Los seres humanos, como otros animales, poseen una enorme capacidad de aprendizaje que permite la comprensión de nueva información sensorial para dominar nuevas habilidades o adaptarse a un entorno en constante cambio. Sin embargo, muchos de los mecanismos que nos permiten aprender siguen siendo deficientesUno de los mayores desafíos de la neurociencia de sistemas es explicar cómo cambian las conexiones sinápticas para apoyar los comportamientos adaptativos. Los neurocientíficos de la Universidad de Ginebra UNIGE, Suiza, demostraron previamente que los mecanismos de aprendizaje sináptico en la corteza cerebral dependen de la retroalimentación de las profundidades.regiones cerebrales. Ahora han descifrado con precisión cómo esta retroalimentación activa el fortalecimiento sináptico activando y desactivando neuronas inhibidoras particulares. Este estudio, que puede leerse neurona no solo constituye un hito importante en nuestra comprensión de los mecanismos para el aprendizaje perceptivo, sino que también puede ofrecer información sobre los sistemas de aprendizaje computarizados y la inteligencia artificial.
La corteza, la región externa y más grande del cerebro, es importante para funciones cognitivas superiores, comportamientos complejos, percepción y aprendizaje. Al llegar un estímulo sensorial, la corteza procesa y filtra su información antes de que pase la información más relevanteaspectos a otras regiones cerebrales. Algunas de estas regiones cerebrales, a su vez, envían información de regreso a la corteza. Estos bucles, conocidos como "sistemas de retroalimentación", se consideran esenciales para el funcionamiento de las redes corticales y su adaptación a nuevos sensores.información ". Para el aprendizaje perceptivo, que es la capacidad mejorada de responder a un estímulo sensorial, los circuitos neuronales necesitan primero evaluar la importancia de la información sensorial entrante y luego refinar la forma en que se procesa en el futuro.confirmar que esas sinapsis responsables de transmitir la información a otras áreas del cerebro hicieron esto correctamente ", explica Anthony Holtmaat, profesor de neurociencias básicas en elFacultad de Medicina de UNIGE, quien dirigió este estudio.
Cómo los bigotes resaltan los sistemas de retroalimentación
Los bigotes en el hocico de un ratón están especializados en la detección táctil y juegan un papel importante en la capacidad del animal para comprender aspectos de su entorno directo. La parte de la corteza que procesa la información sensorial de los bigotes optimiza continuamente sus sinapsis para aprendernuevos aspectos sobre el entorno táctil. Por lo tanto, constituye un modelo interesante para comprender el papel de los sistemas de retroalimentación en los mecanismos de aprendizaje sináptico.
Los científicos de UNIGE aislaron un circuito de retroalimentación relacionado con bigotes y usaron electrodos para medir la actividad eléctrica de las neuronas en la corteza. Luego imitaron la entrada sensorial estimulando una parte específica de la corteza conocida por procesar esta información y, enal mismo tiempo, usé la luz para controlar el circuito de retroalimentación ". Este modelo ex vivo nos permitió controlar la retroalimentación independientemente de la entrada sensorial, lo cual es imposible de hacer in vivo. Sin embargo, desconectar la entrada sensorial de la retroalimentación fue esencial para comprendercómo la interacción entre los dos conduce al fortalecimiento sináptico "agrega Holtmaat.
Las neuronas inhibidoras bloquean la información
El equipo descubrió que ambos componentes, cuando se activan por separado, activan una amplia gama de neuronas. Sin embargo, cuando se activan simultáneamente, algunas neuronas en realidad disminuyen su actividad ". Curiosamente, las neuronas que se inhiben cuando la entrada sensorial y la retroalimentación ocurren juntasusualmente inhiben las neuronas que son importantes para la percepción, esto se conoce como una inhibición de la inhibición o una desinhibición ", explica Leena Williams de la Facultad de Medicina de la UNIGE, la primera autora del estudio." Por lo tanto, estas neuronas actúan como una puerta para la información entrante, y que normalmente está cerrado. Pero cuando entra la retroalimentación, se abre la puerta, permitiendo que las sinapsis que se ocupan de la información sensorial primaria aumenten su fuerza. Con este estudio hemos identificado cómo la retroalimentación posiblemente optimiza las conexiones sinápticas para prepararse mejor parainformación entrante futura ", agrega.
Ahora que han identificado con precisión qué neuronas están involucradas en este mecanismo, estos científicos evaluarán sus resultados en la "vida real" para verificar si las neuronas inhibidoras se comportarán según lo previsto cuando un ratón necesita aprender nueva información sensorial o cuando descubrenuevos aspectos en su entorno táctil.
Aprendizaje profundo: imitando la inteligencia natural
¿Cómo se optimizan los circuitos cerebrales? ¿Cómo puede un sistema enseñarse a sí mismo leyendo su propia actividad? Además de ser relevante para el aprendizaje en animales, esta pregunta también está en el corazón de los programas de aprendizaje automático. De hecho, algunos especialistas en aprendizaje profundo intentanpara imitar circuitos cerebrales para construir sistemas artificialmente inteligentes. Las ideas proporcionadas por el equipo de UNIGE podrían ser relevantes para el aprendizaje no supervisado, una rama del aprendizaje automático que se ocupa de modelos de circuitos que pueden autoorganizarse y optimizar el procesamiento de nueva informaciónEsto es importante para la creación de programas eficientes de reconocimiento de voz o rostro, por ejemplo.
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Materiales proporcionado por Universidad de Ginebra . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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