un raton es corriendo en una cinta rodante incrustada en un corredor de realidad virtual. En su mente, se ve a sí mismo corriendo por un túnel con un patrón distintivo de luces por delante. A través del entrenamiento, el ratón aprendió que si se detiene en las luces y mantiene esa posición durante 1,5 segundos, recibirá una recompensa: un pequeño trago de agua. Luego puede correr hacia otro conjunto de luces para recibir otra recompensa.
Esta configuración es la base para la investigación publicada en julio en Informes de celda por los neurocientíficos Elie Adam, Taylor Johns y Mriganka Sur del Instituto Tecnológico de Massachusetts. Explora una pregunta simple: ¿Cómo funciona el cerebro, en ratones, humanos y otros mamíferos, lo suficientemente rápido como para detenernos en un centavo? El nuevo trabajo revela que el cerebro no está conectado para transmitir un comando agudo de "alto" de la manera más directa o intuitiva. En cambio, emplea un sistema de señalización más complicado basado en principios de cálculo. Este arreglo puede parecer demasiado complicado, pero es una forma sorprendentemente inteligente de controlar comportamientos que deben ser más precisos de lo que pueden ser los comandos del cerebro.
El control sobre la mecánica simple de caminar o correr es bastante fácil de describir: la región locomotora mesencefálica (MLR) del cerebro envía señales a las neuronas en la médula espinal, que envían impulsos inhibitorios o excitatorios a las neuronas motoras que gobiernan los músculos de la pierna: Alto . Vamos. Deténgase. Vamos. Cada señal es un pico de actividad eléctrica generada por el disparo de conjuntos de neuronas.
Sin embargo, la historia se vuelve más compleja cuando se introducen objetivos, como cuando un jugador de tenis quiere correr a un lugar exacto en la cancha o un ratón sediento ve un premio refrescante en la distancia. Los biólogos han entendido durante mucho tiempo que las metas toman forma en la corteza cerebral del cerebro. ¿Cómo traduce el cerebro un objetivo (dejar de correr allí para obtener una recompensa) en una señal cronometrada con precisión que le dice al MLR que pise los frenos?
“Los humanos y los mamíferos tienen habilidades extraordinarias en lo que respecta al control motor sensorial”, dijo Sridevi Sarma, neurocientífico de la Universidad Johns Hopkins. “Durante décadas, la gente ha estado estudiando qué tiene nuestro cerebro que nos hace tan ágiles, rápidos y robustos”.
Para comprender la respuesta, los investigadores monitorearon la actividad neuronal en el cerebro de un ratón mientras cronometraban cuánto tiempo le tomó al animal desacelerar desde la velocidad máxima hasta detenerse por completo. Esperaban ver una señal inhibitoria en el MLR, provocando que las piernas se detuvieran casi instantáneamente, como un interruptor eléctrico que apaga una bombilla.
Pero una discrepancia en los datos socavó rápidamente esa teoría. Observaron una señal de "parada" que fluía hacia el MLR mientras el ratón disminuía la velocidad, pero no aumentaba en intensidad lo suficientemente rápido como para explicar qué tan rápido se detuvo el animal.
“Si simplemente toma las señales de parada y las introduce en el MLR, el animal se detendrá, pero las matemáticas nos dicen que la parada no será lo suficientemente rápida”, dijo Adam.
“La corteza no proporciona un interruptor”, dijo Sur. “Pensamos que eso es lo que haría la corteza, pasar de 0 a 1 con una señal rápida. No hace eso, ese es el rompecabezas”.
Entonces, los investigadores sabían que tenía que haber un sistema de señalización adicional en el trabajo.
Para encontrarlo, observaron nuevamente la anatomía del cerebro del ratón. Entre la corteza donde se originan los objetivos y el MLR que controla la locomoción se encuentra otra región, el núcleo subtalámico (STN). Ya se sabía que el STN se conecta al MLR por dos vías: una envía señales excitatorias y la otra envía señales inhibitorias. Los investigadores se dieron cuenta de que el MLR responde a la interacción entre las dos señales en lugar de depender de la fuerza de cualquiera de ellas.
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