocurre en los robots del proyecto eSMCs, “están todo el rato en movimiento, no se paran a pensar, piensan en acto, con el cuerpo y el entorno”, añade.

Los investigadores del proyecto eSMCs sostienen que las acciones juegan un papel clave no solo en la percepción, sino también en el desarrollo de capacidades congnitivas más complejas.

Por lo que creen que las contingencias sensomotoras pueden ser utilizadas para definir hábitos, intenciones, tendencias y estructuras mentales, dotando así al robot de un comportamiento más complejo y fluido.

Adaptarse y sentir

Así, en uno de los experimentos llevan a cabo una simulación robótica (desarrollada por Thomas Buhrmann, también integrante de este equipo de la UPV/EHU) en la que un agente tiene que discriminar entre lo que podríamos llamar un grano de acné y una picadura o bulto en la piel.

Arquitectura robótica.

“El acné tiene punta, y la picadura no. Nuestro agente, igual que las personas, se queda en la punta y reconoce el acné, y cuando pasa por el bulto, lo ignora. Lo que buscamos modelar y explicar es ese momento perceptivo que se construye con la exploración activa de la piel, cuando sientes que ‘ah! he dado con el grano de acné’ y sigues deslizando tu dedo por encima", comenta Barandiaran. El modelo intenta identificar qué tipo de relación se establece entre los ciclos de movimiento y sensación y los patrones neurodinámicos que simulan en el “mini-cerebro” del robot.

En otro robot, construido en el Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad de Zurich, Puppy, un perro robótico, es capaz de adaptarse y “sentir” la textura del terreno en el que se mueve (resbaladizo, viscoso, rugoso, etc.) explorando las contingencias sensomotoras que se producen al andar.

El trabajo del equipo de investigación de la UPV/EHU se centra en la parte teórica de los modelos a desarrollar. “Como filósofos lo que hacemos, en gran medida, es definir conceptos. Nuestro mayor objetivo es poder definir conceptos técnicos como el de hábitat sensomotor, o el de patrón de coordinación sensomotora, así como el de hábito o el de la vida mental en su conjunto”.

Definir y dar forma matemática a los conceptos es fundamental para que el científico pueda aplicarlo en experimentos concretos, no solo con robots, sino también con humanos.

Los socios del centro Médico Universitario Hamburgo-Eppendorf, por ejemplo, estudian cómo cambia la percepción del tiempo y del espacio en pacientes con Parkinson, en dialogo con los desarrollos teóricos del equipo de la UPV/EHU.

Un largo segundo

Durante un solo segundo ocurren millones de acontecimientos en el cerebro . ¿Cómo se las arregla este complejo órgano para ordenarlos y saber lo que sucede antes, después o simultáneamente?

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Los sentidos envian millones de impulsos al cerebro. Millones llegan incluso desde un sentido como la vista. El cerebro tiene múltiples áreas de procesamiento. En la vista por ejemplo se procesa en centros distintos el color, la forma o el movimiento. Cada impulso recorre un camino diferente al resto. Algunos son más largos y otros son más cortos. Por lo tanto, tardan distinto tiempo en llegar al cerebro. ¿Cómo sabe el cerebro que dos impulsos que sucedieron a la vez pero llegan en distinto momento son en realidad simultáneos?

¿Son concientes los animales?

Esta pregunta ha pasado a ser una afirmación a través de la declaración firmada por un destacado grupo de científicos entre los que se encuentra Stephen Hawking. The Cambridge Declaration on Consciousness proclama con bases científicas la idea de que los animales son conscientes en la misma medida que los seres humanos. Una lista de animales entre los que se incluirían todos los mamíferos, aves o incluso el pulpo.

La inteligencia trabaja coordinadamente en áreas corticales concretas

Regiones corticales relacionadas con la inteligencia general y las funciones ejecutivas

Rojo: comunes Naranja: específicas de la inteligencia general Amarillo: específicas de las funciones ejecutivas.

