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La Neurociencia Computacional es un campo reciente, pero bien establecido dentro de las Neurociencias. En un primer art\u00edculo (Cort\u00e9s, 2009<\/a>), \u00abQu\u00e9 es y por qu\u00e9 es dif\u00edcil su estudio\u00bb, explico su principal paradigma: todo proceso mental que tiene lugar en nuestro cerebro tiene un circuito o cableado f\u00edsico que lo sustenta. En este art\u00edculo comento un ejemplo muy representativo en el campo: el macro-proyecto de simulaci\u00f3n a gran escala y en tiempo real de procesos en la corteza cerebral, el famoso Blue Brain Project.<\/em><\/p>\n[Versi\u00f3n en pdf]<\/a><\/p>\n En la corteza cerebral se procesan multitud de operaciones que no son susceptibles de ser programadas usando ordenadores convencionales (al menos con instrucciones del tipo \u00abSi A entonces B\u00bb). Por ejemplo, cuando pensamos en un problema matem\u00e1tico, hablamos, prestamos atenci\u00f3n a alguien que nos habla, nos adaptamos a diferentes entornos, planeamos nuestro futuro o tomamos ciertas decisiones. \u00bfQu\u00e9 circuitos est\u00e1n implicados en cada proceso? \u00bfC\u00f3mo realizan su procesamiento de informaci\u00f3n caracter\u00edstico? La Neurociencia Computacional intenta dar soluciones a estas cuestiones (v\u00e9ase Cort\u00e9s, 2009<\/a>).<\/p>\n Hoy en d\u00eda existen abundantes datos experimentales de conectividad y actividad cerebral, de su especificidad, y de la din\u00e1mica de estos circuitos (v\u00e9anse, p. ej., Leapman, 2004; Smith, 2007; y las citas que incluyen). Gracias a estos datos experimentales sabemos que existe una conexi\u00f3n estructura-funci\u00f3n a trav\u00e9s de varias operaciones que el cerebro utiliza, que aunque son relativamente simples, a\u00fan no pueden ser programadas con ordenadores convencionales. Por ejemplo, el c\u00f3digo neuronal es altamente eficiente, tiene una alta redundancia que le hace tolerante a fallos, y es capaz de operar en niveles de ruido muy altos (van Rossum, Turrigiano y Nelson, 2002). Adem\u00e1s, es adaptativo y cambia en tiempo real, lo que se conoce como plasticidad sin\u00e1ptica (Silberberg, Gupta y Markram, 2002; Abbott y Regehr, 2004).<\/p>\n Recientemente, ha surgido una nueva tendencia dentro de la Neurociencia Computacional hacia el desarrollo de software\/hardware inteligente, capaz de resolver problemas de forma similar a como nuestro cerebro lo hace. Aunque este prop\u00f3sito puede parecer un poco de ciencia ficci\u00f3n, ya hay diferentes proyectos internacionales desarrollando la misma l\u00ednea de investigaci\u00f3n. El proyecto COLAMN<\/a> en Reino Unido, en el cual he participado, pretende explotar la estructura laminada de la corteza cerebral (Thomson y Bannister, 2003; en Correa, 2008b<\/a>, se puede consultar una entrevista donde hablo sobre el proyecto). El proyecto FACETS<\/a>, subvencionado por la Comisi\u00f3n Europea, intenta implementar la corteza cerebral tomando como unidad m\u00ednima de informaci\u00f3n el microcircuito, circuitos de miles de neuronas altamente conectadas. Proyectos m\u00e1s espec\u00edficos basados en una estructura y funci\u00f3n realista, pero con un grado de implementaci\u00f3n muy avanzado, son, por ejemplo, la fabricaci\u00f3n e implementaci\u00f3n de una retina en silicio (ETH Zurich, Switzerland), la fabricaci\u00f3n de una nariz artificial capaz de reconocer e identificar diferentes olores (Universidad de Edimburgo, UK), el implante de c\u00f3clea artificial para pacientes sordos (MIT, USA), un chip-s\u00f3nar basado en la anatom\u00eda del murci\u00e9lago (Universidad de Maryland, USA) o un chip capaz de percibir movimiento basado en el sistema visual de la mosca (Universidad de Arizona, USA).<\/p>\n Pero, sin lugar a dudas, el proyecto internacional que m\u00e1s pasi\u00f3n despierta es el Blue Brain<\/a>. Por ese motivo en este art\u00edculo me extender\u00e9 sobre \u00e9l. Con sede en la Escuela Polit\u00e9cnica Federal de Lausanne (EPFL), en Suiza, el macroproyecto Blue Brain tiene como colaborador estrat\u00e9gico al gigante inform\u00e1tico IBM y es el referente mundial en simulaci\u00f3n de procesos cerebrales en tiempo real. Muy recientemente, en Estocolmo, el Prof. Henry Markram, Investigador Principal del proyecto, habl\u00f3 de su evoluci\u00f3n pasada, presente y futura. Su charla se puede ver aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n Fig. 1.- Collage de neuronas reconstruidas y simuladas en el ordenador, en particular neuronas del tipo piramidal y Martinotti. \u00a9BBP\/EPFL. Imagen reproducida con permiso. Nuevas reproducciones, totales o parciales, no permitidas.