tag:blogger.com,1999:blog-13097297897824851322024-03-13T03:12:12.289+01:00El blog de la neurociencia computacionalBlog sobre las conexiones entre neurociencia cognitiva y sistemas computacionales.Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.comBlogger106125tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-69967786696174234622023-03-26T09:56:00.002+02:002023-03-26T09:56:10.070+02:00RUTH BENAVIDES-PICCIONE: ESPINAS DENDRÍTICAS Y SINAPTOMA<p style="text-align: center;"> </p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEju-aODQDXFxfEX7EJqY_BmRcjLnRNVE2elsikjutkVpU8DSQIbSRYZY0oRpPnQ9sB5a3V6WuMd2nvVe8owXSqMzFpUqevwHSyT4dJ8JgJUhFtOpDbmPYbwJfOh_6hWu3EV7ociuo4qfXYsd96ES1n-Gbbk45B-_K8wSZGC0FO-4eUtzsxApwKPiyTFqA/s311/RUTH%20BENAVIDES-PICCIONE.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="288" data-original-width="311" height="288" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEju-aODQDXFxfEX7EJqY_BmRcjLnRNVE2elsikjutkVpU8DSQIbSRYZY0oRpPnQ9sB5a3V6WuMd2nvVe8owXSqMzFpUqevwHSyT4dJ8JgJUhFtOpDbmPYbwJfOh_6hWu3EV7ociuo4qfXYsd96ES1n-Gbbk45B-_K8wSZGC0FO-4eUtzsxApwKPiyTFqA/s1600/RUTH%20BENAVIDES-PICCIONE.jpg" width="311" /></a></div><br /><p></p><p style="text-align: justify;"></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">La
profesora <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Ruth Benavides-Piccione </b>forma
parte de la élite mundial de la Neurociencia que, en las últimas décadas, nos
está descubriendo la estructura y función de las <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">espinas dendríticas</b>. Las espinas dendríticas son pequeñas
protrusiones que emergen de las dendritas. Son elementos postsinápticos de
sinapsis excitatorias situadas en la corteza cerebral y su desarrollo y estructura
resultan fundamentales para los procesos cognitivos superiores. <o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">Investigadora científica del <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">CSIC</b> , forma parte del <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Laboratorio Cajal de Circuitos Corticales
(UPM)</b>, liderado por ese gran maestro de Neurocientíficos que es el Dr. <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Javier DeFelipe</b>. Allí, la profesora <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Benavides-Piccione</b>, junto a un
excelente grupo de investigación, se dedica a analizar la organización
microanatómica de la corteza cerebral.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">Más de 50 publicaciones punteras y de alto
impacto avalan su trayectoria y es un verdadero honor el haber podido recabar
en este blog algunas de sus indagaciones en esta breve entrevista. <o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span><b style="text-align: center;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 9.0pt;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p align="center" class="MsoNormal" style="text-align: center;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">PREGUNTAS<o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><br /></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">Estimada profesora:
en esta entrevista nos vamos a centrar en dos de sus artículos colectivos. Uno analiza la estructura de las espinas dendríticas en humanos en función de la
edad. El otro afronta el reto de
analizar la arquitectura del <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">sinaptoma </b>del
cerebro del ratón. <span style="mso-spacerun: yes;"> </span>Por empezar con la
cuestión de las espinas dendríticas, ¿querría, por favor, realizarnos un breve
resumen de cómo se van perdiendo las espinas en una persona mayor frente a una
persona madura a través de los resultados aportados por el software IMARIS? <o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-R. <span style="color: red;">Las
espinas dendríticas de las células piramidales son el lugar principal donde se
forman las sinapsis excitadoras de la corteza cerebral. Se sabe que estas
estructuras son sensibles a la edad y se modifican en densidad y forma a lo
largo de la vida. Sin embargo hasta entonces no se había estudiado en detalle
la morfología<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>de las espinas dendríticas
en humanos. Lo que hemos visto en este estudio, en el que hemos reconstruido y analizado
en 3D a alta resolución más de 8000 espinas en distintos compartimentos de las
células piramidales de la corteza cerebral humana, es que hay una gran variedad
de morfologías de espinas humanas y que con la edad no todas las espinas se
pierden por igual, sino que hay determinadas poblaciones de espinas (las espinas
más cortas y más pequeñas del compartimento basal y las más largas del
compartimento apical) que tienden a disminuir en mayor proporción que otras. Es
decir, que con la edad se produce una pérdida selectiva de las espinas
dendríticas, en los distintos compartimentos de las células piramidales que
forman parte de los circuitos cerebrales.</span><o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></b><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;">¿Hay alguna
hipótesis al respecto (aparte de la lógica pérdida debida al proceso de
envejecimiento) de por qué se produce este fenómeno? ¿Es una pérdida lenta en
cerebros sanos o parece ser más progresiva?</span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-R. <span style="color: red;">La
morfología de las espinas está relacionada con su función. Por ello, se
considera que las espinas pequeñas son lugares preferenciales para la inducción
de la potenciación a largo plazo, mientras que las espinas más grandes
representarían rastros de memoria a largo plazo. Así, la mayor presencia de
espinas pequeñas en una persona madura frente a una persona mayor podría estar
relacionado con un mayor potencial para la plasticidad y aprendizaje en la
persona madura frente a la persona mayor.<span style="mso-spacerun: yes;">
</span>Por el contrario, durante el envejecimiento se produciría una pérdida de
espinas que provocaría un descenso en la capacidad para integrar información en
todos los compartimentos de las células piramidales. Además, puesto que existe
una perdida selectiva de espinas pequeñas, se reducirían los lugares
preferenciales para la inducción de la potenciación a largo plazo, por lo que
se producirían alteraciones en el aprendizaje y memoria en el cerebro de la
persona mayor. <o:p></o:p></span></span></b></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><span style="color: red;"><br /></span></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><span style="color: red;">Esta
discapacidad cognitiva que se asocia a la senectud en el cerebro sano estaría
relacionada con el compromiso de comunicación sináptica del propio circuito. Es
decir, que la vulnerabilidad de los circuitos dependería de la redundancia de
los mismos. Así, el envejecimiento no afectaría por igual a todos los
individuos, existiendo personas mayores con elevadas capacidades que no verían
comprometidas su funciones cognitivas al poseer un elevado grado de redundancia
en su circuitos. <o:p></o:p></span></span></b></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><span style="color: red;"><br /></span></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><span style="color: red;">El
potencial para incrementar las conexiones neuronales se basa en que el cerebro
es una estructura plástica que se modifica con la experiencia. Así, el
ejercicio mental (o “gimnasia cerebral” como decía Cajal), permitiría
incrementar las conexiones neuronales de los circuitos como respuesta a un estímulo
continuado. <span style="mso-spacerun: yes;"> </span>Por este motivo,<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>la influencia de la cultura y la educación es
crítica a la hora de facilitar el desarrollo de ciertos procesos mentales a lo
largo de nuestra vida.<o:p></o:p></span></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p><span style="color: red;"> </span></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></b><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"> Centrándonos en la reconstrucción del <b>sinaptoma del cerebro del ratón</b>,
recientemente presentada en un artículo en la revista <i>Neuron</i>. Se trata de un hito en la exploración cerebral, un
resultado largamente esperado. Una conclusión interesante es que las áreas que
parecen controlar las funciones cognitivas superiores presentan una mayor
diversidad sináptica. ¿Se corrobora así que, a mayor especialización, mayor
complejidad o todavía hay que esperar a posteriores investigaciones?</span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-R. <span style="color: red;">En
este trabajo se ha conseguido, por primera vez, generar mapas a nivel sináptico
de cada una de las regiones del cerebro del ratón. Mediante técnicas de marcaje
genético e imagen se ha estudiado la distribución de varias proteínas sinápticas
a lo largo de las distintas regiones del cerebro del ratón. Se ha observado que
existe una diversidad sináptica en las diferentes regiones cerebrales, que es característica
de cada área. En particular, <span style="mso-spacerun: yes;"> </span>la mayor
diversidad sináptica se encontró en regiones implicadas en funciones cognitivas
superiores como el hipocampo y neocorteza, mientras que otras regiones
implicadas en funciones más básicas como el tronco de encéfalo, mostraron la
menor diversidad sináptica. En este artículo se muestra que la diversidad
sináptica podría ser un mecanismo importante de representación de información
en el cerebro y muestra la relación entre la arquitectura y la función
cerebral. En la actualidad existe suficiente evidencia para afirmar que las
regiones que presentan mayor complejidad estructural se encuentran implicadas