El cerebro del niño

El cerebro de un niño está más densamente conectado que el de sus padres, y además utiliza más energía.

Las RC relacionadas con la lectura ya están establecidas a la edad de 7 años

Científicos estadounidenses de Washington D.C. explican que las redes cerebrales relacionadas con la capacidad de leer se establecen a una edad más temprana de lo que se creía.

Han empleado la resonancia magnética funcional para medir la actividad cerebral de niños de 5 a 7 años, y han observado que las redes relacionadas con la lectura se han formado ya a los 7 años de edad.

No hay herramientas para descifrar el funcionamiento del cerebro humano

El neurobiólogo español Rafael Yuste, es uno de los impulsores del proyecto Brain de Estados Unidos, que busca técnica nuevas para estudiar el cerebro y sus enfermedades

es el principal impulsor del proyecto Brain que Obama anunció hace un año para desentrañar los misterios del cerebro. Nacido en Madrid en 1963, estudió medicina en la Universidad Autónoma y ha pasado por el laboratorio de dos premio Nobel. Se ha especializado en medir la actividad de las neuronas con una técnica que se ha convertido en un fundamento de la neurobiología. Dirige un grupo en la Universidad de Columbia cuyo principal objetivo es entender el funcionamiento de los circuitos básicos de la corteza cerebral, la parte más evolucionada del cerebro, que sólo está presente en los mamíferos. Yuste ha visitado Madrid invitado por la Fundación Banco Santander.

—¿Como se gestó el proyecto Brain?

­—Se pone en marcha en septiembre de 2012, en una reunión en Inglaterra con 25 científicos de distintas disciplinas. Convocada por fundaciones privadas de Inglaterra y Estados Unidos, nos pidieron ideas para impulsar la neurociencia. Yo propuse desarrollar un proyecto internacional a gran escala, como el Genoma Humano, enfocado a desarrollar técnicas nuevas para registrar la actividad de todas las neuronas de un circuito cerebral completo, como el cerebro de un animal pequeño o un trozo de cerebro de mamífero o de un paciente. La propuesta fue acogida inicialmente con muchas críticas, pero se pusieron de mi lado otros científicos, entre ellos George Church, uno de los impulsores del Genoma Humano. Church argumentó que esas críticas eran las mismas que se hicieron al Genoma y no tenían ningún fundamento. Así nació el Mapa de la Actividad Cerebral, que después Obama denominó Brain. Al Departamento de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca le encantó la idea porque estaban pensando en desarrollar un proyecto científico a gran escala, y creyeron que esto es lo que puede aportar nuestra generación al futuro, con tanta relevancia como mandar un hombre a la Luna o descifrar el Genoma.

—¿El balance del primer año es bueno?

­—Sí. El presupuesto inicial fue de 100 millones de dólares, menos de lo que queríamos. Dentro de dos semanas entra en el segundo año, con más fuerza y se duplican los fondos. Estoy feliz porque veo cómo ha surgido el proyecto y es algo muy bonito:una persona tiene una idea, y esta se puede incorporar a un sistema de gobierno y puede cambiar el desarrollo de investigación y tecnología de un país en menos de dos años.

-Plantea algunas críticas al reparto de fondos en el proyecto Brain, pese a que usted no tiene problemas porque acaba de recibir un importante premio de los NIH...

-Soy crítico aunque no me afecte personalmente. George Church y yo publicamos un artículo en “Scientific Américan” diciendo que sería una pena si repartiera el dinero asignado a la iniciativa BRAIN en muchos proyectos pequeños en vez de concentrarlo en crear centros nacionales donde se agrupen especialistas de distintas disciplinas para que colaboren codo con codo. Eso es lo que se consiguió en el genoma humano y otros proyectos como los aceleradores de partículas en la física de los años cuarenta, o los observatorios astronómicos. Centros internacionales de investigación financiados con dinero público dotados de instrumentos muy caros para laboratorios individuales. Esa crítica ha sido recibida por el responsable del proyecto de la Casa Blanca hace dos semanas, en una conferencia de prensa telefónica abierta a todo el país. Sin saber quién era yo, me dieron paso en directo y pude decírselo y me dio una respuesta muy buena: que lo estaban considerando para el segundo año porque aun no estaban seguros de cómo hacer las cosas.

