Nuevo tipo de neurona intriga a los neurologos

Investigadores de la Universidad de Heidelberg y la Universidad de Bonnn, ambas en Alemania, han descubierto una nueva forma de neurona, que los mantiene intrigados acerca de cual es su funcion.

A pesar de que las neuronas vienen en diferentes formas y tamaños, su estructura basica generalmente consiste en el cuerpo de una celula, de la que sobresalen apendices alargados llamados dendritas y axones.

Las dendritas son estructuras que parecen ramas de arbol, que reciben señales de otras celulas nerviosas y las depositan en el cuerpo de l celula. Las neuronas procesan la señal y la dirigen a la siguiente celula por medio de una prolongacion larga y delgada llamada axon.

El descubrimiento presenta un proceso distinto, desconocido hasta ahora. En estas celulas la señal no pasa por el cuerpo de la celula, viaja directo de la dendrita, a traves de una prolongacion directa al axon.

Las nuevas celulas fueron descubiertas en el cerebro de un raton, en el hipocampo, una estructura cerebral profunda encargada de la memoria. Los humanos tienen la misma estructura cerebral y tipo de celulas en el hipocampo que los ratones.

Para descubrir el funcionamiento de estos axones, los investigadores utilizaron pulsos de luz para activar un neurotransmisor especifico llamado glutamato. Descubrieron que las dendritas conectadas directamente al axon responden de manera mas fuerte a los neurotransmisores.

Los resultados, publicados en el diario Neuron, parecen indicar que esta forma distinta fortalece la capacidad de la celula para emitir señales. Sin embargo aun no se sabe el por que de esta forma, ni como se utiliza.

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.

La mente en pañales: 1- El adivino

The child's word" es una serie documental que trata los principales acontecimientos y logros que marcan el camino en el increíble viaje de cada ser humano para convertirse en una persona independiente de pleno derecho. Se trata de cómo el trabajo de los niños y la forma en la mente universal en la que los procesos emocionales e intelectuales se desarrollan entre las edades de dos y doce años.

La mente en pañales: 1- El adivino

Cada episodio cuenta la historia de la consecución de una habilidad específica o de la comprensión fundamental para operar en el mundo de los adultos. Se centra en cómo los niños adquieren un sentido de sí mismo, cómo navegar por el mundo social, la forma en que aprenden acerca de la mentira y cómo darle sentido al mundo físico. La serie también examina cómo los niños llegan a comprender la vida, la muerte y el sexo, y revela la larga lucha para liberarse de las ataduras parentales. No se trata de crianza de los hijos. No se trata de lenguaje, sino sobre el comportamiento y la mente - cómo funcionan las mentes de todos los niños y la forma universal en la que los procesos cognitivos se desarrollan en el período previo a la adolescencia.

Una rana nos enseña sobre la vision

Seguro que has visto este divertido vídeo alguna vez. Aparte de para hacernos reír, podemos sacarle provecho a que el autor haya accidentado su smartphone por jugar con la rana: vamos a utilizar este vídeo para explorar una serie de cuestiones en la rana que nos enseñan mucho sobre el procesamiento visual en general y sobre el procesamiento visual humano en particular. ¿Por qué la rana lanza su lengua hacia el bicho de la pantalla a pesar de que sea un bicho virtual? ¿Por qué insiste en ese comportamiento a pesar de que no le de ningún fruto?

La respuesta está en ciertas células de su sistema visual que guían de forma automática su comportamiento y en la organizada forma de procesar esta información.

Particularidades del procesamiento visual de la rana

“Su visión (al menos en su utilidad para cazar) se basa en el movimiento”. Te sonará la frase de cierta película sobre dinosaurios, pero es aplicable también a la rana. Su caza se basa en el movimiento. Las ranas no parecen mostrar interés en lo estático que le rodea (aunque son capaces de usar la información estática). Parafraseando al estudio que basa este artículo, el famoso “What the frog’s eye tells the frog’s brain” de J. Y. Lettvin, una rana podría morir de hambre rodeada de comida si esta no se mueve. En cambio, saltará y tratará de cazar con su lengua todo aquello que “parezca un bicho”, como hemos visto en el vídeo.