en las funciones más complejas.</span><o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">Otro hallazgo
fascinante es que los desórdenes cognitivos provocados por mutaciones parecen
dar lugar a reorganizaciones del conectoma. ¿Podría, por favor, dar cuenta de
una manera detallada de este proceso?<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-R. <span style="color: red;">Los mapas sinápticos
que se han obtenido coinciden en gran medida con la estructura del conectoma
(conectividad entre axones y dendritas), lo que apoya la implicación de la
diversidad sináptica en la especificación de las conexiones y a nivel de
organización del sistema. Por tanto, la distribución diferencial de proteínas
sinápticas podría ser un mecanismo que podría dar lugar a una diversidad
funcional a la hora de conformar la actividad del circuito. En ese sentido, puesto
que la diversidad sináptica podría ser un mecanismo importante de
representación de información en el cerebro, aquellas mutaciones que
reorganizaran la diversidad sináptica podrían resultar en alteraciones en esta
diversidad y por tanto producir cambios en la funcionalidad de los circuitos.
Es decir que la organización espacial de la diversidad sináptica se podría
representar mediante unos mapas, cuya reorganización significaría cambios en el
en la actividad neural, que alterarían la representación almacenada y, por
tanto, al cambiar los patrones de actividad se produciría una salida
espaciotemporal diferente del circuito, dando lugar a un comportamiento
diferente.</span></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;">Le doy las gracias por haber atendido esta
breve entrevista y deseo que sus investigaciones y las de sus colegas nos sigan
abriendo caminos para entender el órgano más complejo del Universo.</span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><br /></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: Times New Roman, serif;"><span style="font-size: 18.6667px;">(<b>Esta entrevista fue publicada en SCILOGS de Investigación y Ciencia en diciembre de 2018</b>).</span></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: Times New Roman, serif;"><span style="font-size: 18.6667px;"><br /></span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">Referencias</span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><a name="B40"></a><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">Benavides-Piccione,
R., Fernaud-Espinosa I., Robles V., Yuste, R. y J. DeFelipe. </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">Age-based comparison of human dendritic spine
structure using complete three-dimensional reconstructions. <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Cereb Cortex</i>. 2012 Jun 17. [Epub ahead
of print].<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="mso-layout-grid-align: none; text-align: justify; text-autospace: none;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">Zhu et al., Architecture of the mouse brain synaptome,
<i style="mso-bidi-font-style: normal;">Neuron</i> (2018). </span><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">Recuperado de https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6117470/pdf/main.pdf.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></p><br /><p></p>Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-52595697205492408992023-03-25T12:24:00.006+01:002023-03-26T14:01:31.730+02:00JOSÉ RAMÓN ALONSO PEÑA: NEURORREPARACIÓN<p style="text-align: center;"> </p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiWZ28qLYG952b_FbVV-3Ac_Ghw89Ih4A8OyWJVHSdD6OTBsspcnLoXy-IFVk8-xboX8Xu6h6520oBjd_CD77hLV6Oo2ci572-VgIj-8CD6Fm-izmlD780sxYb6vYxRYSeY6su25woULaPgsgdwl7n9XoXRbtkcwOtclxhnbJBUKK3tcf_Wm1Eq0D5bRA/s5374/alonso.jpg" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="3583" data-original-width="5374" height="213" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiWZ28qLYG952b_FbVV-3Ac_Ghw89Ih4A8OyWJVHSdD6OTBsspcnLoXy-IFVk8-xboX8Xu6h6520oBjd_CD77hLV6Oo2ci572-VgIj-8CD6Fm-izmlD780sxYb6vYxRYSeY6su25woULaPgsgdwl7n9XoXRbtkcwOtclxhnbJBUKK3tcf_Wm1Eq0D5bRA/s320/alonso.jpg" width="320" /></a></div><br /><p></p><p style="text-align: justify;"></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">El
profesor <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Alonso </b>es conocido por el
gran público por su importante labor divulgativa en el ámbito de la
Neurociencia. Es algo que, por ejemplo, puede apreciarse en su muy reciente libro
de divulgación, “Historia del cerebro” (</span><a href="http://grupoalmuzara.com/a/fichalibro.php?libro=3692&edi=5"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">http://grupoalmuzara.com/a/fichalibro.php?libro=3692&edi=5</span></a><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">). Esta muy
valiosa labor no debe hacernos olvidar su relevante contribución, junto a otros
investigadores punteros del <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">INCyL</b> de
la <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Universidad de Salamanca</b> y del <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">IBSAL </b>(<b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Institute of Biomedical Research of Salamanca</b>), a la <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Neurorreparación</b>-aquella parte de la
Neurología que busca paliar los procesos neurodegenerativos-. <o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="background-color: white;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><span style="background-attachment: initial; background-clip: initial; background-image: initial; background-origin: initial; background-position: initial; background-repeat: initial; background-size: initial; color: #1a1a1a;">Catedrático
de </span><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="background-attachment: initial; background-clip: initial; background-image: initial; background-origin: initial; background-position: initial; background-repeat: initial; background-size: initial;">Biología
Celular</span></b><span style="background-attachment: initial; background-clip: initial; background-image: initial; background-origin: initial; background-position: initial; background-repeat: initial; background-size: initial;"> <span style="color: #1a1a1a;">y
Director del </span><b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Laboratorio de
Plasticidad neuronal y Neurorreparación</b><span style="color: #1a1a1a;">
del </span></span></span><a href="http://www-incyl.usal.es/" target="_blank"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span color="windowtext" style="background-attachment: initial; background-clip: initial; background-image: initial; background-origin: initial; background-position: initial; background-repeat: initial; background-size: initial; font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt; text-decoration-line: none; text-underline: none;">Instituto de Neurociencias de
Castilla y León</span></b></a><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"> (INCyL)</span></b><span style="background-attachment: initial; background-clip: initial; background-image: initial; background-origin: initial; background-position: initial; background-repeat: initial; background-size: initial; color: #1a1a1a; font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">, ha sido investigador posdoctoral y profesor visitante en la
</span><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="background-attachment: initial; background-clip: initial; background-image: initial; background-origin: initial; background-position: initial; background-repeat: initial; background-size: initial; font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">Universidad de Frankfurt</span></b><span style="background-attachment: initial; background-clip: initial; background-image: initial; background-origin: initial; background-position: initial; background-repeat: initial; background-size: initial; font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"> <span style="color: #1a1a1a;">(Alemania), la </span><b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Universidad de Kiel<span style="color: #1a1a1a;"> </span></b><span style="color: #1a1a1a;">(Alemania), la </span><b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Universidad de California-Davis</b> <span style="color: #1a1a1a;">(USA) y
el </span><b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Salk Institute for Biological
Studies</b><span style="color: #1a1a1a;"> (San Diego, USA).</span></span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p style="background-color: white;"> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">Le
agradezco mucho el que, gentilmente, haya decidido conceder <span style="mso-spacerun: yes;"> </span>esta entrevista, aún a pesar de sus múltiples
ocupaciones. <o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p align="center" class="MsoNormal" style="text-align: center;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">PREGUNTAS</span></b></p><p align="center" class="MsoNormal" style="text-align: center;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><br /></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">Estimado profesor:
en esta entrevista apenas vamos a insistir en su labor divulgadora y sí nos
vamos a centrar en el campo de la Neurorreparación, en el que también es un
gran experto. En <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Baltanás, Valero,
Alonso, Berciano y Lafarga</b> <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">(2015)</b>
se introducen técnicas que pueden servir para la detección temprana de signos
de alteración del núcleo de células cerebrales como preámbulo para diagnosticar
desórdenes neurodegenerativos. Sorprende que estos cambios pre-degenerativos
aparezcan en neuronas con una citología bien preservada (art. cit., p. 44).