-¿Ahora mismo la neurociencia está muy compartimentalizada? ¿Lo que se hace en un laboratorio, incluso el mismo fallo, se comete en otro?

-Sí, la neurociencia es como un niño que ha crecido y la ropa se le queda pequeña. Es una ciencia que surge en los aledaños de otras grandes ciencias como la física o la química, y se desarrolla en laboratorios individuales de 4-5 personas. Hay muchos de estos en todo el mundo. Los neurobiólogos hemos trabajado con la mentalidad de tener una tienda de fruta en la esquina pero hay que aunar fuerzas. Es algo que físicos y químicos descubrieron hace mucho. La física creció a comienzos del siglo XX y pasó de los laboratorios individuales a grandes centros, como el CERN conde trabajan miles de personas. El experimento para descubrir el bosón de Higgs no se puede hacer en un laboratorio individual. En Neurociencia necesitamos la infraestructura suficiente para hacer un experimento equivalente al Bosson de Higgs sobre la consciencia o del pensamiento humano en el futuro. Quizá sea en la próxima generación. La neurocienica ya ha crecido y tiene espaldas suficientemente anchas y hay que tratarla como a otras disciplinas.

-Que haya varios proyectos para descifrar el cerebro humano en EEUU; Europa, Japón, Israel, ¿divide esfuerzos?

-Sería mejor uno solo, pero que hayan surgido independientemente demuestra que a la neurociencia se le ha quedado pequeño el traje, porque está ocurriendo lo mismo en todo el mundo.

—¿Que no se avance más en Neurociencia se debe a que no hay técnicas adecuadas?

­—Este es nuestro argumento. Las técnicas actuales tienen poca potencia comparada con el problema que tenemos delante: mapear la actividad de todos los circuitos cerebrales. Necesitamos incorporar a científicos de otras disciplinas: ingeniería, informática, física, química y matemáticas. Es repetir la receta que funcionó tan bien con el Genoma Humano. Se sabía lo que había que hacer, pero no cómo. Pero estaba claro que en laboratorios individuales nunca se lograría. Gracias a ello estamos entrando en la era de la medicina personalizada. Esperamos que ocurra lo mismo con la neurociencia y que acabe revolucionando la neurología y psiquiatría del futuro.

—¿Qué técnicas prometen revolucionar el estudio del cerebro?

­—Las de mayor potencial son las ópticas. Hay una revolución dirigida por las tecnologías de comunicación óptica. Hay láseres, interruptores ópticos, maneras de excitar y medir con luz como nunca en la historia. Estas técnicas han llegado a la neurobiología para visualizar la actividad neuronal y cambiarla. Se pueden utilizar colorantes sensibles para mapear neuronas y láseres de dos fotones que penetran dos milímetros dentro del tejido cerebral para verlo en tres dimensiones in vivo. Optoquímica, optogenética y microscopía con láser son las técnicas más prometedoras. Y se empieza a hablar de otras como máquinas híbridas, con componentes biológicos y tecnológicos capaces de leer y cambiar la actividad en circuitos cerebrales.

—La optogenética permite encender y apagar grupos de neuronas mediante luz. ¿Se podrá aplicar en humanos?

—No es descabellado. Tiene que ver con la terapia génica, que tiene mala reputación porque en Filadelfia, hace 15 años, un niño murió cuando le trataban de un cáncer. A pesar de su potencial, provocó un cierre de puertas generalizado al uso de virus en terapia génica. Pero esto está empezando a cambiar y Europa lidera su aplicación. Hay ensayos clínicos en pacientes ciegos para restaurar la vista. Se hace cada vez más y de manera más segura, con virus más sofisticados que no dañan al sistema inmune del paciente, uno de los principales problemas. No es descabellado pensar que en un futuro tengamos terapia génica para muchas enfermedades, incluidas las cerebrales. En este caso se podrían utilizar virus que lleven genes que respondan a la luz.