Así pues, la rana caza con ayuda de su mirada, pero su mirada es particular. Una rana no presenta movimientos oculares como los nuestros, que atienden a la escena visual y los movemos “a voluntad” (si es que podemos decir que eso existe) en busca de cosas de interés. Los únicos movimientos visuales que presenta la rana están destinados a mantener estable la escena visual (lo que es “arriba”, arriba, lo que es “abajo”, abajo) por si su cuerpo está girado o no está posicionado horizontalmente.

Las ranas tampoco cuentan con un sistema de procesamiento visual tan complejo como el nuestro. Mientras que nosotros contamos con una doble vía de procesamiento visual que pudimos conocer en “Lo que ve el miedo” y en “Reconocimiento de caras: expertos desde el nacimiento” (retina-tálamo y retina-tálamo-corteza visual, una más rápida y otra más precisa), la rana cuenta con un único sistema: el que conecta su retina con su téctum (por así decirlo, los hemisferios cerebrales en los anfibios o aves).

Células “detectoras de bichos”

Lo relativamente simple del sistema de procesamiento visual de la rana le hace un candidato perfecto para el estudio de cómo maneja un sistema nervioso la información visual. En él podemos encontrar de manera relativamente fácil el conjunto de células y fibras responsable del comportamiento de la rana del vídeo: las bautizadas como “detectores de bichos”.

Las células de la clase 1 y 2 responden en mayor medida ante la presencia de estímulos “bicho”: puntos que se mueven o formas alargadas que se desplazan horizontalmente (como hormigas o lombrices).

Este conjunto de células responde (lanza potenciales de acción) de manera selectiva al paso de objetos pequeños en el campo visual de la rana (que ocupen 3º del ángulo visual o menos) o a la aparición de los mismos en el campo visual. Detecta de manera selectiva “manchas oscuras” pequeñas que se mueven por el campo visual o que de pronto entran en él. La respuesta se hace paulatinamente menor si disminuimos el tamaño de la mancha oscura a menos de 1º del ángulo visual. A su vez, responden mejor a manchas que se mueven erráticamente que a las que se mueven suavemente.

Si moviésemos una fotografía de, por ejemplo, un campo florido delante de la rana, estas células no responderían de manera especial. Si dibujamos con rotulador un punto negro en la foto y la movemos, tampoco obtendríamos resultado. En cambio, si añadiésemos al campo un punto negro que se mueve erráticamente en distintas direcciones que la fotografía, la respuesta de estas células sería buena.

Seguro que ya te has dado cuenta de que acabamos de describir unas células perfectas detectoras de bichos dentro del sistema de procesamiento visual.

Estas células del sistema de procesamiento visual envían la información al encéfalo de la rana y este, a su vez, la envía a las neuronas motoras responsables de orientar la lengua y lanzarla. Por supuesto, el entrono natural de una rana está libre de gente graciosa con smartphones y las manchas negras erráticas suelen ser bichos. Debido a esto, este sistema suele proporcionarle éxito a las ranas: no necesitan discriminar a grandes niveles la información visual como nosotros. Por así decirlo, para la rana, mancha negra que se mueve = comida.

El dueño del smartphone “cometió la osadía” de deslizar su dedo de una manera muy similar a la llegada de un bicho, por lo que el vídeo acaba como acaba.

¿Qué nos cuenta sobre nosotros este análisis del procesamieto visual de la rana?

Estudios con animales como la rana, los ratones o los gatos nos han permitido conocer mejor nuestro sistema de procesamiento visual, al menos para saber qué buscar, dónde buscarlo y qué experimentos podemos crear para encontrarlo.

