El aprendizaje de nuevas palabras tiene lugar a lo largo de toda la vida y, adem\u00e1s, es un requisito necesario al aprender una segunda lengua. Esta capacidad parece ser \u00fanica en los humanos, ya que la capacidad de aprendizaje de palabras en las especies m\u00e1s cercanas es muy limitada. Aprender palabras no s\u00f3lo marca la diferencia con otras especies, sino que existe mucha variabilidad interindividual a la hora de aprender nuevas palabras. Sin embargo, existe poco conocimiento sobre las causas de esta variabilidad.<\/p>\n
Se ha propuesto que la capacidad de aprender nuevas palabras depende de la integraci\u00f3n que se hace, a nivel cerebral, de la representaci\u00f3n auditiva (el \u201cc\u00f3mo\u201d suena la palabra) y motora (los movimientos articulatorios requeridos para producir dicho sonido) (Hickok y Poeppel, 2007; Rodriguez-Fornells, Cunillera, Mestres-Miss\u00e9 y De Diego-Balaguer, 2009). Este proceso se conoce como integraci\u00f3n audio-motora. As\u00ed, una vez tenemos la representaci\u00f3n sensorial y motora de la nueva palabra, es posible asociar dicha representaci\u00f3n multisensorial al significado. Sin embargo, las bases cerebrales precisas que permiten la integraci\u00f3n audio-motora que sustentar\u00edan el aprendizaje de nuevas palabras no se hab\u00edan establecido hasta el estudio de L\u00f3pez-Barroso y col. (2013) que describiremos en este art\u00edculo.<\/p>\n
En el cerebro, la interacci\u00f3n entre regiones distantes tiene lugar gracias a la conectividad estructural, conformada por conjuntos de axones. Las regiones cerebrales en las que hay conjuntos de axones se conocen como regiones de sustancia blanca, debido a la mielina que envuelve a los axones y que permite una eficiente transmisi\u00f3n del potencial de acci\u00f3n. As\u00ed pues, los grupos de axones hacen el papel de \u201ccarreteras\u201d que permiten el tr\u00e1nsito de informaci\u00f3n de una regi\u00f3n a otra, y la mielina que los envuelve contribuye a una mayor o menor eficacia en esa transmisi\u00f3n. Se ha propuesto que el principal fasc\u00edculo de sustancia blanca que media el proceso de integraci\u00f3n audio-motora, y que ha de ser crucial para el aprendizaje de palabras, es el fasc\u00edculo arqueado (Schulze y col., 2012; Rodr\u00edguez-Fornells y col., 2009). El fasc\u00edculo arqueado, o ruta dorsal del procesamiento del lenguaje, es un haz de sustancia blanca que, como se puede ver ilustrado en la Figura 1 (derecha), conecta regiones del l\u00f3bulo temporal (partes posteriores y mediales del giro temporal superior y medio, incluyendo el \u00e1rea de Wernicke) con regiones del l\u00f3bulo frontal (el giro inferior frontal o \u00e1rea de Broca, y la corteza premotora). Concretamente, las regiones temporales estar\u00edan relacionadas con el procesamiento auditivo, mientras que las regiones frontales sustentar\u00edan el procesamiento motor. De existir dicha relaci\u00f3n, las diferencias individuales en la estructura de este fasc\u00edculo (que afectar\u00edan a la eficiencia de la transmisi\u00f3n de la informaci\u00f3n de una regi\u00f3n a otra) deben de afectar a la capacidad de aprender palabras. El fasc\u00edculo arqueado conecta de forma directa las arriba mencionadas regiones fronto-temporales, pero tambi\u00e9n lo hace de forma indirecta a trav\u00e9s de dos segmentos: uno anterior que conecta regiones frontales con la corteza parietal inferior; y uno posterior que conecta la parte parietal con la temporal (Catani, Jones y Ffytche, 2005). Adem\u00e1s, la conectividad fronto-temporal puede tener lugar a trav\u00e9s de un haz de sustancia blanca alternativo que transcurre por regiones m\u00e1s inferiores del cerebro y conecta tambi\u00e9n regiones m\u00e1s anteriores del l\u00f3bulo temporal: la ruta ventral, la cual ha sido relacionada previamente con procesos sem\u00e1nticos.<\/p>\n