¿Cómo es esto posible? ¿Querría indicarnos algo al respecto y en qué tipos de
patologías podrían aparecer estos signos? <span style="mso-spacerun: yes;"> </span><o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">-R. <span style="color: red;">Las
enfermedades neurodegenerativas son uno de los problemas de salud más acuciantes
en los países desarrollados con un dramático coste personal, familiar y social.
Con el envejecimiento previsto de la población la situación va a empeorar por
lo que es imprescindible que reforcemos nuestra investigación en estas
patologías que tienen en común la pérdida de neuronas. El problema es que
cuando aparecen síntomas muchas de las neuronas han muerto o están gravemente
afectadas por lo que era fundamental poderlas identificar antes, cuando quizá
estemos a tiempo de protegerlas o al menos ralentizar el proceso de neurodegeneración.
Hemos aprovechado una estirpe de ratón, los PCD, que tienen una muerte
específica de poblaciones neuronales definidas. Así hemos podido caracterizar
los cambios nucleares y citoplasmáticos que terminan conduciendo a la muerte de
esas células. Es un proceso impresionante en el que las neuronas van tomando
decisiones para intentar protegerse, una batalla que terminan perdiendo. La
buena noticia es que tenemos una plataforma biológica muy bien caracterizada
donde podemos probar cualquier fármaco o estrategia neuroprotectora o, también,
y es en lo que estamos trabajando ahora, intentar sustituir a las neuronas
perdidas en un proceso de neurorreparación.</span><o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">Precisamente, en <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Muñoz-Castañeda et al. (2018)</b>, se hace
referencia a que la estabilidad del citoesqueleto es básica para la integridad
del cerebelo y su conducta motora y afectiva en ratones mutados. En concreto,
la ausencia de la enzima CCP1 afectaría a la dinámica microtubular y a la
alteración morfológica de las células de Purkinje, llevando a la degeneración
progresiva del cerebelo. Esta degeneración no solo afectaría al comportamiento
motor sino que también acarrearía problemas cognitivo-afectivos. ¿Qué tipo de
problemas?<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">-R. <span style="mso-spacerun: yes;"> </span><span style="color: red;">Durante mucho tiempo hemos considerado al
cerebelo como un componente motor pero también interviene en procesos
cognitivos y emocionales. Nos interesa porque el dato de anatomía patológica
más común en las personas con autismo es precisamente la pérdida de neuronas de
Purkinje. Es posible, por tanto, que algunos de los déficits sociales y
emocionales que presentan las personas afectas de este trastorno puedan deberse
a esa muerte selectiva de células de Purkinje, por lo que es clave entender qué
hace que estas grandes neuronas sean selectivamente vulnerables en este
trastorno.</span><o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><span style="mso-spacerun: yes;"> </span>No deja de ser interesante que el trasplante
de médula ósea no solo se use para remediar patologías que afecten a los
sistemas hematopoyético e inmune sino que también pueda ser utilizado para el
tratamiento de trastornos del sistema nervioso (<b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Díaz, Muñoz-Castañeda, Alonso y Weruaga, 2014</b>). De las múltiples
terapias que reseñan, ¿cuál le parece, a día de hoy, más promisoria a medio
plazo para ser aplicada a seres humanos?<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><span style="mso-spacerun: yes;"> </span><o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">-R.
<span style="color: red;">Hemos probado distintas vías. El cerebro adulto de roedores tiene células madre
y produce una neurogénesis. Sin embargo hemos comprobado que estas nuevas
neuronas no se dirigen a las zonas perdidas por lo que no solucionan el
problema de ese animal. También hemos probado en animales el trasplante de
células fetales. Hemos comprobado que las células trasplantadas se diferencian,
sobreviven y forman conexiones, pero lo hacen entre sí y no con el tejido
hospedador donde querríamos reconstruir los circuitos. La tercera opción, y es
en la que seguimos, ha sido utilizar células madres exógenas. Estas neuronas,
procedentes de médula ósea, se diferencian a distintos tipos celulares
incluidos neuronas y glía y sorprendentemente generan una mejora funcional en
los animales afectados. Sin embargo, el número de células que localizamos en el
cerebro es muy bajo y necesitamos incrementar el número de células que
consiguen atravesar la barrera hematoencefálica. Es una vía prometedora pero
con mucha tarea por delante.<o:p></o:p></span></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p><span style="color: red;"> </span></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span></b><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;">Para finalizar, es
inevitable aludir a su gran tarea divulgativa. Son ya muchos sus libros sobre
Neurociencia que han abierto el conocimiento de esta rama científica a muchas
personas de habla hispana. En mi opinión, “Historia del cerebro” pone un magnífico
colofón a este esfuerzo, pero me gustaría que se refiriera a su colaboración
con el profesor <b>Juan Andrés De Carlos</b>,<b> </b><span style="background: white; color: #1d1d1b;">jefe del <b>Departamento de
Neurobiología Molecular, Celular y del Desarrollo en el Instituto Cajal
del CSIC</b>, y presidente del <b>Cajal
Legacy Group</b>. Juntos acaban de publicar</span> “Cajal. Un grito
por la ciencia” (</span><a href="http://www.nextdoorpublishers.com/libros/cajal/"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">http://www.nextdoorpublishers.com/libros/cajal/</span></a><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;">). Realmente, a
estas alturas, ¿cuánto queda por desvelar del patrimonio cajaliano y para
cuándo el <b>Museo Cajal</b> en el <b>Colegio Oficial de Médicos de Madrid</b> o
en otro lugar?</span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">-R. <span style="color: red;">Cajal
es un hombre único, uno de los grandes científicos de la historia, considerado
el padre de la neurociencia moderna. Por otro lado tiene muchas otras facetas:
divulgador, profesor, padre de familia numerosa, militar, escéptico,
anatomopatólogo, inventor, político, fotógrafo, artista y muchas otras más. En
muchas de estas facetas es un personaje relevante pero sigue siendo un
desconocido en muchos aspectos para buena parte de población. Por poner un
ejemplo, un artículo en el New York Times le consideraba un dibujante a la
altura de Leonardo y Miguel Ángel y conservamos<span style="mso-spacerun: yes;">
</span>esa obra excepcional, sus ilustraciones científicas, pero está guardada
y nadie la puede ver. Cajal decía que al carro de la cultura española le falta
la rueda de la ciencia y ese Museo Cajal sería un fuente de vocaciones, un
espacio educativo, un homenaje al mejor científico de habla hispana de la
historia.</span><o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">Le agradezco mucho la concesión de esta
breve entrevista y le deseo lo mejor para su carrera científica en el futuro. <o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-size: 18.6667px; text-align: left;">(</span><b style="text-align: left;"><span style="font-size: medium;">Esta entrevista fue publicada en SCILOGS de Investigación y Ciencia en febrero de 2019</span></b><span style="font-size: 18.6667px; text-align: left;">).</span></p><div><span style="font-size: 18.6667px; text-align: left;"><br /></span></div>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">Referencias<o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><a name="B40"></a><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt;">Alonso, J.R.
