En este artículo sometemos a la consideración de los lectores, la tesis de que el estudio del fenómeno de la oscilación sincrónica de grupos neuronales, va a constituir la base del estudio del cerebro en la próxima década. Para ello, tomaremos ideas de la neurodinámica basada en sistemas no lineales (Minelli, 2008 y Timme y Wolf, 2008).
Los ritmos cerebrales espontáneos desempeñan un importante papel en la plasticidad sináptica. Así, en situaciones de descanso para sujetos sanos, se produce un nivel de sincronización de las redes neuronales relativamente bajo y fluctuante. En cambio, en ataques de epilepsia, se comprueba una situación de hipersincronicidad. En encefalopatías degenerativas se registra un nivel anormalmente bajo en el área de sincronización.
La sincronización es un mecanismo típico que subyace a los procesos cognitivos, como sucede, por ejemplo, con el aprendizaje asociativo. Según Singer (1994), las neuronas que codifican características de una escena visual, se acoplan selectivamente a través de conexiones excitatorias recíprocas y realizan repuestas rítmicas ante sus estímulos preferidos. Estas respuestas rítmicas pueden sincronizarse después de la estimulación repetida. Las asambleas neuronales pueden ser identificadas por su sincronía al activarse más que por cambios en la tasa de activación. Esto daría lugar a la coexistencia de varias asambleas en la misma región cortical, mostrando una dinámica flexible y robusta.
Para interacciones inhibitorias entre neuronas oscilatorias, el estado de sincronía es estable, más allá de los parámetros y de la conectividad de la red, lo cual demostraría la importancia de las interacciones pulsátiles en la dinámica de la sincronización biológica. Se ha hipotetizado que los patrones de activación neuronal podrían generarse dinámicamente por el córtex cerebral. Los estados en los cuales las unidades se activan de una manera temporalmente irregular y los estados con una actividad asincrónica irregular pueden ser atractores que coexisten en la misma red. Las redes estructuradas pueden poseer una gran variedad de estados dinámicos en los que los tiempos de activación sean precisamente coordinados. Las fuerzas de acoplamiento entre las redes pueden ser muy heterogéneas y darse patrones precisos de activación temporal en lugar de un estado sincrónico simple. Pero, en cualquier caso, entender las propiedades de estabilidad y de robustez de las redes dinámicas cerebrales no parece una tarea que esté fuera de nuestro alcance y, por lo tanto, la comprensión de la clave quizá esencial del comportamiento del cerebro.
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