­—Plantea la posibilidad de utilizar láser para tratar la epilepsia...

—Ya se han parado ataques epilépticos en ratas utilizando optoquímica, una técnica que consiste en tomar una pastilla en la que el compuesto está inactivo hasta que se somete a la luz láser. Junto con otros grupos intentamos hacer lo mismo con optogenética. En animales lo tenemos en la mano, pero es necesario dar el paso a humanos y lleva mucho tiempo y está muy regulado. Puede llevar de cinco a diez años.

-El cerebro tiene propiedades «emergentes», como la generación de ideas, que no se explican por la suma de la actividad de varias neuronas. ¿Eso puede dificultar el estudio del cerebro?

-Es posible que no haga falta saber la actividad de todas y cada una de las neuronas. Pero está claro que nadie ha podido ver la actividad de grupos de neuronas de forma relativamente potente. Por eso hay que hacerlo, para ver cuáles son las propiedades emergentes y qué tipos de estructuras funcionales hay. No sé la respuesta a esa pregunta. Pero el camino lógico es desarrollar las técnicas para ver la actividad de las neuronas.

-¿Habrá alguna ley básica responsable de esas propiedades emergentes que nos hacen humanos?

-Yo estoy seguro que habrá leyes que van a ser importantísimas y van a describir, por ejemplo, los pensamientos, porque una propiedad emergente del cerebro humano es generar ideas, pero la idea está generada por las neuronas...

-Pero todos tenemos las mismas neuronas y no todos generamos las mismas ideas, ¿esas propiedades emergentes dependen de cada persona?

-Eso no me parece que sea un problema porque cada persona puede generar propiedades emergentes distintas pero con muchas similitudes entre ellas y las reglas pueden ser generales. Habrá una ecuación que describa cómo emergen las ideas de la actividad neuronal. Y esta ecuación será universal, para todas las personas. Incluso animales. Estas leyes generales serán fundamentales para ver cómo funciona la mente humana y también para ver qué les ocurre a los pacientes psiquiátricos y neurológicos. Y cuáles son las alteraciones en estas leyes que dan lugar a las enfermedades. Estoy doblemente interesado por esta posibilidad de un sistema de leyes básico que capturen las propiedades emergentes de los circuitos cerebrales. Y la mejor manera de entenderlas es desarrollar las técnicas para poder tener datos y demostrarlas.

-¿La capacidad de adaptación del cerebro, la neuroplasticidad, es una propiedad emergente?

-Yo creo que sí, en el sentido de que las conexiones entre neuronas son plásticas y se modifican en función de las demandas del ambiente. Una de las teorías más interesantes es la posibilidad de que el cerebro sea una computadora líquida, que esté siempre cambiando, a diferencia de las que tenemos en casa. De ahí el término líquido, como el agua de un río, que nunca es la misma, porque fluye. Se podría pensar que con el cerebro ocurre algo parecido. Gracias a que las conexiones cambian influidas por el ambiente, nunca estaría en la misma situación, porque cada hecho que vivimos nos cambia el cerebro. Y eso, más que una propiedad emergente, serían cambios en las propiedades emergente.

-Eso complicaría más las cosas...

-No necesariamente. Es posible que lo que tengamos en la corteza cerebral sea una máquina de Touring biológica, un ordenador biológico que puede adaptarse y solucionar cualquier problema. Y quizá ese sea el secreto de nuestra corteza cerebral, que tengamos un microprocesador muy general, válido para cualquier trabajo, pero gracias a la plasticidad se puede adaptar al mundo y a problemas concretos. Así este microprocesador general se convierte, en la corteza visual, por ejemplo, en un circuito que analiza lo que vemos; en la corteza motora, en otro que programa los músculos para generar un comportamiento coherente. En vez de complicarlo más, quizá sea la esencia de cómo funciona el cerebro. Y permite simplificar la estructura, porque evita construir “máquinas” específicas que solucionen la visión o los comportamientos motores. Y eso puede explicar la progresión evolutiva de la corteza cerebral, el éxito de los mamíferos en la evolución y en concreto de los primates y la especie humana. Estamos dominando la tierra porque tenemos algo en nuestra cabeza que nos permite adaptarnos y solucionar todo tipo de problemas.