(2018). “Historia del cerebro”. Guadalmazán: Córdoba.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt;">Alonso, J.R. y De Carlos, J.A. (2018). “Cajal.
Un grito por la ciencia”. </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;">Next Door
Publishers: Pamplona.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="mso-layout-grid-align: none; text-align: justify; text-autospace: none;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;">Baltanás, F.C., Valero, J., Alonso, J.R., Berciano,
M.T. y M. Lafarga (2015). Nuclear signs of pre-neurodegeneration. En L. Lossi y
A. Merighi (Eds.), <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Neuronal Cell Death:
Methods and Protocols</i>, Methods in Molecular Biology, vol. 1254, Springer
Science: N. York. Recuperado de </span><a href="file:///C:/Users/Propietario/Downloads/NuclearSignsofPre-neurodegeneration-2%20(1).pdf"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;">file:///C:/Users/Propietario/Downloads/NuclearSignsofPre-neurodegeneration-2%20(1).pdf</span></a><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;"> . <o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US" style="font-size: 14pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="mso-layout-grid-align: none; text-align: justify; text-autospace: none;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt;">Díaz,
D., Muñoz-Castañeda, R., Alonso, J.R., y E. Weruaga (2014). </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;">Bone marrow-derived stem cells and strategies for treatment
of nervous system disorders: many protocols, and many results. <i style="mso-bidi-font-style: normal;">The Neuroscientist</i>, August (2014), 1-16.
Recuperado de <a href="file:///C:/Users/Propietario/Downloads/Daz2014TheNeuroscientist%20(1).pdf%20%20%0d">file:///C:/Users/Propietario/Downloads/Daz2014TheNeuroscientist%20(1).pdf<span style="mso-spacerun: yes;"> </span><o:p></o:p></a></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US" style="font-size: 14pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="mso-layout-grid-align: none; text-align: justify; text-autospace: none;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;">Muñoz-Castañeda, R., Díaz, D., Peris, L., Andrieux, A.,
Bosc, C., Muñoz-Castañeda, J.M., Janke, C., Alonso, J.R., Moutin, M.-Jo y E.
Weruaga (2018). Cytoskeleton stability is essential for the integrity of the
cerebellum and its motor-and affective-related behaviors. <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Nature Scientific Reports</i>, <i style="mso-bidi-font-style: normal;">8</i>:3072,
1-14. Recuperado de </span><a href="file:///C:/Users/Propietario/Downloads/Cytoskeleton_stability_is_essential_for_the_integr.pdf%20"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;">file:///C:/Users/Propietario/Downloads/Cytoskeleton_stability_is_essential_for_the_integr.pdf</span></a><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;"> .</span></p><br /><p></p>Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-64648599857299446862023-03-25T11:42:00.000+01:002023-03-25T11:42:33.895+01:00CONCHA BIELZA: REDES BAYESIANAS Y CLASIFICACIÓN NEURONAL<p style="text-align: center;"> </p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEi_ROyjFjxcAkmgaK9D_9kZRHE0_r-kOnr9NWQG-AVUQt52U66uMG0rbqDIQAeF_CO3CdMrIk07ONymxdpjP4jgYSgZCyq5_L-XMC0yq6svdvmMupLoKncxXNzGOykF5GIWwVU0K9IYqU-Ymj_pgylo5CFWRk-Y2jpJck5pwmmlNh4-aQxkV7VdtsLzxQ" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img alt="" data-original-height="313" data-original-width="234" height="240" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEi_ROyjFjxcAkmgaK9D_9kZRHE0_r-kOnr9NWQG-AVUQt52U66uMG0rbqDIQAeF_CO3CdMrIk07ONymxdpjP4jgYSgZCyq5_L-XMC0yq6svdvmMupLoKncxXNzGOykF5GIWwVU0K9IYqU-Ymj_pgylo5CFWRk-Y2jpJck5pwmmlNh4-aQxkV7VdtsLzxQ" width="179" /></a></div><br /><p></p><p style="text-align: justify;"></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">La profesora <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Concha Bielza </b>es catedrática del <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Dpto. de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de
Madrid (UPM) </b>y forma parte de la avanzadilla de los científicos
computacionales que, en nuestro país, están llevando la metodología de las <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">redes bayesianas </b>a aplicaciones de
vanguardia. Decenas de publicaciones en las más reconocidas revistas
internacionales de su campo así como un muy merecido <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Premio de Investigación</b> concedido por su Universidad en 2014, así
lo atestiguan. Junto a otro prestigioso investigador como <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Pedro Larrañaga, </b>colabora<b style="mso-bidi-font-weight: normal;"> </b>con
el <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Instituto Cajal (CSIC) </b>y el <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Laboratorio de Circuitos Corticales </b>del
<b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Centro de Tecnología Biomédica (UPM)</b>.<b style="mso-bidi-font-weight: normal;"> </b>Ambos investigadores van a publicar en
2019 en la reconocida editorial Cambridge University Press un libro de
alrededor de 700 páginas titulado “Data-driven Computational Neuroscience”,
donde se recogen técnicas del estado del arte en <i style="mso-bidi-font-style: normal;">machine learning</i> aplicadas a varios problemas reales en
neurociencia.<b style="mso-bidi-font-weight: normal;"> </b>En esta breve
entrevista buscamos reflejar su valoración acerca de algunas de las aplicaciones
de las <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">redes bayesianas</b> a la <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Neurociencia Computacional</b> (véase una
revisión de este tema en Bielza, Larrañaga, 2014).<b style="mso-bidi-font-weight: normal;"> </b><span style="mso-spacerun: yes;"> </span><o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p align="center" class="MsoNormal" style="text-align: center;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 9.0pt;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p align="center" class="MsoNormal" style="text-align: center;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">PREGUNTAS<o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">Estimada profesora:
Ud. es una gran experta en <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">redes
bayesianas</b>. Las <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">redes bayesianas </b>(Pearl,
1988; Koller y Friedman, 2009) son una herramienta muy potente para representar
la distribución de probabilidad sobre un conjunto de variables discretas. En Bielza,
Li y Larrañaga (2011) introdujo un nuevo tipo de <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">clasificador multidimensional bayesiano </b>que reduce la carga
computacional a la hora de buscar la <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">explicación
más probable</b>. ¿Podría, por favor, explicarnos alguna de esas
características que reducen la complejidad computacional y cómo ha evolucionado
en Benjumeda, Bielza y Larrañaga (2018)? <o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-R. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><span style="color: red;"><b>En el primer
artículo (Bielza, Li, Larrañaga, 2011) propusimos redes bayesianas que resuelven
el problema de la clasificación multidimensional, en el que no se quiere
predecir una sola variable clase sino muchas a la vez, y donde es esperable que
haya relaciones entre estas variables. A estas redes bayesianas con una arquitectura
especial las denominamos MBCs (del inglés, <i>multidimensional
Bayesian network classifiers</i>). Para resolver estos problemas hay que
calcular la probabilidad a posteriori de cada posible combinación de las