Sabemos que en el sistema visual mamífero existen también neuronas que se disparan de forma selectiva y por motivos similares a los de la rana. Nuestras células receptoras de la retina (conos y bastones) transforman la luz que incide en ellos en impulsos nerviosos. Los impulsos nerviosos lanzados por conjuntos de estas células son “recolectados” por neuronas que a su vez elaboran y envían nuevos impulsos eléctricos, y así hasta alcanzar zonas de procesamiento “superiores”: la corteza visual. Así pues, tenemos que en la corteza visual hallamos grupos neuronales que vigilan determinadas regiones de la retina. Al poner en concordancia la información de los distintos grupos neuronales que reciben información de sendas regiones retinianas, nuestro cerebro va “esbozando” la escena visual. Esta labor en la rana la hace el mencionado téctum de una forma más simple pero que le sirve perfectamente para sobrevivir.

Contamos, así, en nuestro sistema de procesamiento visual, con grupos neuronales que “vigilan” la presencia de cambios de contraste y por ende de bordes, neuronas que “vigilan” el movimiento en direcciones selectas o neuronas que vigilan el cambio de tamaño. Y así vamos subiendo en la intrincada escala del procesamiento visual. También tenemos neuronas que “vigilan” la frecuencia espacial de los cambios de luz de la escena y un largo etcétera que compone lo poco que todavía sabemos sobre el procesamiento visual.

Cuando nos sobresalta una pelusa en el suelo se debe a que nuestra “vía rápida” de procesamiento visual retina-tálamo ha enviado la información a la amígdala y ha elicitado una respuesta (miedo y atención) antes de que seamos conscientes de que se trata de una pelusa y no de un bicho.

También podemos fijarnos en el “control automático” que estas células “detectoras de bichos” ejercen sobre el comportamiento de la rana para plantearnos la existencia de estos mecanismos automáticos en nosotros elicitados por un procesamiento visual similar. La respuesta es positiva. Si bien la mayoría de nuestros comportamientos complejos (si es que consideramos que funciones automáticas de nuestro sistema nervioso como el movimiento de los pulmones en la respiración o la secreción hormonal no son comportamientos complejos) pasan por el “control voluntario”, existen en nosotros comportamientos guiados por información visual que no tiene por qué ser consciente, que provoca respuestas automáticas no controladas. Un ejemplo de esto es la elicitación de emociones como el miedo y de reacciones motoras vinculadas a ello. Como pudimos ver en “¿Por qué nos asustan las pelusas o las manchas?“, esto es lo que ocurre cuando vemos una pelusa en el suelo y nos sobresaltamos pensando que es una cucaracha. O también lo que ocurre cuando sentimos un roce inesperado en la pierna: la apartamos de forma refleja antes siquiera de saber que lo que nos rozó fue algo inofensivo.

Debe notarse que no todas las ranas tienen “configurado” su sistema visual para la detección de insectos pequeños, de moscas que vuelan erráticamente o de hormigas que se desplazan cerca. Cabe esperar que ranas que han evolucionado en entornos diferentes cuenten con mecanismos alimenticios adaptados a sus presas, mecanismos que les permiten lanzarse vorazmente incluso contra aves, como vemos en el siguiente vídeo.

alta definición en el cerebro

El sistema sensorial de la corteza cerebral es capaz de distinguir las señales que recibe.

Cuando se habla de la alta definición inevitablemente viene a la mente las pantallas HD o las películas que ves en el cine, pero alguna vez te preguntaste ¿cómo le hace tu cerebro para procesar la alta definición? Bueno un nuevo estudio realizado por científicos del Instituto Tata de Investigación Fundamental (TIFR), dio una idea de cómo está conectado el sistema de circuitos de procesamiento de señales de alta resolución en el cerebro.

Resulta que nuestro sistema sensorial tiene la capacidad de discriminar las señales que vienen de diferentes fuentes, si son visuales, auditivas o somatosensoriales (del sentido del tacto), a una muy alta resolución.

Esta capacidad está directamente relacionada con dos parámetros: uno, la cantidad de corteza cerebral que procesa la información entrante, por ejemplo, una imagen grabada por una cámara con un número mayor de píxeles, será de una resolución más alta.

El segundo parámetro es el circuito que permite la discriminación, es decir, los nervios que transportan la sensación a partir de dos puntos adyacentes en el cuerpo que deben conectarse a porciones distintas de la corteza cerebral, con el fin de que el cerebro perciba los dos puntos como físicamente distintos.