![\"Figura](\"https:\/\/www.cienciacognitiva.org\/files\/2013-18-f1.jpg\")
Figura 1. – Izquierda: Diagrama de correlaci\u00f3n entre el nivel de aprendizaje de palabras (eje vertical) y el \u00edndice de Difusi\u00f3n Radial (RD) (eje horizontal), que refleja indirectamente la calidad de la mielina que envuelve a los axones o la propia cantidad de axones, afectando en \u00faltima instancia a la eficiencia en la transmisi\u00f3n de la informaci\u00f3n entre regiones. Una mejor calidad o cantidad de mielina se reflejar\u00eda con un \u00edndice de RD bajo; Derecha: fasc\u00edculo arqueado de un participante representativo.<\/p><\/div>\n
Nuestro estudio (L\u00f3pez-Barroso y col., 2013) investig\u00f3 las rutas cerebrales que est\u00e1n en la base de la variabilidad individual observada en humanos al aprender nuevas palabras. Espec\u00edficamente, el objetivo era comprobar cu\u00e1l de las conexiones entre las regiones temporales y frontales se relacionaba con las diferencias individuales en el aprendizaje. Para ello, utilizamos la t\u00e9cnica de tractograf\u00eda, que permite la reconstrucci\u00f3n virtual de las conexiones de sustancia blanca (Beaulieu, 2002). Esta t\u00e9cnica no invasiva, basada en la resonancia magn\u00e9tica, es sensible al movimiento de las mol\u00e9culas de agua. Dado que en regiones de sustancia blanca el movimiento de las mol\u00e9culas de agua est\u00e1 m\u00e1s restringido siguiendo la direcci\u00f3n de las conexiones o fibras, esta t\u00e9cnica es capaz de hacer una reconstrucci\u00f3n de dichas v\u00edas y extraer informaci\u00f3n sobre propiedades microstructurales que determinan la calidad de la sustancia blanca cerebral y, por lo tanto, de la eficiencia de la conectividad entre las regiones. Se realizaron, adem\u00e1s, an\u00e1lisis de conectividad funcional entre las regiones de inter\u00e9s para complementar la informaci\u00f3n estructural aportada por la tractograf\u00eda. El an\u00e1lisis de la conectividad funcional nos permiti\u00f3 extraer informaci\u00f3n sobre el nivel de sincronizaci\u00f3n en la actividad el\u00e9ctrica entre regiones mientras los voluntarios estaban realizando la tarea de aprendizaje.<\/p>\n
Un grupo de 27 participantes fueron escaneados mientras aprend\u00edan nuevas palabras. Concretamente, los participantes escuchaban un flujo de nueve palabras artificiales que se repet\u00edan varias veces. Estas palabras eran trisil\u00e1bicas (p.ej., \u201cpamedo\u201d, \u201ctilore\u201d, etc.) y no ten\u00edan ning\u00fan significado asociado. Despu\u00e9s del aprendizaje, se les administraba un test de reconocimiento en el que ten\u00edan que decidir, cada vez que escuchaban una palabra, si era una palabra que hab\u00edan escuchado durante el aprendizaje o no. En el test se presentaban en igual n\u00famero palabras que hab\u00edan aparecido y palabras formadas con las mismas s\u00edlabas, pero en desorden. La tractograf\u00eda permiti\u00f3 evaluar las propiedades de la mielina de las distintas conexiones que quer\u00edamos evaluar: los segmentos directos e indirectos del fasc\u00edculo arqueado (ruta dorsal) y la ruta ventral, todos en ambos hemisferios.<\/p>\n