variables clase condicionada a la observación de todas las variables
predictoras y después encontrar la que tiene mayor probabilidad, lo que dará la
predicción final, que se denomina "explicación más probable". Se ha
demostrado que calcular esta explicación en redes bayesianas es un problema
NP-duro (Shimony, 1994). Nosotros aliviamos la carga computacional definiendo
ciertas topologías de red descomponibles en subgrafos conexos maximales que
rompen el problema original en varios problemas de maximización independientes,
sobre espacios de menor dimensión. A estas estructuras más simples las
denominamos <i>class-bridge decomposable</i>
MBCs o CB-MBCs. También nos ayudamos del código Gray para recorrer el espacio
de las combinaciones de las variables clase. Enumeramos así todas estas
combinaciones siguiendo un orden específico en el que dos combinaciones
consecutivas difieren solo en una componente.</b></span></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><span style="color: red;"><b><br /></b></span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b><span style="color: red;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;">Los desarrollos más recientes, como
Benjumeda et al. (2018), acotan la complejidad de los MBCs y los CB-MBCs
mientras se aprende la estructura a partir de datos. La estructura tiene ciertas
restricciones que limitan la anchura de árbol (</span><i style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;">treewidth</i><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;">) de una transformación de la red original. Los </span><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"> </span><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;">MBCs resultantes son tratables, donde la
explicación más probable se puede calcular en tiempo polinomial.</span></span></b></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b><span style="color: red;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><br /></span></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><span style="color: red;">Un ejemplo en neurociencia se encuentra en
Borchani et al. (2012), donde usamos MBCs para predecir las cinco variables
(movilidad, cuidado personal, actividades cotidianas, dolor/malestar y
ansiedad/depresión), que definen el índice genérico de calidad de vida
relacionada con la salud denominado <i>European
Quality of Life-5 Dimensions</i> (EQ-5D). Se predicen a partir de 39 cuestiones
sobre calidad de vida en enfermedad de Parkinson (PDQ-39). Fue una colaboración
con el neurólogo Pablo Martínez-Martín, del Instituto de Salud Carlos III. Otro
ejemplo, en neuroanatomía, se describe en Fernández-González et al. (2015), en
el que un conjunto de casi doscientas características morfológicas extraídas de
neuronas del repositorio NeuroMorpho sirven para predecir la especie a la que
pertenece la neurona, el género, el tipo de célula, la etapa de desarrollo y el
área de la neocorteza. Los modelos fueron CB-MBCs, pero gausianos, ya que las
variables predictoras eran continuas. Es importante señalar que las redes
bayesianas son transparentes y explicables, una característica deseable en
modelos de <i>machine learning</i> en
contraposición a otros como el popular aprendizaje profundo de redes neuronales
artificiales.</span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p><span style="color: red;"> </span></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p><span style="color: red;"> </span></o:p></span></b><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;">A raíz de su
colaboración con el grupo del profesor <b>Javier
DeFelipe</b> en el problema de la clasificación y denominación de las
interneuronas GABAérgicas (DeFelipe et al., 2013; Bielza y Larrañaga, 2014, p.
13), se usó <b><i>Neurolucida</i></b> y se propuso el diseño de un <b><i>Neuroclasificador </i></b>que,
basado en las categorías propuestas por los expertos, combinase etiquetas
probabilísticas conocidas de neuronas con nuevas etiquetas de neuronas como
técnica de clasificación neuronal (DeFelipe et al., 2013, p. 215). ¿Querría,
por favor, comentarnos brevemente la evolución de este sistema informático y su
estado actual de desarrollo? </span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-R. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><b><span style="color: red;">En DeFelipe et al.
(2013) constatamos que los neuroanatomistas no se ponen de acuerdo en cómo
categorizar muchas de las interneuronas GABAérgicas corticales, a partir de un
experimento donde 42 expertos de todo el mundo clasificaron 320 interneuronas
en las categorías estándar: Martinotti, candelabro, neuronas en cesto... Por
eso se propusieron categorizaciones basadas en variables más simples, por
ejemplo, si el árbol axonal se dispone en una sola capa (intralaminar) o no
(translaminar), si se dispone en una sola columna cortical (intracolumnar) o no
(transcolumnar), o cuál es la posición relativa de los árboles axonal y
dendrítico (centrada versus desplazada). Aquí hubo algo más de consenso entre
los expertos. Los dos tipos de categorizaciones, simples y estándar, reflejan
diferentes formas de clasificar: la empírica y la científica (como la forma de
clasificar plantas que hace un jardinero frente a cómo la hace un botánico) y
sus relaciones entre ellas son interesantes. Esto se estudió con una red
bayesiana por cada experto, que recogía su forma de clasificar. La red
bayesiana permite realizar razonamiento sobre ella, pudiendo preguntar, por
ejemplo, "¿cuál es la probabilidad de que si es una célula de tipo
Martinotti sea, para cierto experto, translaminar?" y de ahí inferir qué
neuroanatomistas razonaban de forma similar o distinta.</span></b></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><b><span style="color: red;"><br /></span></b></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><b><span style="color: red;">El conjunto de datos que generó este
experimento entrañaba una dificultad grande desde el punto de vista del <i style="mso-bidi-font-style: normal;">machine learning</i>. No es un conjunto con
instancias (neuronas donde se miden características morfológicas con
Neurolucida Explorer) que poseen una clara etiqueta, ya que para una neurona,
las etiquetas dadas por los 42 expertos podían diferir. Así, una interneurona
podía ser Martinotti para 39 expertos, <i style="mso-bidi-font-style: normal;">large
basket</i> para dos y <i style="mso-bidi-font-style: normal;">horse tail</i> para
uno. Este tipo de etiquetado que no contiene la asignación a una única clase
puede estudiarse desde varias perspectivas. Una es considerar la clase más
frecuente entre las 42 anotaciones (DeFelipe et al., 2013; Mihaljevic et al.,
2015b). Otra es utilizar las clases más confiables, es decir, las que van
apoyadas por un determinado número de expertos (Mihaljevic et al., 2015a). Otra
vía consiste en trabajar con etiquetas probabilísticas que reflejan esta
disparidad en los expertos. Si además añadimos categorizaciones simples y
estándar a toda la complejidad del etiquetado, podemos construir para cada
neurona una red bayesiana que exprese las relaciones entre estas
categorizaciones (Mihaljevic et al., 2014). <o:p></o:p></span></b></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><b><span style="color: red;"><br /></span></b></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><span style="color: red;"><b>Esta clasificación automática debe
mejorarse añadiendo nuevas variables morfométricas predictoras y partiendo de
neuronas reconstruidas en un mismo laboratorio (como en Mihaljevic et al.,
2018). A veces utilizar predictoras morfológicas es suficiente; como en Guerra
et al. (2011), donde distinguimos entre neuronas piramidales e interneuronas,
en colaboración con Rafael Yuste de la Universidad de Columbia. Pero en datos
más complejos como los que estamos mencionando, incluir atributos moleculares y
