Luis Martínez y Manuel de León (izquierda) junto a los participantes en la primera edición de los CorBi International Courses // Imagen: CorBi Foundation
La neurociencia sigue avanzando para descifrar los intrincados mecanismos de nuestro cerebro y las matemáticas están resultando ser una potente herramienta en este propósito. “Se trata de utilizar los métodos matemáticos más avanzados apoyándose tanto en los paradigmas clásicos como en los nuevos descubrimientos de la neurociencia, con el fin de lograr una comprensión profunda y mecanicista de cómo funciona nuestro cerebro, tanto en la salud como en la enfermedad”, explicaba hace unos días Luis Martínez, investigador del Instituto de Neurociencias (CSIC), fundador de la Fundación CorBi y codirector del curso Mathematical approaches to brain structure and function in health and disease, que tiene lugar del 26 de julio al 5 de agosto en A Coruña. Martínez, junto a Manuel de León, investigador del ICMAT y codirector del curso, y Cristina Sardón, investigadora postdoctoral en el ICMAT, presenta algunas reflexiones inspiradas por este encuentro en el que se unen matemáticas, neurociencia y computación.
¿Confía usted en su cerebro? ¿Está seguro que no le engaña y le hace ver lo que quiere? El cerebro procesa lo que recibe a través de todos los sentidos, y la vista es el sentido dominante, con mayor influencia con respecto a todos los demás. Pero la visión no es un puro fenómeno mecánico, como ocurre con una máquina fotográfica, sino que el cerebro actúa como una cámara de revelado que a veces nos ofrece una ilusión. Parpadeamos y recibimos trozos de información del mundo, y sin embargo lo percibimos como un continuo. El cerebro realiza esta extrapolación de la información disponible.
La comprensión de la visión y, en general, del cerebro, avanza a pasos de gigante. Ya quedaron atrás las ideas de un cerebro amorfo o de un refrigerador para aliviar el calor del corazón (sí, esta fue una exótica teoría de Aristóteles). Ahora podemos “ver” lo que pasa en su interior, y comenzamos a adivinar su increíble estructura interna.
La visión funciona de una manera compleja: las ondas electromagnéticas que forman la luz llegan a la retina y allí esa energía se transforma en impulsos nerviosos que se transmiten por el nervio óptico y llegan al cerebro. Dos tipos de células, los conos y los bastones (llamadas así por su forma), se encargan de configurar la imagen que percibimos: de los colores las primeras, y del contraste, brillo y dimensiones las segundas.
Los procesos neuronales asociados a la visión ocurren de una manera aparentemente instantánea, pero para ello la información visual se va almacenando y procesando a lo largo del tiempo. De esta manera, cuando miramos algo, nuestro “ordenador cerebral” selecciona los datos adecuados y crea la imagen. Como cualquier máquina, puede fallar, y así aparecen ilusiones ópticas que nos hacen ver contornos donde no existen o movimiento cuando este ya ha cesado.
En un cerebro humano hay cerca de 160000 kilómetros de fibras nerviosas que constituyen la sustancia blanca y que conectan las componentes del cerebro. Cada neurona tiene unas 10000 conexiones, ¿cómo se organiza todo esto? Para entender su funcionamiento, los neurocientíficos construyen modelos, usando diferentes herramientas matemáticas, desde los sistemas dinámicos hasta la teoría de grafos, pasando por los procesos estocásticos. Pero todavía son modelos que se están mejorando para poder dar cuenta de la enorme complejidad de nuestro cerebro.
Las matemáticas pueden ayudar a entender la neurociencia, pero también la neurociencia nos habla de las matemáticas. El matemático y neurocientífico Stan Dehaene afirma que la evolución nos ha dotado (a los humanos y a los animales) de un mecanismo numérico simple para tratar con el mundo de manera discreta, discontinua, pero las habilidades de lenguaje simbólico que nuestra especie ha desarrollado nos ha permitido desarrollar las matemáticas como un estado superior evolutivo.
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Manuel de León (Instituto de Ciencias Matemáticas, CSIC), Luis Martínez (Instituto de Neurociencias-CSIC), Cristina Sardón (Instituto de Ciencias Matemáticas, CSIC).