Los resultados mostraron que las personas que tienen m\u00e1s mielinizada la ruta directa del fasc\u00edculo arqueado en el hemisferio izquierdo fueron mejores aprendiendo las nuevas palabras. Como puede observarse en la Figura 1 (izquierda), se hall\u00f3 una correlaci\u00f3n significativa entre la habilidad de aprender palabras y las propiedades de la mielina del fasc\u00edculo arqueado. Tambi\u00e9n encontramos una relaci\u00f3n entre la conectividad funcional entre esas regiones y el aprendizaje de palabras. Esta relaci\u00f3n no se observ\u00f3 ni para los segmentos indirectos entre dichas regiones, ni en el hemisferio derecho, ni en la ruta ventral. Este resultado muestra c\u00f3mo diferencias en la anatom\u00eda cerebral reflejan diferencias en una capacidad cognitiva de gran importancia para el ser humano, como es el caso de aprender palabras auditivamente. Sin embargo, y afortunadamente, es preciso puntualizar que las diferencias anat\u00f3micas observadas pueden deberse tanto a factores gen\u00e9ticos como a factores ambientales (el mayor uso de una funci\u00f3n que recae sobre ese fasc\u00edculo causar\u00e1 cambios estructurales en el mismo; Zatorre, Fields, y Johansen-Berg, 2012). Adem\u00e1s, el hecho de que haya una v\u00eda \u00f3ptima de comunicaci\u00f3n entre regiones (en este caso, el fasc\u00edculo arqueado) no implica que esa funci\u00f3n no pueda obtenerse a trav\u00e9s de otra v\u00eda, aunque a un nivel menor (L\u00f3pez-Barroso y col., 2011).<\/p>\n
Los hallazgos de este estudio complementan modelos previos, aportando informaci\u00f3n \u00fanica sobre la conectividad estructural que optimiza el aprendizaje de nuevas palabras. Adem\u00e1s, las diferencias en la anatom\u00eda del fasc\u00edculo arqueado entre humanos y primates no humanos sugiere que nuestra capacidad \u00fanica para aprender lenguas se puede deber a la evoluci\u00f3n de las conexiones fronto-temporales que, a su vez, permiten una mayor capacidad de integraci\u00f3n audio-motora y la expansi\u00f3n de la memoria de trabajo verbal (manipular informaci\u00f3n verbal y mantenerla activa para ser memorizada; Schulze, Vargha-Khadem y Mishkin, 2012). Finalmente, la neuro-rehabilitaci\u00f3n en pacientes con afasia debida a una lesi\u00f3n cerebral podr\u00eda beneficiarse de este tipo de estudios de cara a adaptar los m\u00e9todos de re-aprendizaje del lenguaje en funci\u00f3n de la localizaci\u00f3n de la lesi\u00f3n.<\/p>\n
Referencias<\/strong><\/p>\nBeaulieu, C. (2002). The basis of anisotropic water diffusion in the nervous system – a technical review. NMR in Biomedicine<\/em>, 15, 435\u2013455.<\/p>\nCatani, M., Jones, D. K., y Ffytche, D. H. (2005). Perisylvian language networks of the human brain. Annals of Neurology<\/em>, 57, 8\u201316.<\/p>\nHickok, G., y Poeppel, D. (2007). The cortical organization of speech processing. Nature Reviews. Neuroscience<\/em>, 8, 393\u2013402.<\/p>\nL\u00f3pez-Barroso, D., Catani, M., Ripoll\u00e9s, P., Dell\u2019Acqua, F., Rodr\u00edguez-Fornells, A., y De Diego-Balaguer, R. (2013). Word learning is mediated by the left arcuate fasciculus. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America<\/em>, 110, 13168\u201313173.<\/p>\nL\u00f3pez-Barroso, D., De Diego-Balaguer, R., Cunillera, T., Camara, E., M\u00fcnte, T. F., y Rodr\u00edguez-Fornells, A. (2011). Language learning under working memory constraints correlates with microstructural differences in the ventral language pathway. Cerebral Cortex<\/em>, 21, 2742\u20132750.<\/p>\nRodriguez-Fornells, A., Cunillera, T., Mestres-Miss\u00e9, A., y De Diego-Balaguer, R. (2009). Neurophysiological mechanisms involved in language learning in adults. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences<\/em>, 364, 3711\u20133735.<\/p>\nSchulze, K., Vargha-Khadem, F., y Mishkin, M. (2012). Test of a motor theory of long-term auditory memory. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America<\/em>, 109, 7121\u20135.<\/p>\nZatorre, R. J., Fields, R. D., y Johansen-Berg, H. (2012). Plasticity in gray and white: Neuroimaging changes in brain structure during learning. Nature Neuroscience<\/em>, 15, 528\u201336.<\/p>\nManuscrito recibido el 2 de octubre de 2013.
\nAceptado el 5 de noviembre de 2013.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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