En un estudio publicado en las Proceedings de la Academia Nacional de Ciencias de Estados Unidos, un grupo liderado por el Dr. Shubha Tole, científico de TIFR, informó que un gen llamado Lhx2 regula la formación de alta resolución en los neuro-circuitos y afectó el sentido del tacto en ratones de laboratorio.

En los roedores, los bigotes del hocico sirven como los “dedos” para detectar el medio ambiente. Los nervios que transportan la sensación de cada bigote atraviesan una vía de la boca hasta el cerebro, que termina en un pequeño grupo de fibras nerviosas que conecta con un anillo de neuronas en la corteza cerebral.

Todo esto forma microcircuitos que permiten al ratón evaluar su entorno. Cada bigote está conectado a un microcircuito, lo cual es necesario para que el animal sea capaz de distinguir qué bigote está siendo estimulado. Los mecanismos moleculares fundamentales que rigen la formación de estos circuitos entrelazados en el modelo del ratón podrían ser ampliamente aplicables a otros organismos en los seres humanos y a otras modalidades sensoriales, como la visión y audición.

Ashwin Shetty, estudiante de doctorado en el laboratorio del Dr. Tole, mostró que cuando el gen Lhx2 es eliminado en las neuronas corticales, se suspenden los microcircuitos. En este escenario, a pesar de que los nervios continúan haciendo conexiones con la corteza sensorial,el circuito evalúa la resolución y la discriminación, se vuelve profundamente defectuoso.

El descubrimiento del gen Lhx2 como regulador central de la formación de circuitos en el cerebro, abrirá la puerta a nuevos estudios que buscan desentrañar cómo es que se ejecuta este proceso. Estos cables también proporcionarán una visión mecanicista de otros estudios que exploran cómo la formación de circuitos defectuosos subyace en trastornos neurológicos como el autismo, la esquizofrenia y otros males de la función cerebral.

Un ordenador a sangre

Científicos de IBM han creado un nuevo superordenador, inspirado en el cerebro humano, lo curioso es que es alimentado por lo que ellos llaman “sangre electrónica”.

Patrick Ruch y Bruno Michel del laboratorio de investigación de IBM en Zurich, Suiza, han presentado recientemente un prototipo de un computador, con un sistema que ha llamado “redox” (reducción-oxidación, una reacción química en la que se transfieren electrones) el equipo bombea un electrolito líquido por los circuitos, alimentándolos de energía y refrigerándolos al mismo tiempo, de manera similar a como lo hace la sangre en el cuerpo humano.

Este sistema podría ser el punto de partida para desarrollos informáticos hoy impensables.

IBM pretende crear en 2060 computadores del tamaño de los actuales pero con una capacidad de procesamiento de 1 petaflop (1015 operaciones de coma flotante), cuando la capacidad de un Pentium 4 que opera a 3 GHz es de unos pocos gigaflops (109). Hoy día un computador con tal capacidad requeriría más electricidad de la que se produce en el mundo.

Recordemos que el cerebro humano, se encuentra alojado en un espacio muy pequeño y segun los científicos solo consume 20 vatios, lo que lo convierte en un computador 10.000 veces más denso y eficiente que las máquinas actuales.

Redes nanométricas de transporte controladas mediante ADN

Se ha conseguido crear redes diminutas de transporte autoensamblables, accionadas por motores de tamaño nanométrico y controlables por ADN.

El logro es obra de científicos de la Universidad de Oxford y de la de Warwick, en el Reino Unido.

El sistema es capaz de construir su propia red de vías que se extienden por decenas de micrómetros de largo, puede transportar cargas a lo largo de la red, e incluso desmantelar las vías.

Los investigadores se inspiraron en el melanóforo, utilizado por células de peces para controlar su coloración. Las vías de la red parten todas de un punto central, como los rayos de una rueda de bicicleta. Las proteínas motoras transportan pigmento por la red, ya sea concentrándolo en el centro o diseminándolo por toda ella. Concentrar el pigmento en el centro hace que la célula se vuelva más clara, ya que el espacio que rodea a la red queda vacío y es transparente.

