jueves, 24 de septiembre de 2020
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DIÁLOGO CON EL DESCUBRIDOR DEL GPS CEREBRAL

A lo largo de su vida Emilio Kropff ha sabido usar su brújula interior y unir puntos muy distantes en el mapa, sin desorientarse. Tal vez allí radique la razón de por qué ha sido uno de los descubridores de la pieza faltante del GPS cerebral, un tipo de neuronas descriptas recientemente por primera vez en Nature, llamadas «speed cells», causando gran impacto en el mundo de las neurociencias.

Por Ignacio Jawtuschenko

Nació en Bariloche un 6 de octubre, donde cursó un bachiller orientado a la biotecnología, se radicó en Buenos Aires para graduarse de Físico en la UBA, de allí partió a una pasantía científica a Grenoble Francia,  de allí fue al doctorado en neurociencias cognitivas en Trieste, Italia, para luego llegar al Instituto Kavli, en Trondheim, Noruega para cursar sus estudios postdoctorales bajo la dirección de los Premios Nobel de Medicina 2014, los profesores May-Britt Moser y Edvard Moser.

Kropff es hoy investigador del CONICET e integra el Laboratorio de Plasticidad Neuronal del Instituto Leloir bajo la dirección del Doctor Alejandro Schinder. Sus inquietudes y por ende su trabajo científico se centra en la arquitectura de circuitos más compleja que existe en la naturaleza: el cerebro humano. Ese conjunto de procesadores (las neuronas) que tomados individualmente son bastante limitados, pero que sin embargo, en acción conjunta y paralela da lugar a una capacidad de cómputo que hoy en día no podemos siquiera soñar con igualar por medio de circuitos electrónicos.

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En los últimos años se descubrieron cuatro tipos de neuronas pertenecientes a los sistemas de navegación del GPS interno. El más importante fue el descubrimiento de las ‘grid cells’, que les significó al matrimonio Moser el premio Nobel. En teoría, para que estas neuronas funcionen necesitan dos tipos de información sobre el desplazamiento del animal: la dirección y la velocidad. Las neuronas que codifican la dirección también fueron descubiertas en el laboratorio de los Moser. Luego las border cells, en cuyo descubrimiento Kropff también participó, son neuronas podrían delimitar hasta donde es aplicable un mapa.  Y las speed cells que fueron un poco más esquivas, y tardaron más en aparecer.

«Es posible que estos descubrimientos sean una fuente de inspiración para el diseño de las futuras generaciones de sistemas de navegación, que puedan ser a un mismo tiempo artificiales e inteligentes,» arriesga Kropff en diálogo con Todo Ciencia.

–¿Por qué este descubrimiento podría inspirar el desarrollo de una nueva generación de inteligencia artificial?

— Hoy en día existen aparatos que ‘navegan’ por ambientes. Un ejemplo es la aspiradora robot, que se deja funcionando cuando uno se va de la casa. Otro ejemplo: una vez en un hospital noruego vi robots que se encargaban de la logística reponiendo material de manera semiautomática desde el sótano a donde hiciera falta. Este tipo de aplicaciones tiene como inconveniente que los robots no ‘conocen’ el ambiente donde se mueven. En el caso de la aspiradora, simplemente sigue una trayectoria al azar esperando así cubrir todo el espacio de la casa. Pero a veces hay rincones De difícil acceso que va a visitar con una probabilidad muy baja. En el caso de los robots de reposición, están programados exactamente para ir de un lugar a otro, y se frenan cuando hay alguien adelante, pero no podrían improvisar una estrategia en el caso de que hubiera una puerta bloqueada o un mueble nuevo que antes no estaba. Los mamíferos sí podemos resolver todos estos problemas de orientación. Tenemos un sistema que nos permite recorrer ambientes nuevos e ir generando mapas, de tal manera que después de un tiempo empezamos a generar estrategias que optimizan el desplazamiento desde un punto a otro. Cualquiera que se haya mudado a una ciudad nueva puede imaginarse de lo que estoy hablando. El objetivo entonces sería crear sistemas artificiales que pudieran desplazarse explorando, generando mapas y a partir de esos mapas optimizando sus estrategias de desplazamiento. Las aplicaciones para este tipo de robots domésticos serían infinitas. También serían útiles en lugares más grandes donde no hay cobertura de GPS, como abajo del mar o en otros planetas.