-Sostiene que la corteza cerebral, la parte más evolucionada del cerebro, que solo poseen los mamíferos, debe estar compuesta por unidades muy básicas y sencillas y que lo que nos diferencia de los animales es el número de estas unidades, no su complejidad...

-Es la hipótesis que defiendo, pero todavía no se ha demostrado. Debe haber unos módulos cerebrales repetidos, y si logramos entender cómo funciona uno de ellos en un mamífero podremos entender cómo funciona también en los humanos. Pero otros piensan que el cerebro humano es completamente distinto al de otros animales y que incluso tiene neuronas diferentes. Este es un debate de cien años abierto, desde que lo abrió Ramón y Cajal. Es una pregunta abierta y trabajamos en ese tema directamente con colegas en Madrid, en el Instituto Cajal-UPM con Javier de Felipe. Y también en Estados Unidos, en el Instituto Allen de Estudios Cerebrales, donde hay un departamento entero estudiando estas dos hipótesis, ¿hay neuronas especiales en nuestro cerebro o las mismas que en el de un ratón pero en mayor cantidad? Quizá en cinco años pueda responder.

-Tenemos el conectoma del gusano C. elegans, es decir el mapa de las conexiones que sus 302 neuronas establecen entre sí, pero no se sabe cómo leerlo para obtener información...

-Entender la estructura no es suficiente. Hace un cuarto de siglo que tenemos el mapa completo de todas sus conexiones, pero no hemos podido demostrar cómo funciona el cerebro del gusano en cualquier comportamiento que lleve a cabo. Esto demuestra que lo que importa no son solo las conexiones, sino ver la actividad conjunta de grupos de neuronas que se activan a la vez y forman estructuras “emergentes” que dan lugar a funciones concretas. De ahí la propuesta de desarrollar técnicas para ver cómo actúan en conjunto las neuronas del sistema nervioso. En el caso de los humanos no se podrán ver todas, pero sí en un área determinada de un paciente con epilepsia o en la esquizofrenia.

-El ciclo de conferencias en el que participa en la Fundación Santander es sobre la inmortalidad. Podemos llegar a vivir hasta 120 años, pero nuestro cerebro no aguanta aguanta con lucidez. Una de cada tres personas mayores de 80 años tienen demencia. La sociedad demanda soluciones...

-La sociedad lo demanda con razón. Los contribuyentes que pagamos impuestos, si me cambio al otro punto de vista, tenemos enfermedades como alzhéimer, párkinson o epilepsia, que son una lacra. Y los médicos no pueden hacer nada. El contribuyente quiere soluciones para curarlas. El problema es que la neurobiología no tiene todavía las herramientas para descifrar el funcionamiento del cerebro humano. Es como si estuviéramos en la época en la que los cardiólogos tenían el electrocardiograma y no se conocía el funcionamiento del corazón. Necesitamos técnicas para montar el armazón que permita a psiquiatras y neurólogos diseñar terapias curativas en lugar de paliativas como las actuales.

-¿Estamos en la edad media de la neuromedicina?

-Sí, en el sentido de los albores. Si miramos al ejemplo de la genética, en los últimos 50 años se ha revolucionado por el modelo de la doble hélice. Fue una teoría general con una potencial brutal, que cambió el conocimiento y ha permitido la secuenciación del genoma, que está cambiando la medicina. En neurobiología vamos a repetir lo mismo. En algún momento alguien propondrá una teoría de cómo funciona el cerebro, que creo que será muy simple, y con ella podremos desarrollar terapias curativas.

