El vívido enrojecimiento de una rosa, el suave sonido de las olas y el dulce sabor a chocolate en la boca: todas estas son sensaciones con las que estamos familiarizados. Desde una perspectiva científica, son estímulos que el cerebro puede comprender y manifestar en una gran cantidad de emociones que contribuyen a nuestra experiencia subjetiva. Sin embargo, antes de que podamos sentir el enrojecimiento del rojo, el cerebro necesita extraer características del mundo, unirlas y formar una representación interna del exterior. Esto fue descrito por David Marr, durante sus estudios sobre la visión. Marr creía que el cerebro debía ser visto como un sistema de procesamiento de información. Él describió las etapas tempranas del procesamiento visual para general primeros trazos de una escena mediante la extracción de características como líneas y curvas, como si se tratara de un bosquejo o un concepto artístico básico. Dicho bosquejo básico es secuencialmente construido con más y más complicados elementos hasta que la construcción tridimensional del modelo es concluida en el cerebro. La idea del isomorfismo: que un estímulo tiene una representación fisiológica en el cerebro, se toma por sentado en la neurociencia moderna. Muchos experimentos neurofisiológicos involucran investigar la relación entre estímulos experimentalmente presentados y la respuesta interna creada en el cerebro. Esa respuesta interna es detectada al medir actividad magnética o eléctrica que el cerebro genera y es canalizada hacia una gama de complejos análisis. Desafiar el isomorfismo es el primer paso que György Buzsáki da en su libro “The Brain from inside out”, para explicar la lógica filosófica y científica detrás de su práctica como neurocientífico.
El argumento fundamental se deriba de lo que Stevan Harnard, un neurocientífico cognitivo, llama el problema fundamental. El problema fundamental, en el contexto de la neurociencia, establece la dificultad al entender cómo el significado de un símbolo puede ser adquirido a través de otros signos carentes de significado. O como lo explica Buzsáki, ¿cómo pueden las neuronas, siendo elementos básicos del cerebro, entender las características del mundo exterior sin tener información previamente adquirida sobre ellas? Él continúa describiendo al cerebro como un sistema competamente ciego ante el mundo exterior. Dentro del cerebro, únicamente existen señales. Por lo tanto, no hay una manera directa de comparar señales internas con el ambiente exterior. El cerebro no puede ver si los cambios en las señales cerebrales se deben a perturbaciones externas o por la actividad autoorganizada del cerebro. Sin más información, las neuronas sensoriales no pueden asignar significado alguno a esos estímulos. Para profundizar en este punto, Buzsáki ofrece un tentador experimento de pensamiento. Imagina una cámara (un dispositivo sensorial) en un brazo robotizado que está conectado a un cultivo neuronal. Esas neuronas fueron tomadas de la corteza visual, para crear un modelo de organismo cibernético que puede ser investigado experimentalmente. Traspasando cualquier desafío técnico, considera que la región estimulada por la cámara pudiera ser denominada como una “región sensorial”. Cuando un estímulo, como la imagen de una rosa, es mostrado en la cámara; rciertos patrones similares podrían comenzar a emerger de la actividad neuronal. Incluso podría haber alteraciones interesantes en la conexión sináptica entre neuonas. El ávido experimentador podría etiquetar ciertos patrones de actividad según los estímulos mostrados, insinuando el posible descubrimiento de un código particular de las características de los estímulos. Sin embargo, las neuronas en cultivo no tienen acceso directo al mundo exterior y no tienen manera de “verificar o fundamentar sus patrones en los eventos externos”. Por ejemplo, para mapear un diccionario Inglés-Chino, se podría basar una palabra conocida en inglés a la versión china (después de que se hayan correlacionado) para darles el mismo significado. El desafío actual sería más parecido a la imposible tarea de tratar de asignar un significado a una palabras del Inglés al Chino (un idioma con el que no estás familiarizado) utilizando únicamente un diccionario de Chino a Chino.