El sistema desarrollado por el equipo de la Universidad de Oxford y la de Warwick es muy similar, y está construido con ADN y una proteína motora llamada kinesina. Energizadas por trifosfato de adenosina (o ATP, definido a menudo como la "batería química recargable" para la vida), las kinesinas se mueven a lo largo de las microvías transportando módulos de control hechos de cadenas cortas de ADN. Los "nanorrobots ensambladores" están hechos de dos proteínas kinesinas, que les permiten mover las vías para ensamblar la red, mientras que los "transbordadores" sólo necesitan una proteína kinesina para viajar a lo largo de las vías. Los transbordadores que llevan sondas fluorescentes de color verde se detienen en las vías antes de volver a reabastecerse de combustible.

Una red de transporte de las creadas por el equipo de las universidades de Oxford y Warwick,  definida por algunos como un "nanoferrocarril". Los transbordadores, que transportan un cargamento de tinte verde después de "reabastecerse de combustible" gracias al ATP, viajan hacia el centro de la red. (Imagen: Adam Wollman / Universidad de Oxford)

Los transbordadores pueden ser utilizados tanto para llevar una carga como para enviar señales que les digan a otros transbordadores lo que deben hacer.

El ADN es un excelente bloque de construcción para fabricar sistemas moleculares sintéticos, ya que se le puede programar para hacer casi cualquier cosa, tal como destaca Adam Wollman, del equipo de investigación.

Describen mecanismo de regulación de la respuesta de la planta a la luz

La fotosíntesis, el proceso a través del cual las células de las plantas y algas transforman sustancias inorgánicas en orgánicas a través del uso de energía luminosa, es un mecanismo que fue descripto en profundidad a partir del siglo XIX. Sin embargo, hasta ahora se desconocía que la fotosíntesis también sensa la luz para controlar al núcleo de la célula vegetal y regular cuántas proteínas distintas puede fabricar cada uno de sus genes, en respuesta a diferentes condiciones de luz/oscuridad.

Investigadores del CONICET (Argentina) demostraron, en un estudio publicado el jueves 10 de abril en la revista Science, que este sensor que manda la señal al núcleo es el cloroplasto, la organela encargada de la fotosíntesis. “Al ser iluminadas, las plantas cambian el splicing alternativo de diversos genes respecto de lo que ocurre en oscuridad”, comenta Alberto Kornblihtt, investigador superior del CONICET en el Instituto de Fisiología, Biología Molecular y Neurociencias (IFIBYNE, CONICET-UBA), profesor en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (FCEyN) de la UBA y director del estudio.

Frente a las variaciones en la intensidad de la luz, el cloroplasto envía una señal al núcleo de la célula, que modifica el splicing alternativo de un gen y desencadena una serie de respuestas en la planta.

El splicing alternativo es el mecanismo por el cual se pueden obtener distintas proteínas a partir de un mismo gen a través del corte y pegado selectivo de secciones del ARN mensajero, que es el “molde” de la información contenida dentro del gen.

El equipo descubrió que la señal generada por el cloroplasto afecta las proporciones de los tres ARN mensajeros (ARNm1, ARNm2 y ARNm3) obtenidos a partir del splicing alternativo de un gen en particular. Mientras que las formas 2 y 3 son retenidas en el núcleo, el ARNm1 pasa al citoplasma de la célula, donde es traducido a la proteína At-RS31.

Alberto Kornblihtt y Micaela Godoy Herz. (Foto: CONICET)

Justamente, la señal que envía el cloroplasto al núcleo aumenta la proporción del ARNm1 y por lo tanto de la proteína. Esta señal deja de enviarse durante grandes períodos de oscuridad o de baja intensidad lumínica, y como resultado las plantas sufren cambios importantes: son más pequeñas, amarillentas y en ellas la clorofila se degrada más rápidamente. “Es decir que son menos resistentes a condiciones adversas”, comenta Ezequiel Petrillo, quien hizo su tesis doctoral en el laboratorio de Kornblihtt, trabaja actualmente en el Instituto Max F. Perutz de la Universidad Médica de Viena, Austria, y es el primer autor del estudio.