-¿Cómo se ve la ciencia en España desde Estados Unidos, y en concreto la neurocienica?

-Desde fuera, como español, siento los problemas que tienen en carne propia. Tengo amigos y colaboradores aquí y lo experimento a través de ellos. Me parece una situación terrible que hay que corregir cuanto antes porque los científicos actuales son el futuro de la sociedad. Dedican su carrera y su vida a ayudar a la humanidad trabajando en ciencia y lo último que se puede hacer es dejarles en la calle. Además, ellos van a permitir los descubrimientos y avances que son el motor del progreso de la sociedad. Los que tiran del carro del progreso son los científicos y los ingenieros. La avanzadilla de la sociedad y la humanidad son los científicos, recortar por ahí es dañar el futuro.

-¿La inversión privada debería implicarse más en la Ciencia en España, como ocurre en Estados Unidos?

-Claro, me parece normal. Las empresas privadas son las grandes beneficiarias de la inversión pública en el sistema de la Ciencia y no deben ser cortoplacistas para ver que la inversión actual revertirá beneficios directos como en el caso del genoma. Es como plantar una semilla hoy para que dé el fruto mañana.

El hombre que confundió a su mujer con un sombrero

Los libros de Oliver Sacks son, por asi decirlo, fascinantes, "El hombre que confundió a su mujer con un sombrero" expone casos que  son como de ciencia ficción y es curioso como por medio de las patologías cerebrales o neuronales nos damos cuenta del increíble potencial que tiene nuestro órgano mas complicado y maravilloso: el cerebro.

En el año 1966 Sacks estudio el caso de los gemelos llamados John y Michael los cuales eran muy conocidos por entonces por haber salido en la radio y la televisión, los gemelos que entonces tenían veintiséis años eran considerados por todos los especialistas que los habían estudiado como unos idiot savants, unos autistas con psicosis y grave retardo mental, no tenían nada de especial, salvo una memoria documental extraordinaria, y la facultad de utilizar un algoritmo para saber que día de la semana era un día cualquiera, pasado o futuro.

Procesamiento secuencial y paralelo.

El cerebro es un órgano de procesamiento de información masivamente paralelo. Cientos de miles de millones de neuronas actúan simultaneamente de una forma en la que cualquier producto humano (superordenadores) palidece en comparación.

Cada retina tiene millones de conos y bastoncillos que perciben la luz, la procesan y la envían a través del nervio óptico de forma simultanea. La corteza visual procesa de forma paralela esta información para reconocer puntos, rayas, rayas orientadas, rayas orientadas en movimiento, objetos, caras… Sin perjuicio de que otras áreas y neuronas puedan mantener el equilibrio corporal, escuchar una conversación…

El cerebro también procesa la información en serie puesto que hay tareas que deben de procesarse en serie. Así, primero se percibe, luego se decide y luego se ejecuta. Es muy notable que somos conscientes algunos milisegundos después de haber tomado una decisión de modo que un observador con el debido aparataje puede conocer nuestra decisión antes que nosotros.

Cuando llegamos al pensamiento lógico, este es estrictamente secuencial, convirtiéndose en un cuello de botella. Por ejemplo al realizar una operación matemática. Así mientras podemos reconocer una cara en milisegundos, invertimos muchos segundos en realizar una multiplicación compleja o fracasamos por completo. El proceso secuencial del cerebro es más evidente aún en el paradigma de interferencia de tareas donde una tarea dificulta o impide la realización de otra, porque querámoslo o no, sólo podemos tomar una decisión al mismo tiempo.

Problema del viajante

EL Problema del Agente Viajero (TSP por sus siglas en inglés) o problema del viajante, responde a la siguiente pregunta: Dada una lista de ciudades y las distancias entre cada par de ellas, ¿cuál es la ruta más corta posible que visita cada ciudad exactamente una vez y regresa a la ciudad origen? Este es un problema NP-duro dentro en la optimización combinatoria, muy importante en la investigación de operaciones y en la ciencia de la computación.

