{"id":3842,"date":"2022-08-30T00:27:21","date_gmt":"2022-08-30T05:27:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/como-las-neuronas-que-se-conectan-entre-si-disparan-juntas\/"},"modified":"2022-08-30T00:27:21","modified_gmt":"2022-08-30T05:27:21","slug":"como-las-neuronas-que-se-conectan-entre-si-disparan-juntas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/como-las-neuronas-que-se-conectan-entre-si-disparan-juntas\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo las neuronas que se conectan entre s\u00ed disparan juntas"},"content":{"rendered":"<p>La informaci\u00f3n viaja a trav\u00e9s de las neuronas. El laboratorio de Zenke caracteriz\u00f3 un mecanismo putativo muy adecuado para el procesamiento r\u00e1pido de informaci\u00f3n en circuitos neuronales. Cr\u00e9dito: Shutterstock <\/p>\n<p>Para amplificar los est\u00edmulos sensoriales de forma r\u00e1pida y precisa, los circuitos neuronales requieren un cableado espec\u00edfico. Hace unos 70 a\u00f1os, surgi\u00f3 la convincente idea de que \u00ablas neuronas que disparan juntas se conectan entre s\u00ed\u00bb. Sin embargo, en los modelos computacionales, las neuronas que se conectan entre s\u00ed tienden a sucumbir a una explosi\u00f3n de actividad e inestabilidad no observada en neurobiolog\u00eda. El grupo de Friedemann Zenke caracteriz\u00f3 ahora un mecanismo plausible pero sencillo que la biolog\u00eda puede usar para evitar este problema. <\/p>\n<p>Perception es fiable y sorprendentemente r\u00e1pido. Por ejemplo, solo te tomar\u00eda una fracci\u00f3n de segundo reconocer una vaca en una foto e instant\u00e1neamente recordar el sonido que hace la vaca cuando muge y el olor a heno. Lograr esto requiere que su cerebro amplifique o suprima r\u00e1pidamente se\u00f1ales espec\u00edficas antes de propagarlas a trav\u00e9s de numerosas \u00e1reas del cerebro.<\/p>\n<p>En 1949, el psic\u00f3logo Donald Hebb expuso su convincente \u00abteor\u00eda de ensamblaje\u00bb de c\u00f3mo el cerebro logra esta haza\u00f1a. Se resume mejor con el mantra \u00abneuronas que disparan juntas, conectadas entre s\u00ed\u00bb. La idea es que las neuronas que responden al mismo est\u00edmulo se conecten preferentemente para formar \u00abconjuntos neuronales\u00bb. Estas asociaciones est\u00e1n mediadas por las sinapsis, las diminutas conexiones a trav\u00e9s de las cuales se comunican las neuronas y que pueden cambiar a trav\u00e9s de la experiencia y, por lo tanto, desempe\u00f1ar un papel clave en el aprendizaje y la memoria. De acuerdo con la teor\u00eda de Hebbian, la activaci\u00f3n de unas pocas neuronas seleccionadas es suficiente para desencadenar todo el conjunto neuronal, proporcionando as\u00ed una explicaci\u00f3n putativa para el recuerdo de la memoria. Sin embargo, debido a que las neuronas que se conectan entre s\u00ed disparan m\u00e1s juntas, los conjuntos de Hebb a menudo sucumben a una explosi\u00f3n de actividad en las simulaciones por computadora, mientras que tales inestabilidades rara vez se observan en neurobiolog\u00eda. Esta discrepancia plantea la cuesti\u00f3n de c\u00f3mo se puede reconciliar la doctrina hebbiana con los mecanismos de circuito anat\u00f3micamente plausibles para proporcionar un recuerdo r\u00e1pido de la memoria.<\/p>\n<p>Yue Kris Wu, ex Ph.D. estudiante en el grupo Zenke, y Friedemann Zenke estudi\u00f3 esta pregunta desde una perspectiva de neurociencia computacional. Los investigadores se dieron cuenta de que un ox\u00edmoron se encuentra en el coraz\u00f3n del problema. Por un lado, las conexiones sin\u00e1pticas dentro de un conjunto hebbiano deben ser fuertes para facilitar la recuperaci\u00f3n r\u00e1pida de la memoria mediante la activaci\u00f3n de otras c\u00e9lulas. Por otro lado, las conexiones no pueden ser fuertes para evitar una actividad explosiva que impida que el conjunto neuronal se apague y, por tanto, dificulte el procesamiento posterior de los est\u00edmulos.<\/p>\n<p>En un estudio publicado en eLife, Wu y Zenke caracterizan un mecanismo plausible pero sencillo que combina varios elementos del circuito observados en neurobiolog\u00eda que ofrece una soluci\u00f3n al ox\u00edmoron. La amplificaci\u00f3n transitoria no lineal, como se llama el mecanismo, tiene dos fases: inicialmente, una fuerte retroalimentaci\u00f3n excitatoria positiva amplifica selectivamente los est\u00edmulos por encima de un umbral cr\u00edtico. Posteriormente, la plasticidad a corto plazo, una propiedad omnipresente de las sinapsis biol\u00f3gicas, debilita las conexiones recurrentes, lo que vuelve a estabilizar el sistema y permite que el conjunto caiga en un estado de red inhibidor estabilizado.<\/p>\n<p>Este estudio nos trae una paso m\u00e1s cerca de comprender c\u00f3mo los circuitos neuronales procesan la informaci\u00f3n y hace varias predicciones que podr\u00edan probarse experimentalmente. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> La din\u00e1mica de ensamblajes neuronales en redes corticales basada en el equilibrio excitatorio e inhibitorio <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Yue Kris Wu, Friedemann Zenke, Nonlinear transient amplification in recurrent neural networks with short- plasticidad a largo plazo, eLife (2021). DOI: 10.7554\/eLife.71263 <strong>Informaci\u00f3n del diario:<\/strong> eLife <\/p>\n<p> Proporcionado por el Instituto Friedrich Miescher para la Investigaci\u00f3n Biom\u00e9dica <strong>Cita<\/strong>: C\u00f3mo las neuronas que se conectan entre s\u00ed disparan juntas (diciembre de 2021 23) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-12-neurons-wire.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La informaci\u00f3n viaja a trav\u00e9s de las neuronas. El laboratorio de Zenke caracteriz\u00f3 un mecanismo putativo muy adecuado para el procesamiento r\u00e1pido de informaci\u00f3n en circuitos neuronales. 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