Susanne Schreiber: la gran esperanza de la Neurociencia

Voilà, pues he aquí que tenemos a una digna sucesora de Cajal a comienzos del siglo XXI. Se llama Susanne Schreiber y tiene 32 años. Acaba de ganar en 2008 el Premio Bernstein en Neurociencia Computacional, algo así como el Nobel de la especialidad, dotado con más de un millón de euros. Desde aquí vaticino que la investigación acerca del ritmo neuronal, sin duda, la auténtica clave de bóveda para comprender el funcionamiento del cerebro, va a estar marcada por ella y por su equipo de Berlín en la próxima década. Espero poder escucharla y conocerla este mes de julio, en el contexto del Congreso Internacional de Neurociencia Computacional, organizado por la OCNS, precisamente en la capital alemana.

Seamos de una vez por todas serios y realistas: nos acercaremos a la comprensión del cerebro en la medida en que entendamos su actividad, su ritmo de funcionamiento. Por lo tanto, y aún a riesgo de que algún genetista o especialista en química molecular que leyera esto, pudiera manifestar su disconformidad, el tren del entendimiento del cerebro no pasa exclusivamente por allí, como se nos pretende hacer creer ante la cascada infinita y reciente de artículos sobre combinatoria molecular o replicación genética. No. De acuerdo, se trata de los fenómenos primarios, de los fenómenos subfenoménicos, y el mal funcionamiento del dispositivo molecular neuronal eventualmente lleva a enfermedades neurológicas. Pero son las oscilaciones de la red neuronal las que tienen verdadero poder explicativo a nivel macrofenoménico. Claro, ésta es una empresa enormemente complicada, como no podía ser menos. ¿Por qué? Porque hay que descender al nivel de las neuronas simples. ¿Cómo las características de las neuronas aisladas influyen en la función de las redes más extensas en el cerebro? Esta es la pregunta

No todas las neuronas computan de la misma manera. Algunas neuronas producen "trenes" de impulsos en una sucesión rápida. Otras envían impulsos simples a intervalos regulares. Parece claro que cada célula o grupos de células posee un ritmo preferido a la hora de enviar impulsos.

¿Cómo las propiedades de respuesta de las neuronas influyen en la función de redes neuronales extensas? Grandes grupos de neuronas envían impulsos a un ritmo común, entrando en una "oscilación" colectiva a través de la interacción mutua. Esta conducta oscilatoria y su disfuncionalidad, puede ser un gran predictor de patologías, tales como la epilepsia, o de dificultades en el almacenamiento por parte de las diversas memorias.

Schreiber y su grupo investigan los mecanismos responsables de la oscilación sincrónica de las redes de neuronas y cómo las células individuales pueden mantener el ritmo. Y es que las propiedades individuales de respuesta de las neuronas individuales parecen ejercer efecto sobre la sincronización de la red. Esto se traduciría en la necesidad de elucidar la conexión entre los canales de iones de las células y sus características de respuesta.

Desde aquí queremos felicitar al "Bernstein Center for Computational Neuroscience" por su decisión de premiar el esfuerzo de Schreiber y su grupo por aupar la Neurociencia Computacional a unas propuestas tan llenas de ambición y prometedoras. Sin duda, es la suya una de las grandes apuestas en la investigación del cerebro en nuestro siglo.