El problema fue formulado por primera vez en 1930 y es uno de los problemas de optimización más estudiados. Es usado como prueba para muchos métodos de optimización. Aunque el problema es computacionalmente complejo, una gran cantidad de heurísticas y métodos exactos son conocidos, de manera que, algunas instancias desde cien hasta miles de ciudades pueden ser resueltas.

Decodificando diagramas de circuitos del cerebro

Mediciones de calcio fluorescente muestra la actividad neuronal (izquierda) permitiendo a los científicos deducir la manera en que están conectadas las neuronas entre sí (derecha). (Crédito: MPI for Dynamics and Self-Organization)

Científicos del Instituto Max Plack para Dinámica y Auto-organización, la Universidad de Göttingen y el Centro de Neurociencia Computacional Bernstein, han desarrollado un método de decodificación de diagramas de circuitos neuronales. Por medio de la medición de la actividad neuronal, pueden determinar la probabilidad que dos neuronas estén conectadas entre sí.

El cerebro humano está compuesto de cerca de 80 mil millones de neuronas que intercambian señales entre sí. La comprensión de qué neuronas se conectan entre sí promete proporcionar información valiosa sobre la manera en que el cerebro trabaja.

La identificación de la conexión de red directamente de la estructura del tejido es prácticamente imposible, incluso en células de cultivo con sólo algunas pocas neuronas. En contraste, existen métodos bien desarrollados para grabar patrones de actividad dinámica neuronal. Tales patrones indican qué neurona específica transmitió una señal y en qué tiempo, teniendo así una especie de log de conversación neuronal.

Theo Geisel, quien encabeza el equipo, ha utilizado ya esos patrones de actividad. Los científicos utilizan información proporcionada por las mediciones de calcio fluorescente que fueron grabadas en colaboración con la Universidad de Barcelona.

El método de imagen utiliza moléculas especialmente adaptadas con células que son fluorescente cuando se unen al calcio. Ya que la concentración de calcio dentro de una neurona sigue a su actividad eléctrica, es posible grabar la actividad de miles de neuronas simultáneamente en un cultivo de células o en el cerebro vivo.

Sin embargo, la velocidad de la comunicación es demasiado alta como para observar directamente como un impulso es “disparado” y por consiguiente saber si una conexión es directa o se da a través de muchos pasos intermedios. Por medio de la consideración de estas dificultades, el algoritmo desarrollado por el equipo de Geisel hace posible obtener información increíblemente precisa sobre las líneas de conexión de la red neuronal.

“Nuestro método se basa en un concepto conocido como transferencia de entropía”, explica Olav Stetter. La transferencia de entropía es una medida utilizada en la teoría de la información para cuantificar directamente la información que fluye.

En otras palabras, es posible calcular qué tan probable es que una señal de una neurona particular ocasionará actividad en otra. “Utilizando la transferencia de entropía, desarrollamos un método robusto que puede distinguir de manera confiable entre relaciones verdaderas causales y esas que parece que existen pero son resultado de conexiones indirectas o errores de medición”, indicó Stetter.

Los científicos inicialmente aplicaron su nuevo método en experimentos de simulación de fluorescencia de calcio. Para eso, utilizaron un modelo de red neuronal para simular las señales medidas incluyendo efectos realísticos de medición dinámica y fluorescencia de calcio. Como mostraron los científicos, las relaciones causales en la red varían con el tiempo y dependen del estado de la actividad de la red. Sólo en las fases más calmadas, con relativamente baja actividad, coincidieron las relaciones causales con la estructura actual de la red.

Los investigadores esperan que su algoritmo permitirá calcular diagramas de circuitos neuronales en amplia escala, tanto en redes cultivadas como naturales. La información reunida de múltiples y diferentes redes neuronales podría ayudar a los científicos a entender cuando y donde crean conexiones las neuronas, y qué criterio utilizan para elegir sus patrones.

Cómo funciona la memoria?

