Un modelo computacional revela que la heterogeneidad molecular del cerebro es clave para la comunicación neuronal
La investigación del IDIBAPS demuestra cómo la variabilidad entre regiones cerebrales es fundamental para una comunicación neuronal eficiente.
Por Núria Font Casas
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IA
Imagen genérica de una red neuronal del cerebro humano con conexiones brillantes.
Un equipo investigador del IDIBAPS ha desarrollado un modelo computacional de la corteza cerebral humana que integra la conectividad estructural y la distribución regional de receptores muscarínicos para entender la comunicación neuronal.
El cerebro humano presenta una gran variabilidad entre regiones a nivel molecular, anatómico y fisiológico. Para abordar cómo esta diversidad impacta en las dinámicas neuronales que implican múltiples regiones cerebrales, se ha creado un modelo computacional que integra la conectividad estructural y la distribución regional de receptores muscarínicos, relacionados con la excitabilidad neuronal.
Las simulaciones de este modelo, que abarcan desde patrones similares a la vigilia hasta dinámicas propias del sueño, han mostrado que la distribución espacial de los receptores contribuye a organizar la coordinación entre regiones cerebrales y la transmisión de información dentro de la red neuronal.
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"Nuestros resultados indican que la heterogeneidad molecular no es solo ruido biológico. La forma en que se distribuyen el cableado y los distintos receptores en el cerebro es fundamental para generar patrones eficientes de comunicación y facilitar las transiciones entre diferentes estados cerebrales."
El estudio también señala que esta organización espacial favorece el flujo de información entre regiones y contribuye a fenómenos como las ondas cerebrales lentas localizadas, observadas durante el sueño o en situaciones asociadas a lapsos de atención o lesiones cerebrales.
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"Este trabajo muestra que uno de los retos para comprender el funcionamiento del cerebro es la integración a diferentes escalas, desde la información molecular que caracteriza a cada región cerebral hasta la conectividad funcional y anatómica a escala macroscópica que podemos medir en la clínica. Los modelos computacionales del cerebro son fundamentales para conseguirlo."
Aunque los resultados no tienen una aplicación clínica inmediata, el modelo ofrece un nuevo marco conceptual para comprender mejor fenómenos observados en pacientes, como déficits cognitivos tras una lesión cerebral o alteraciones de la conciencia. Representa un paso importante hacia el desarrollo de modelos computacionales personalizados que integren tanto el conectoma como el perfil neuroquímico de cada paciente.