electrofisiológicos aparte de los morfológicos puede aportar perspectivas más
ricas, y es algo en lo que estamos trabajando actualmente dentro del proyecto
europeo Human Brain Project (FET Flagship de la Comisión Europea).</b></span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p><span style="color: red;"> </span></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"> Siguiendo con el problema de la clasificación
neuronal, en López-Cruz, Larrañaga,
DeFelipe y Bielza (2014) se diseñó una <b>red
bayesiana múltiple</b> que buscaba modelar el consenso entre las
clasificaciones aportadas por los expertos. En la parte final del artículo
mencionado, comentan la necesidad de encontrar una red bayesiana representativa
para cada cluster de distribuciones de probabilidad. ¿Ha habido algún avance
relevante al respecto en la combinación de técnicas para obtener la mejor
solución posible al problema desde la publicación del artículo?</span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-R.</span></b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"> <b><span style="color: red;">En este trabajo
se agruparon expertos similares en clusters (se encontraron seis) a partir de la
similitud entre sus distribuciones de probabilidad sobre las respuestas dadas
en el experimento que he mencionado antes. Esas distribuciones de probabilidad
provenían de cada red bayesiana aprendida para cada experto. Se construía luego
una red bayesiana que representaba al cluster de expertos. Así, por ejemplo, un
cluster representaba a neuroanatomistas que seguían un esquema de clasificación
de grano muy fino frente a otros que clasificaban de forma mucho más grosera,
dando muy alta probabilidad al tipo <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Common</i>.
El modelo global que aunaba las seis redes bayesianas permitía inferir
definiciones consensuadas realizando de nuevo razonamiento sobre las redes. Por
ejemplo, fijando la interneurona a Martinotti, el resto de caracterizaciones
era translaminar (94%), transcolumnar (59%), desplazada (88%), y ascendente
(65%). Si bien agrupar a los expertos tiene mucho sentido, las aproximaciones
mencionadas en la pregunta anterior aportan soluciones más generales.<o:p></o:p></span></b></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p><span style="color: red;"> </span></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">Le
agradezco mucho la concesión de esta entrevista y le deseo el mayor éxito en
sus proyectos de investigación venideros.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><br /></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">(<b>Esta entrevista fue publicada en SCILOGS de Investigación y Ciencia en enero de 2019</b>).</span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><span style="mso-spacerun: yes;"> </span><span style="mso-spacerun: yes;"> </span><o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">Referencias</span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">Benjumeda, M.,
Bielza, C. y P. Larrañaga. </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">(2018).
Tractability of most probable explanations in multidimensional Bayesian
networks classifiers. <i>International
Journal of Approximate Reasoning</i>, <i>93</i>,
74-87. Recuperado de https://www.sciencedirect.com/ science/article/abs/pii/S0888613X17306618.</span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">Bielza, C., and P. Larrañaga (2014). Bayesian networks in neuroscience:
A survey, <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Frontiers in Computational
Neuroscience</i>, 8, Article 131.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">Bielza, C. y Larrañaga, P. (2014). </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">Bayesian networks in neuroscience: a survey. </span><i style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">Frontiers in Computational Neuroscience</span></i><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">, <i style="mso-bidi-font-style: normal;">8</i> (131), 1-23. Recuperado de http://cig.fi.upm.es/articles/2014/Bielza-2014-FrontCompNeur.pdf.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">Bielza, C., Li, G. y P. Larrañaga. </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">(2011). Multi-dimensional classification with Bayesian
networks. <i style="mso-bidi-font-style: normal;">International Journal of
Approximate Reasoning</i>, <i style="mso-bidi-font-style: normal;">52</i>,
705-727. Recuperado de https://core.ac.uk/download/pdf/82157691.pdf.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">Borchani, H., C. Bielza, P.
Martínez-Martín, and P. Larrañaga (2012). </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">Markov blanket-based approach for learning multi-dimensional Bayesian
network classifiers: An application to predict the European Quality of
Life-5Dimensions (EQ-5D) from the 39-item Parkinson's Disease Questionnaire
(PDQ-39), <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Journal of Biomedical
Informatics</i>, 45, 1175-1184.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">DeFelipe et al. (2013). New insights into the classification and
nomenclature of cortical GABAergic interneurons. </span><i style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">Nature
Reviews Neuroscience</span></i><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">,
<i style="mso-bidi-font-style: normal;">14 </i>(3), 1-15. Recuperado de
http://cig.fi.upm.es/articles/2013/DeFelipe2013_NRN.pdf.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">Fernandez-Gonzalez, P., C. Bielza, and P.
Larrañaga (2015). </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">Multidimensional classifiers
for neuroanatomical data, ICML Workshop on Statistics, Machine Learning and
Neuroscience (Stamlins 2015), Lille, France, ICML.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">Guerra, L., L. McGarry, V. Robles, C.
Bielza, P. Larrañaga, and R. Yuste (2011). </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">Comparison between supervised and unsupervised classification of neuronal
cell types: a case study, <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Developmental
Neurobiology</i>, 71 (1) 71-82.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="mso-layout-grid-align: none; text-autospace: none;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">D. Koller, N. Friedman (2009). <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques - Adaptive
Computation and Machine Learning</i>, The MIT Press.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="mso-layout-grid-align: none; text-autospace: none;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">López-Cruz, P., Larrañaga, DeFelipe. </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">J. y C. Bielza (2014). Bayesian network modeling of
the consensus between experts: an application to neuron classification. <i style="mso-bidi-font-style: normal;">International Journal of Approximate
Reasoning, 55 </i>(1), 3-22. Recuperado de http://oa.upm.es/38813/1/INVE_MEM_2014_171770.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">Mihaljevic, B., R. Benavides-Piccione, C.
Bielza, J. DeFelipe, and P. Larrañaga (2015a). </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">Bayesian network classifiers for categorizing cortical GABAergic
interneurons, <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Neuroinformatics</i>, 13
(2) 192–208.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">Mihaljevic, B., R. Benavides-Piccione, L. Guerra, J. DeFelipe, P.
Larrañaga, and C. Bielza (2015b). Classifying GABAergic interneurons with
semi-supervised projected model-based clustering, <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Artificial Intelligence in Medicine</i>, 65 (1) 49-59.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">Mihaljevic, B., C. Bielza, R.