Según los expertos, lo que hoy en día entendemos por memoria es un conjunto de procesos cognitivos compuestos por el almacén sensorial, la memoria de trabajo, la memoria a largo plazo y los procesos de control.

El almacén sensorial Estamos invadidos continuamente por millones de estímulos sensoriales (olfativos, visuales, auditivos, táctiles, gustativos y kinestésicos). Por ejemplo, mientras lees este artículo puedes estar escuchando los ruidos de la calle, te puede picar el pie izquierdo o quizá tienes ganas de comer. Pues bien, eres consciente de todas estas experiencias porque tu memoria pudo almacenar esa información durante una fracción de segundo. La memoria sensorial es la encargada de que reconozcamos como llamativo cualquier cambio que hay en nuestro entorno. Sin embargo, está condicionada por nuestras experiencias anteriores. Por ejemplo, si una persona va a trabajar todos los días utilizando la misma ruta su memoria sensorial prestará más atención a estímulos nuevos y especialmente relevantes, como un elefante cruzando la carretera, que a las personas, animales y objetos que está acostumbrado a ver. De hecho, muchas veces alguien al que vemos todos los días nos suele preguntar si no nos hemos dado cuenta de que ha realizado este u otro cambio en su persona y en realidad no lo habíamos notado, porque nuestra memoria sensorial, condicionada por los recuerdos que tenemos de esa persona, no detectó nada nuevo en él o ella. La memoria de trabajo Una vez que la información ha sido captada por nuestros sentidos en esa fracción de segundo, debemos situarla en la memoria de trabajo para poder utilizarla. La memoria de trabajo es la parte del equipo de procesamiento de información del cerebro que se encarga de que seamos conscientes de la información que ha sido captada por nuestros sentidos. Esto lo consigue realizando dos acciones: -almacena la información en el cerebro hasta cuatro segundos para que se pueda utilizar en cada acción que está realizando la persona; -se carga constantemente con nueva información que llega desde el almacén sensorial. De esta forma, mientras que estás leyendo este artículo, tu cerebro está realizando las siguientes acciones en la memoria de trabajo: -almacena las palabras que hay escritas en la pantalla el tiempo suficiente para que el cerebro pueda reconocerlas; -sigue recibiendo información visual de la pantalla con nuevas palabras. Si te das cuenta, este proceso sucede de forma automática y continua para que tú simplemente realices la acción de leer. La memoria a largo plazo Este tipo de memoria es la encargada de almacenar la información a largo plazo (incluye tanto la información adquirida hace segundos como hace meses o años) y su capacidad es ilimitada. La memoria a largo plazo está formada a su vez por dos tipos de memoria: la memoria implícita y la explícita. La memoria implícita es un tipo de memoria inconsciente o automática, que contiene los hábitos, las respuestas emocionales, los procedimientos rutinarios y los sentidos. Es la que permite que realicemos de forma automatizada todos los días actos como, levantarnos, caminar, preparar el café, etc. La memoria explícita por su parte, es la encargada de almacenar datos de modo consciente. Es aquella que ponemos en práctica cuando respondemos a la pregunta “¿Quién es Gandhi?”. Siguiendo con nuestro ejemplo, es el tipo de memoria que pondríais en práctica si le comentaseis a alguien acerca del contenido de este artículo. Los procesos de control Se refieren a las acciones que realiza el cerebro para dirigir y regular el análisis y el flujo de información. Esto se refiere a la puesta en práctica de estrategias de: -atención selectiva; -memoria y recuerdo; y -resolución de problemas. Los procesos de control resultarán efectivos en la medida en que la persona conozca mayor cantidad de estrategias para optimizar el funcionamiento de la memoria sensorial, la memoria de trabajo y la memoria a largo plazo, por ello es fundamental aprender permanentemente técnicas para mejorar las habilidades involucradas en cada tipo de memoria como estudiar de forma multisensorial, jugar a juegos de atención, utilizar estrategias mnemotécnicas, etc.