\u00a0<\/em><\/p>\n Gracias a la potencia de c\u00e1lculo del supercomputador Blue Gene de IBM, con 8192 procesadores y con potencia aproximada de 22 TeraFlops (22*10^12 FLOPS) se ha conseguido simular una columna neocortical (Neo-Cortical Column, NCC): una microcolumna de la corteza cerebral que consiste en un cilindro de medio mil\u00edmetro de di\u00e1metro por dos mil\u00edmetros de alto. Por cada cilindro existen unas 10000 neuronas. La conectividad (aproximadamente 10^7 sinapsis por columna) y la din\u00e1mica de dicha conectividad es muy espec\u00edfica. Usando la gran mayor\u00eda de datos experimentales anat\u00f3micos y electrofisiol\u00f3gicos publicados hasta la fecha en revistas cient\u00edficas, se han construido mapas de conexiones entre neuronas y se han implementado en el modelo. Las dos figuras de este art\u00edculo ilustran la complejidad resultante. Este proceso de optimizaci\u00f3n o b\u00fasqueda de soluciones con un n\u00famero astron\u00f3mico de par\u00e1metros libres y consistente con datos experimentales requiere de una enorme potencia de c\u00f3mputo, como la de BlueGene.<\/p>\n El BlueBrain Project utiliza la NCC como unidad m\u00ednima de procesamiento de informaci\u00f3n. En la corteza cerebral de casi todos los mam\u00edferos existen tales micro-columnas, de caracter\u00edsticas id\u00e9nticas. Entre diferentes animales, a muy grosso modo, s\u00f3lo cambia su n\u00famero. Una vez conseguido simular la actividad cerebral en esta micro-columna s\u00f3lo dos veces m\u00e1s lentamente que en un cerebro real, este proyecto toma, sin lugar a dudas, el liderazgo a nivel mundial en cuanto a simulaci\u00f3n realista de procesos biol\u00f3gicos a gran escala. En este v\u00eddeo<\/a> se puede visualizar el grado de complejidad simulada dentro de cada micro-columna. La computaci\u00f3n en paralelo de c\u00f3mo varias micro-columnas interaccionan entre s\u00ed es algo inmediato.<\/p>\n Fig. 2.- Vista interior de una columna en la corteza cerebral. En rojo se colorea una neurona piramidal para visualizar sus conexiones con las dem\u00e1s neuronas. Por problemas de visualizaci\u00f3n, se representa una densidad de neuronas que es s\u00f3lo el 10% de la real, de acuerdo con datos experimentales. Imagen reproducida con permiso de su copyright \u00a9BBP\/EPFL . Nuevas reproducciones, totales o parciales, no permitidas.\u00a0<\/em><\/p>\n Muy recientemente, promediando la actividad de varios miles de neuronas dentro de una micro-columna, se han encontrado frecuencias gamma (en el rango de 40-80Hz), de las que se cree que est\u00e1n relacionadas con procesos mentales de alta cognici\u00f3n en humanos y otros mam\u00edferos (v\u00e9ase, p. ej., Jensen, Kaiser y Lachaux, 2007; y Correa, 2008a<\/a>, en esta misma revista).<\/p>\n Resumiendo, una vez incorporados m\u00e1s de 50 a\u00f1os de datos experimentales, el proyecto BlueBrain pretende aclarar problemas de funci\u00f3n y disfunci\u00f3n cerebral, simul\u00e1ndolos en un macro-cerebro artificial. Se trata de usar ingenier\u00eda inversa para entender la interacci\u00f3n mente-cerebro. En un futuro pr\u00f3ximo se quiere incorporar un grado m\u00e1s de realismo a las simulaciones de la micro-columna incluyendo datos experimentales a nivel molecular y gen\u00e9tico. As\u00ed, usando simulaciones, se podr\u00eda comprobar la eficacia de diferentes f\u00e1rmacos o drogas para la cura de enfermedades del sistema nervioso, incluyendo Alzheimer o Parkinson.<\/p>\n Referencias<\/strong><\/p>\n Abbott, L. F. y Regehr, W. G. (2004). Synaptic computation. Nature,<\/em> 431, 796-803.<\/p>\n Jensen, O., Kaiser, J. y Lachaux, J. P. (2007) Human gamma-frequency oscillations associated with attention and memory. Trends in Neurosciences,<\/em> 30, 317-324.<\/p>\n Leapman, R. D. (2004). Novel techniques in electron microscopy. Current Opinion in Neurobiology,<\/em> 14, 591-598.<\/p>\n Markram, H. (2006). The Blue Brain Project. Nature Reviews Neuroscience,<\/em> 7, 153-160.<\/p>\n Silberberg, G., Gupta, A. y Markram, H. (2002). Stereotipy in neocortical microcircuits. Trends in Neurosciences,<\/em> 25, 227-230.<\/p>\n Smith, S. J. (2007). Circuit reconstruction tools today. Current Opinion in Neurobiology,<\/em> 17, 601-608.<\/p>\n Thomson, A. M. y Bannister, A. P. (2003). Interlaminar connections in the neocortex. Cerebral Cortex,<\/em> 13, 5-15.<\/p>\n Van Rossum, M. C. W., Turrigiano, C. G. y Nelson, S. B. (2002). Fast propagation of firing rates through layered networks of noisy neurons. Journal of Neuroscience,<\/em> 22, 1956-1966.<\/p>\n Agradecimientos<\/strong><\/p>\n Especial agradecimiento para Debono Christiane, quien, en representaci\u00f3n del Proyecto Blue Brain, me facilit\u00f3 las im\u00e1genes presentadas en este art\u00edculo e informaci\u00f3n necesaria para su elaboraci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"![\"Figura](\"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/files\/2008-34-b.jpg\")
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