Benavides-Piccione, J. DeFelipe, and P. Larrañaga (2014). </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">Multi-dimensional classification of GABAergic
interneurons with Bayesian network-modeled label uncertainty, <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Frontiers in Computional Neuroscience</i>,
8, Article 150.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">Mihaljevic, B., P. Larrañaga, R.
Benavides-Piccione, S.. </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">Hill, J..
DeFelipe, and C. Bielza (2018). Towards a supervised classification of neocortical
interneuron morphologies, <i style="mso-bidi-font-style: normal;">BMC
Bioinformatics</i>, accepted.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="mso-layout-grid-align: none; text-align: justify; text-autospace: none;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">J. Pearl (1988). <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Probabilistic
Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference</i>, Morgan
Kaufmann.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="mso-layout-grid-align: none; text-align: justify; text-autospace: none;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="mso-layout-grid-align: none; text-align: justify; text-autospace: none;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">S.E. Shimony, Finding MAPs for belief networks is
NP-hard, <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Artificial Intelligence</i> 68
(2), 399–410.<o:p></o:p></span></p><br /><p></p>Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-44591759111874133042023-03-25T10:32:00.001+01:002023-03-26T13:50:27.893+02:00PEDRO LUIS COBOS: DESÓRDENES EMOCIONALES, PROCESOS ASOCIATIVOS Y CONEXIONISMO<p style="text-align: center;"> </p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhIyP7-mGvUqCIbvSOU7arx59IPUP2hgvO5XsyVl2hXYzikkvf98A_d7po-moicXPI_09hJtxQR8AEUAa68lfv7ssyB3A9gDhYNbWOr0rNkRuFqdX74OhOviffwn5uJU-XkcoM6hAPUmWOkIdDVlxUzjslsBbfEpaLx6wlR76KzMvFMw6CCHxaVSP6aFA/s400/pedro_cobos_400x400.jpg" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="400" data-original-width="400" height="320" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhIyP7-mGvUqCIbvSOU7arx59IPUP2hgvO5XsyVl2hXYzikkvf98A_d7po-moicXPI_09hJtxQR8AEUAa68lfv7ssyB3A9gDhYNbWOr0rNkRuFqdX74OhOviffwn5uJU-XkcoM6hAPUmWOkIdDVlxUzjslsBbfEpaLx6wlR76KzMvFMw6CCHxaVSP6aFA/s320/pedro_cobos_400x400.jpg" width="320" /></a></div><br /><p></p><p style="text-align: justify;"></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">Presentamos en este artículo una breve
entrevista con el profesor <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Pedro Luis Cobos</b>,
al cual agradecemos su gentileza y disponibilidad por responder a las preguntas
de la misma. El profesor <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Cobos </b>es
profesor titular de <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Psicología</b> en la
<b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Universidad de Málaga</b>. Muy
interesado inicialmente en los <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">procesos
asociativos de aprendizaje y activación</b>, entró de lleno en el debate en
torno a la capacidad explicativa de las <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">teorías
asociativas </b>frente a las <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">teorías
proposicionalistas </b>del conocimiento. De paso, elaboró el mejor libro sobre <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Conexionismo</b> y <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Psicología</b> que, a buen seguro, existe en el mercado editorial. En
la actualidad, sus proyectos van muy orientados al estudio de la influencia de
los procesos asociativos en la adquisición de conductas de <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">miedo </b>y <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">evitación </b>en el
ámbito clínico.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span><b style="text-align: center;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p align="center" class="MsoNormal" style="text-align: center;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">PREGUNTAS<o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">Estimado profesor <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Cobos</b>: en un artículo publicado en 2018
junto a <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Amanda Flores</b>, <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Francisco J. López</b> y <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Bram Vervliet</b></span><span face=""Arial",sans-serif" style="background: white; color: black; font-size: 10pt;">, </span><span face=""Arial",sans-serif" style="background: white; color: black; font-size: medium;">d</span><span style="background-attachment: initial; background-clip: initial; background-color: white; background-image: initial; background-origin: initial; background-position: initial; background-repeat: initial; background-size: initial; font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">emuestra que la <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">intolerancia a la incertidumbre</b> es un factor que provoca <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">conductas de evitación </b>exageradas e
inflexibles (p. 24). Desde hace mucho se conoce cómo la no tolerancia a la
incertidumbre es un mecanismo decisivo en el desencadenamiento de <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">preocupación patológica</b> y de <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">ansiedad</b>. ¿Querría explicarnos
brevemente qué tipo de diseños experimen</span><span style="background-color: white;"><span style="background-attachment: initial; background-clip: initial; background-image: initial; background-origin: initial; background-position: initial; background-repeat: initial; background-size: initial; font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">tales están aplicando en el contexto
clínico para obtener estos resultados?</span><span face=""Arial",sans-serif" style="background-attachment: initial; background-clip: initial; background-image: initial; background-origin: initial; background-position: initial; background-repeat: initial; background-size: initial; color: black; font-size: 10pt;"> <o:p></o:p></span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p style="background-color: white;"> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">-R. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><span style="color: red;"><b>Antes de nada
quería manifestarte (espero que no te importe que te tutee) mi enorme
agradecimiento por la entrevista, por tus muy amables palabras y por la
oportunidad que me ofreces para dar más difusión a las cosas que hacemos en
nuestro laboratorio en Málaga. También siento la necesidad de decir que, si
bien se han escrito muy pocos libros sobre conexionismo y cognición en
castellano, en inglés se han publicado muchos y muy buenos. Los aciertos que se
puedan advertir en el mío constituyen en el fondo una gran deuda en relación
con contribuciones previas de autores como McLelland, Rumelhart, Hinton,
Smolensky, Plunket, Elman, Rolls, Treves, Bechtel, Abrahamsen y otros muchos.<o:p></o:p></b></span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify; text-indent: 42.55pt;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><span style="color: red;"><b>En cuanto a la
pregunta, si bien es cierto que hay muchos estudios que relacionan la
intolerancia a la incertidumbre con las preocupaciones patológicas y la
ansiedad, es muy poco lo que se ha avanzado en la comprensión detallada de los
mecanismos causales que explican estas relaciones. Y lo que se percibe en estos
momentos es que muchos laboratorios se han percatado recientemente de la
necesidad de solucionar esta laguna de comprensión a partir de un abordaje
experimental y neurocientífico. En el fondo, lo que se esconde tras este
interés es la idea de que si obtenemos una comprensión detallada de los
procesos que originan y mantienen los trastornos de ansiedad, podremos mejorar
las técnicas de evaluación y los tratamientos y podremos poner en marcha
programas de prevención. Por tanto, esta estrategia de investigación forma
parte de un programa más general que se extiende a todos los trastornos
mentales y que se basa en la idea de proporcionar sistemas de diagnóstico y
tratamiento etiológicamente inspirados que superen las limitaciones del DSM. Este
programa se conoce hoy en día con el nombre de RDoC, del inglés Research Domain
Criteria.<o:p></o:p></b></span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify; text-indent: 42.55pt;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><span style="color: red;"><b>Nuestros
experimentos, en concreto, se interesan por las conductas de evitación en