–¿Cuáles son las características de las speed cells?

–Son neuronas cuya actividad eléctrica está regulada por la velocidad a la que se mueve el animal. Cuanto más rápido corre el animal, mas ‘disparos’ efectúan las neuronas. Los ‘disparos’ (el nombre técnico es ‘potenciales de acción’) son el código mediante el cual cualquier neurona del cerebro se comunica con las demás, o sea que configuran el mensaje que emite una neurona. El mensaje de estas neuronas es una tasa de disparo que es proporcional a la velocidad a la que corre el animal. No sabemos de dónde obtienen información acerca de la velocidad del animal, pero…

–¿Pero tienen alguna pista?

— Hay tres candidatos. El primero es el sistema vestibular, que nos permite estar en equilibrio gracias a que calcula la aceleración de nuestra cabeza en forma análoga a como lo hacen los teléfonos celulares. De la aceleración puede obtenerse la velocidad mediante una operación matemática que se llama integración. El segundo candidato es el flujo de información sensorial. En este caso no importa tanto lo que uno ve u oye sino como se mueven estas fuentes de información sensorial, lo que nos da una idea de cuan rápido nos movemos nosotros. En este trabajo mostramos que, más allá de que el flujo de información visual podría ser una fuente de información importante para las speed cells, no es la única ya que las speed cells funcionan perfectamente bien en la oscuridad. En estas zonas del cerebro (hipocampo y corteza entorrinal) es muy típico que la información provenga de distintas fuentes y que resulte redundante, de modo que la información proveniente de una fuente se usa cuando está pero no es indispensable para el funcionamiento del sistema. El tercer candidato es el sistema motor. La corteza motora, que es donde se preparan los movimientos que vamos a hacer, podrían mandar una ‘copia’ de esa información (como el ‘Cc’ de los emails) a las speed cells. De esta manera tendrían información acerca de los movimientos que el animal prepara incluso antes de que estos se lleven efectivamente a cabo. Esto es interesante porque encontramos que muchas speed cells se anticipan un poquito a la velocidad del animal (unos 100 ms) y esto podría originarse en el hecho de que reciben la información más rápido de lo que le lleva a los músculos efectuar los movimientos deseados.

–Ciertamente aún falta todavía entender cómo están ensambladas estas piezas para que, a través de su interacción, se ponga en funcionamiento la compleja maquinaria del GPS interno. ¿Podrías adelantar como sería una posible línea de investigación?

–Idealmente deberían suceder dos cosas. Una, que podamos identificar genéticamente los distintos tipos de neurona, cuya clasificación hasta ahora es puramente funcional. Es decir que decimos que son grid cells o speed cells puramente en base a su actividad eléctrica, pero no sabemos qué clase de neurona son desde un punto de vista anatómico. Quizás exista una marca genética particular en cada clase de neurona. Si esto fuera así, uno podría manipularlas mediante la técnica opto genética, apagando o prendiendo el grupo que uno quiera a voluntad. Esta sería la manera más rápida de entender cuál es la influencia de un tipo neuronal sobre otro. Sin embargo, es posible que la “huella dactilar” que estamos buscando no exista, y que distintas neuronas asuman un rol u otro no tanto en base a su identidad sino más bien en base a la información que reciben, en una suerte de reclutamiento aleatorio que se origina durante el desarrollo. Este segundo escenario sería mucho más complicado. Lo que habría que hacer entonces es ir a buscar las fuentes de información sobre velocidad, y ver si apagando cada una de estas fuentes, o todas al mismo tiempo, uno puede afectar la actividad de las speed cells. La pregunta sería entonces comparar la actividad de las neuronas con mapas espaciales en condiciones normales versus en condiciones donde las speed cells están apagadas.

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