Averiguar cómo funciona el cerebro es la obsesión de Rodrigo Quian, profesor de la Universidad de Leicester, en Reino Unido. Este reto le llevó a aplicar su formación en física y un doctorado en matemáticas a la neurociencia. Con el descubrimiento de la "neurona de Jennifer Aniston", o las células de concepto, parece haber dado un paso adelante hacia la comprensión de la memoria.
¿Cómo se pueden "ver" las neuronas?
Trabajamos en pacientes con epilepsia que necesitan una cirugía en el hipocampo. Por este motivo llevan unos electrodos en el cerebro durante algunas horas. Esto nos permite hablar con ellos y detectar cómo responden las neuronas a estímulos que nosotros les presentamos.
¿Por qué la "neurona de Jennifer Aniston"?
Hicimos experimentos donde mostrábamos a los pacientes imágenes de familiares o personajes famosos. La primera neurona que encontré respondía a las fotos de Jennifer Aniston. Fue un choque descubrir que en algún lugar del cerebro existen neuronas que responden de manera tan determinada y específica a conceptos abstractos.
¿Sólo respondía a las fotos?
Respondía a diferentes fotos de Aniston, tan diferentes como nos fue posible encontrar en colores y formatos, y también a su nombre escrito y al sonido de su nombre, en definitiva, al "concepto" de Jennifer Aniston. Encontramos neuronas que respondían a diferentes personajes según la persona. Las únicas neuronas que no respondieron fueron las de un paciente autista.
¿Una neurona por concepto?
Si encuentro una neurona que se activa ante Jennifer Aniston seguro que hay más, porque si fuera la única, la probabilidad de que yo la encontrara entre los miles de neuronas de la zona sería prácticamente cero. Debe ser una red de neuronas que codifican un concepto. Estas células de concepto pueden generar asociaciones rápidamente, así que hay neuronas que responden a dos conceptos pero que siempre están relacionados. Este es un mecanismo clave para generar memorias. Creo que son los bloques de construcción de la memoria y el enlace entre esta y la percepción. Se trata de una representación radicalmente diferente de lo que se creía hasta ahora: que la base de la memoria eran redes distribuidas de millones de neuronas.
¿También se podrían localizar pensamientos complejos, como fobias?
Muchas veces un pensamiento complejo es una asociación de pensamientos simples. Mi antiguo mentor en Caltech, Christof Koch, decía que hay que intentar desglosar el problema básico de la conciencia en problemas relacionados que sean más simples y más fáciles de atacar. La conciencia de mí mismo es algo muy complejo. Primero hay que entender cómo funciona el flujo del consciente. Es decir, que algo me haga pensar en otra cosa y ésta en otra. Esto se puede estudiar en estas neuronas generando asociaciones entre dos conceptos y, a partir del momento en que hemos creado esta asociación, ver si la neurona responde también a esta asociación y la codifica. En unos pocos ensayos hemos visto que estas células de concepto empiezan a responder a la asociación que hemos creado.
¿Y en qué otros experimentos estáis trabajando?
Queremos saber si la respuesta de las neuronas cambia según la presentación del estímulo, como por ejemplo el tiempo de exposición de las fotos. Los resultados muestran que la respuesta neuronal está muy ligada a la percepción consciente del paciente. Es decir, si el paciente cree que lo ha visto, entonces la neurona se activa. De hecho, incluso se puede predecir cuándo se activarán las neuronas antes de hacerlo y saber qué imagen está mirando el paciente sólo con los registros de las neuronas.
Un estudio publicado en la revista Neuron ha identificado cómo las neuronas sensibles a la progesterona determinan si las hembras aceptan o rechazan a los machos durante su ciclo reproductivo. Este hallazgo ayuda a comprender los mecanismos cerebrales que modulan comportamientos sociales complejos.
Más de 40 artículos en las distintas revistas del grupo Nature presentan hoy los resultados parciales del ambicioso proyecto de mapear los 37 200 millones de estas unidades fundamentales de la vida. Una tarea compleja que requiere combinar técnicas de genómica e inteligencia artificial para estudiar con gran resolución las firmas moleculares de un amplio abanico de células, como las que forman la placenta.
