La Complejidad del Entendimiento del Cerebro

Por Diana Alejandra Cuevas Salazar*

Uno de los mayores enigmas de todos los tiempos ha sido el cerebro. Aunque a lo largo del tiempo han habido muchos avances en la fisiología, medicina y biología -lo cual ha permitido que ya haya un mapa completo neuronal cerebral- el entendimiento de sus partes no implica el entendimiento del sistema total. Los sistemas cerebrales, con sus dinámicas complejas y temporalmente intrincadas, han sido difíciles de desentrañar y comprender. Si bien se han

hecho grandes avances en la comprensión de la genética, el comportamiento neuronal, la materia gris frente a la materia blanca y la plasticidad sináptica, sigue habiendo aún muchos retos.

Ejemplos de estos retos son el entendimiento de las estructuras internas del nivel neuronal, por ejemplo, en canales, membranas para poder después entender las redes neuronales y extrapolar de lo microscópico a lo macroscópico. La comprensión de las estructuras internas de los sistemas neuronales va a permitir entender y dar un tratamiento a enfermedades, al intentar comprender cómo es que éstas se desarrollan a partir de irregularidades y mutaciones que conducen a ciertas enfermedades.

La importancia de la interdisciplinariedad para poder afrontar los retos ha dado pie a la unión de áreas como la física y las matemáticas con las áreas biológicas. Con esta fusión es que se da el área de la complejidad la cual explica el comportamiento emergente de las partículas interactuando, desde un enfoque teórico inspirado por la física y las matemáticas.

Fibras nerviosas cerebrales obtenidas por espectro de difusiónn. Obtenido de: Jon Bardin "Neuroscience: Making connections"Nature Publishing Group Mar 21, 2012.

Por medio del análisis de los sistemas dinámicos que consisten en ecuaciones que rigen la evolución temporal de los valores de conjuntos de variables y parámetros que interactúan, se tiene una base para poder hacer simulaciones computacionales, las cuales permiten entender modelos que explican el comportamiento neuronal. Además de poder replicar datos obtenidos experimentalmente, también se pueden predecir comportamientos no observados antes y poder así entender mejor el comportamiento de estos sistemas complejos.

Ha habido ya varias iniciativas muy grandes para fomentar el estudio de esta área tan importante. Hay proyectos muy grandes en Estados Unidos y Europa que están planeando inversiones de mil millones de dólares para entender cómo funciona el cerebro; sin embargo, los desafíos tecnológicos son enormes. 

El 2 de abril del 2012, Obama anunció una inversión de $100-millones de dólares iniciales para poder lanzar la iniciativa "Brain", la cual se esperaba que aumentara diez veces más. A su vez, la Comisión Europea anunció el 28 de enero del 2012, que en 2013 lanzaría el Proyecto "Brain" con un presupuesto de $69-millones de dólares con un aumento temporal. La existencia de este tipo de inversiones tan grandes, demuestran la importancia de entender el funcionamiento cerebral y la necesidad de nuevas aproximaciones para poder desentrañar su funcionamiento.

El problema no es la falta de datos para poder hacer modelos que demuestren el funcionamiento, ya que el cerebro humano produce en 30 segundos tantos datos como el Telescopio Espacial Hubble ha producido en su vida. La ciencia detrás de los sistemas complejos, tanto la parte matemática como la computacional, nos da las herramientas para diseccionar, cuantificar y analizar el conjunto de sistemas más complejos de la vida, es decir, el cerebro. Por lo tanto hay que aprovechar todas las herramientas proporcionadas por las diferentes áreas de la ciencia para así poder finalmente entender cómo es es que entendemos.

*Física

dacs@ciencias.unam.mx

FC - UNAM ~ 2017

Referencias

*Abbott, Alison . "Neuroscience: Solving the brain."Nature. N.p., 17 July 2013. Web.
http://www. nature. com /news/ neuroscience- solving-the-brain-1.13382.

*Siegelmann, Hava T. C omplex systems science and brain dynamics"Frontiers in Computational
Neuroscience, 10 September 2010,Web: http://journal. frontiersin.org/article/ 10.3389/fncom.
2010. 00007/full