Si bien los investigadores continúan estudiando sobre qué mecanismos celulares actúa At-RS31, sí se conoce que esta proteína es un factor de splicing, es decir que actúa y modifica el splicing alternativo de otros genes.

“Esta regulación es importante para la planta, ya que si se interrumpe este proceso tiene serias dificultades para crecer y desarrollarse bien; no en ciclos normales, sino en situaciones extremas ya sea de luz u oscuridad prolongadas”, analiza Kornblihtt.

Pero además durante el estudio los investigadores demostraron que la señal emitida por el cloroplasto puede viajar desde las hojas hasta las raíces, cuyas células no tienen esta organela, y modificar el splicing alternativo que ocurre en sus núcleos.

“La señal generada por el cloroplasto en respuesta a la luz en las hojas es capaz de comunicarle a los tejidos no fotosintéticos -como la raíz- la misma información, gatillando cambios similares en la expresión génica de estos tejidos distantes”, detalla Petrillo.

Kornblihtt explica que los cloroplastos eran originariamente bacterias fotosintéticas y que hace aproximadamente mil quinientos millones de años fueron incorporados a otras células ya existentes, con las cuales establecieron una relación simbiótica.

Hasta ahora se conocía que el cloroplasto provee a la célula la capacidad de hacer fotosíntesis; sin embargo la descripción de su rol como sensor de la intensidad de luz y su regulación del splicing alternativo de genes abre la puerta a investigaciones futuras.

“Ya no basta con saber qué genes están prendidos o apagados en células animales y vegetales”, enfatiza Kornblihtt, “en el caso de aquellos que están encendidos, hay que conocer qué variante de la proteína producen y en qué condiciones para poder determinar su rol”. (Fuente: CONICET/DICYT)

Nanorrobot para transportar fármacos

Se ha dado el primer paso para el desarrollo de un nanorrobot que, en un futuro quizá no muy distante, permitirá transportar medicamentos a lugares específicos del cuerpo y por tanto actuar únicamente sobre las células enfermas.

La figura muestra una nanojaula hecha con ocho moléculas de ADN. La nanojaula tiene cuatro elementos funcionales que se autotransforman en respuesta a cambios en la temperatura circundante. Estas transformaciones cierran -A- o abren -B- la nanojaula. Aprovechando los cambios de temperatura en las cercanías, los investigadores atraparon una enzima activa en una nanojaula -C-. (Imagen: Sissel Juul)

En este campo de investigación y desarrollo, se denomina nanorrobot (o también "nanojaula" de ADN) esencialmente a toda aquella molécula con propiedades especiales que hacen posible programarla para que realice una tarea específica.

En colaboración con colegas de Italia y Estados Unidos, unos especialistas de la Universidad de Aarhus en Dinamarca han dado ahora un paso importante para la construcción del primer nanorrobot de ADN capaz de albergar y liberar biomoléculas activas.

Utilizando una estructura autoensamblada de ADN, el equipo de Birgitta R. Knudsen de la Universidad de Aarhus, Sissel Juul de la Universidad Duke (Estados Unidos), y Federico Iacovelli de la Universidad de Roma (Italia), ha diseñado ocho singulares moléculas de ADN a partir de las propias moléculas naturales del cuerpo. Cuando estas moléculas se colocan juntas del modo adecuado, espontáneamente se agrupan creando la nanojaula.

Temperature-Controlled Encapsulation

La nanojaula tiene cuatro elementos funcionales que se autotransforman en respuesta a cambios en la temperatura circundante. Estas transformaciones abren o cierran la nanojaula.

En las pruebas de funcionalidad de la nanojaula, los investigadores, aprovechando los cambios de temperatura en las cercanías de la nanojaula, lograron que ésta atrapase a una enzima, y la mantuviera enjaulada.