Para solucionar este problema, el mecanismo esencial para establecer el fundamento verdadero depende del arco de acción-percepción. Imagina ahora que una región dedicada a neuronas activas espontáneamente están conectadas al brazo robótico de la camara que les permite moverla. Las neuronas en el plato ahora tienen dos funciones principales. Primero, generar una señal de salida para mover la cámara, y segundo, responder a la señal de entrada visual de la cámara. Debido a la interconexión de las regiones neuronales, las neuronas en la región “sensorial” reciben una señal de entrada bivariada: una entrada de la señal de la cámara – diciendo “esto es lo que veo” – y una entrada de los patrones de movimiento diciendo “esto es lo que cambió”. En esencia, las neuronas ahora pueden ver el mundo exterior y a su vez el monólogo computacional interno, comparar ambos y desarrollar un sentido del entorno basado en su propia iniciativa. Asignar una meta a este sistema, por ejemplo: encontrar una rosa, pone las cosas en un contexto más tangible. Cada vez que la cámara logra enfocar la rosa, a través de movimientos aleatorios, un agente de refuerzo evolutivo (como la dopamina) provoca el fortalecimiento de las conexiones neuronales entre las neuronas que causaron el movimiento del brazo robótico hacia la rosa y las que fueron activadas por la entrada visual de la cámara. Si esto se repite en múltiples ocasiones, un patrón cerebral sin sentido puede aumentar la posibilidad de que la cámara se dirija a la rosa. Por lo tanto, un patrón cerebral sin sentido puede ser vinculado a una acción, lo que permite que dicho patrón obtenga un significado y un peso para un organismo. Inmediatamente después de describir este experimento de pensamiento, Buzsáki comenta lo siguiente:
“El ejemplo que acabo de presentar es por desgracia, una excesiva simplificación. No quise crear la impresión de que nuestro experimento mental sobre el cultivo neuronal puede explicar los mecanismos de un cerebro que piensa y siente. Sólo tenía la intención de ilustrar los requisitos mínimos necesarios de un sistema similar al cerebro.”
Ésta idea central se explora y elabora en el libro de Buzsáki, con una increíble cantidad de evidencia fisiológica para respaldarla. Lasi deas mas especulativas, como la imaginación y la planeación, son tambien derivados improtantes construidos sobre el tema central del arco de acción-percepción. La tesis de este libro pone en tela de juicio todo el aspecto de un estímulo y su representación, área en la que muchos neurocientíficos trabajan, incluído yo. Dicha idea fundamental me hace recordar el tema principal de Dale Purves en su libro: “Brains: how they seem to work”. En ese libro, Purves discute cómo la realidad objetiva no es que el cerebro aprende a percibir, sino que la única cosa que el cerebro codifica es el comportamiento empíricamente exitoso. Recuerdo claramente a Purves comentando las deficiencias y la dificultad de establecer una explicación teórica coherente de los experimentos emblemáticos de Hubel y Wiesel que mapean campso receptivos de la corteza visual felina. Como alguien que realmente admira la elegancia del marco de representación en tres etapas de Marr, aún recuerdo la sensación desgarradora que sentí al leer las palabras de Purves en el último capítulo de su libro:
“Cuando se persigue un camino en la ciencia durante un largo tiempo sin la aparición de un entendimiento más profundo del problema que se aborda, generalmente las dudas son justificadas. Desde la década de 1980, es cada vez más evidente que las respuestas neuronales, incluso a los estímulos visuales más simples, son muy difíciles de racionalizar en términos jerárquicos que inicien con la detección de caracteristicas de la imagen a nivel retinal y que terminen en una representación de dichas características en la corteza cerebral.”
El funcionamiento interno del cerbero sigue siendo difícil de entender y esa es precisamente la razón por la que constantemente necesitamos llevar nuestro pensamiento más allá de los paradigmas actuales. Buzsáki y Purves tienen algo en común: ambos están más interesados en las reglas de la sintaxis que en un vocabulario específico. La comprensión de los principios operativos del cerebro requerirá cada gramo de creatividad y rigor científico en todas las disciplinas, y como científicos debemos estar dispuestos a desafiar continuamente nuestra forma actual de pensar. Esto implica incertidumbre y dificultades, pero también momentos de dicha. Nuestra flexibilidad – o debería de decir plasticidad – allanará el camino para entintar las complejidades del cerebro en papel.
Agradezco a Katrina Deane por sus ediciones y opiniones sobre éste artículo.