Esto es posible gracias a que la cubierta exterior de la nanojaula tiene aberturas de diámetro inferior a la cavidad esférica central.

Esta estructura permite encapsular enzimas u otras moléculas que son más grandes que las aberturas en la cubierta, pero más pequeñas que la cavidad central.

Información adicional

Nano-motor de 100nm y 15.000rpm

Construir una nano-máquina así es toda una hazaña: 100 nm son sólo unos 1000 átomos uno al lado del otro, y conseguir que encajen el estátor, el rotor y que todo el sistema realmente funcione a partir de su fuente de energía, un logro de ingeniería increible… tanto, que no es ingeniería.

Este motor en realidad forma parte del mecanismo de movimiento de muchas bacterias, y ha sido uno de los argumentos esgrimidos por los defensores del diseño inteligente, alegando que es imposible que una pieza tan perfecta y compleja sea fruto de la evolución.

Con una eficiencia de casi el 100%, el motor convierte un gradiente de concentración de iones (H+) en movimiento:

¿Realmente puede una nanomáquina así haberse formado por evolución? La respuesta, por supuesto, es…¡que no hay otra explicación lógica! Además, se han propuesto algunas hipótesis de como podría haber sido este proceso:

Para terminar, aquí se puede ver el motor de uno de éstos flagelos, en este caso de un alga unicelular:

Esta ultima imagen es del laboratorio de Dartmouth. Hay muchas más imágenes aquí.

¿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.

Millones de colores de día, blanco y negro de noche

Los fotoreceptores de la retina sólo se activan cuando hay cierta cantidad de luz.

El ojo humano es capaz de distinguir varios millones de colores en función de las condiciones de observación, pero sólo ve en blanco y negro de noche, durante la que se pueden tener sueños en color. Éstas son algunas de las curiosidades que ofrece un libro presentado en la X Reunión Nacional de ópticacelebrada esta semana en Zaragoza por uno de sus autores, Manuel Melgosa, catedrático en la Universidad de Granada, quien ha explicado en una entrevista con Efe que el color es una percepción y como tal es algo único, muy personal.

Medusa artificial con células de rata y silicona

Científicos replican en el laboratorio una medusa capaz de nadar como si estuviese viva Quería entender como funciona la musculatura del corazón humano, pero Kit Parker construyó una medusa artificial. Su creación, a la que llama «Medusoide» —mezcla de medusa y androide—, replica tan bien los movimientos de su equivalente vivo, que se atreve a calificarla de «criatura sintética».

Pioneros en la robotica sostenible

Dentro de los ambientes académicos y especialmente en el campo de la ingeniería robótica, es ya un clásico, el debate de porque necesitaremos a los robots, y otro tipo de máquinas inteligentes en nuestro futuro más inmediato. Los escépticos de estas tecnologías argumentan (sobretodo en tiempos de crisis), que si desarrollamos máquinas lo suficientemente capaces como para delegarles ciertas tareas, al final, acabarán con todo el trabajo que ahora hacemos las personas de carne y hueso.

Previsiones para el mercado de la robótica en el primer mundo

Sin embargo, a pesar de ser una industria en proceso de expansión, y ver como grandes empresas empiezan a posicionarse dentro del sector. Varios de los mayores expertos dentro de campo, vaticinan que el futuro de la industria a corto plazo, no está en crear robots que puedan hacer los mismos trabajos que un ser humano (aunque los hicieran mejor, más eficientemente y en la mitad de tiempo). Sino, desempeñar trabajos o tareas que los seres humanos no podríamos hacer aunque nos lo propusiéramos.

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?

----*----

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.

Las neuronas de cultivo también duermen

"El sueño es desconcertante. Pasamos un tercio de nuestra vida durmiendo, 24 años, una buena parte soñando y apenas sabemos nada sobre dormir y soñar. Algunas cosas están claras, como que si no dormimos morimos o si no soñamos también. Otras parecen indicar que sirve para reordenar nuestra mente. Ahora un nuevo estudio revela que neuronas cultivadas en un recipiente de laboratorio acaban sincronizándose en una actividad muy semejante al sueño."

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.