situaciones inciertas y por la relación existente entre tales conductas y la
intolerancia a la incertidumbre. La intolerancia a la incertidumbre es una
disposición que manifiestan algunas personas a considerar inaceptable la
posibilidad de que suceda un acontecimiento amenazante incierto por pequeña que
sea la probabilidad de su ocurrencia. Existe la idea, con un cierto respaldo
experimental, de que la evitación contribuye al desarrollo y, sobre todo, al
mantenimiento y agravamiento de los trastornos de ansiedad. Por otro lado, hay
muchos estudios que señalan la existencia de una relación entre la intolerancia
a la incertidumbre y la evitación excesiva. Sin embargo, hasta ahora no se
había proporcionado una prueba conductual que relacionara la intolerancia a la
incertidumbre con la evitación excesiva. Nuestro experimento se basa en el
condicionamiento instrumental. Los participantes tienen que aprender a evitar
estímulos aversivos inciertos que se presentan de acuerdo con un patrón
temporal variable. Como es imposible predecir el momento exacto de ocurrencia
de estos estímulos desagradables, para poder evitarlos, los participantes se
ven obligados a responder con una frecuencia relativamente alta a lo largo de
toda la fase de aprendizaje. Nuestro procedimiento y diseño experimental tienen
la ventaja de que nos permiten detectar diferencias individuales en cuanto a la
frecuencia de la respuesta de evitación. Y lo que hemos encontrado es que las
personas que puntúan más en intolerancia a la incertidumbre tienden a realizar
más respuestas de evitación. Además, también hemos hallado que los más
intolerantes tienden a seguir evitando con la misma frecuencia aunque el
estímulo que tratan de evitar haya perdido su carácter aversivo o amenazante y
a pesar de que los estímulos aversivos dejen de presentarse.</b></span><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><o:p></o:p></b></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">En la misma línea
de investigación, el trastorno de <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">ansiedad
generalizada</b> sigue produciendo estragos entre la población mundial. La
ansiedad, como otros desórdenes emocionales, depende mucho de procesos de <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">aprendizaje asociativo</b>. ¿Está Ud. y su
grupo trabajando en algún proyecto al respecto que pueda tener repercusiones
clínicas?<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><span style="mso-spacerun: yes;"> </span><o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">-R. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><span style="color: red;"><b>Tal y como se
desprende de mi respuesta anterior, aunque nuestro trabajo se basa en un
enfoque experimental centrado en los procesos responsables de la ansiedad y la evitación,
su objetivo final es producir conocimientos y técnicas útiles para la
Psicología clínica. Y no solo en lo concerniente a la ansiedad generalizada,
sino a otros trastornos como el trastorno de pánico, la ansiedad social, el
trastorno obsesivo compulsivo, la anorexia nerviosa y otros trastornos que se
han relacionado igualmente con la intolerancia a la incertidumbre y que se
presentan con una importante tasa de comorbilidad. Supongamos, por ejemplo, que
futuros resultados experimentales revelan que uno de los motivos por los que
los intolerantes a la incertidumbre tienden a evitar en mayor medida y
presentan mayores niveles de estrés radica en una dificultad para identificar señales
de seguridad que indiquen la ausencia de peligro. El desarrollo de técnicas de
evaluación para identificar esta dificultad de aprendizaje y de tratamientos
destinados a superarla podría ser crucial no solo como solución a los
trastornos anteriores, sino para aumentar la resiliencia de las personas y
evitar recaídas en el futuro.</b></span><o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">Ya que acabamos de
aludir a la idea de <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">procesos asociativos</b>,
una de las conclusiones de su tarea investigadora es que los <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">procesos asociativos </b>y los <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">procesos de razonamiento </b>conviven y
explican parcialmente tanto el proceso de <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">inferencia
causal </b>como el de <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">aprendizaje</b>. Para
disociar ambos procesos, es interesante estudiar el aprendizaje de <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">relaciones de contingencia</b>. ¿Qué tipo
de relaciones de contingencia está analizando Ud.<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>y su grupo de investigación en sus estudios
más recientes?<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">-R. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><span style="color: red;"><b>Se trata de
relaciones de contingencia entre acontecimientos antecedentes y consecuentes.
El ejemplo más empleado en el área es la tarea de las alergias, donde los
participantes tienen que aprender a predecir si un paciente desarrollará una
alergia o no (acontecimiento consecuente) a partir de información acerca de los
alimentos que ha ingerido (acontecimientos antecedentes). Decimos que existe
una relación de contingencia entre, pongamos, aguacate y la reacción alérgica
si la probabilidad de dicha reacción cambia en función de si se ha ingerido
aguacate o no. En tal caso, si aprendemos esta relación, ingerir aguacate se
convierte en un acontecimiento informativo que resulta útil para generar
expectativas sobre la ocurrencia de la alergia. El procedimiento habitual para
estudiar esta forma de aprendizaje consiste en proporcionar ensayos de forma
repetida en los que los participantes se exponen a la ocurrencia de
acontecimientos antecedentes y consecuentes. De este modo, los participantes
aprenden a predecir de forma gradual las consecuencias a partir de los
antecedentes.<o:p></o:p></b></span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify; text-indent: 42.55pt;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><span style="color: red;"><b>En nuestro caso,
en los últimos años hemos empleado tareas que se alejan en cierta medida de la
clásica tarea de las alergias para poder estudiar de un modo más fino el rol de
los procesos asociativos en el aprendizaje de relaciones de contingencia. Por
ejemplo, una de nuestras tareas favoritas consiste en aprender la relación
entre figuras geométricas que aparecen en el centro de la pantalla y la
localización espacial de un determinado estímulo que se presenta con
posterioridad. La idea que subyace a nuestro planteamiento experimental es que
tareas como la de las alergias no representan de forma adecuada la gran
variedad de situaciones en las que el aprendizaje de relaciones de contingencia
está fuertemente implicado. Por ejemplo, es bien sabido que nuestro cerebro
aprende la relación existente entre el input visual que proporciona el
movimiento de los labios de nuestro interlocutor y el input auditivo
correspondiente con el fonema que está pronunciando. El aprendizaje de esta
relación estadística está tan bien asentado que el acceso visual al movimiento
de los labios puede alterar nuestra percepción auditiva del fonema pronunciado.
Este efecto de integración multisensorial se conoce como el efecto McGurk. El
asunto es que si estudiamos el aprendizaje de relaciones de contingencia
empleando únicamente tareas como la de las alergias y medimos lo aprendido a
partir de los juicios verbales que los participantes nos proporcionan podemos
llegar a tener una visión distorsionada de los procesos de aprendizaje
responsables del aprendizaje de relaciones de contingencia en una gran variedad
de situaciones de enorme importancia en nuestra vida cotidiana. Tareas como la
de las alergias promueven el uso y expresión de procesos de razonamiento que
llevan a algunos autores a concluir que los procesos de carácter asociativo no
desempeñan ninguna función importante en el aprendizaje de relaciones de
contingencia. Sin embargo, cuando cambiamos drásticamente el tipo de tarea que
empleamos y medimos el aprendizaje con técnicas puramente conductuales no
basadas en juicios, los procesos asociativos se expresan de una forma más
notoria.<o:p></o:p></b></span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p><span style="color: red;"> </span></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">Ud. publicó en
2005 el mejor libro sobre el <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Conexionismo</b>
y sus límites que conoce el autor de este blog. Hace ya casi 30 años que fue
editado el primer libro sistemático sobre modelización de <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">funciones cerebrales </b>usando <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">redes
neuronales artificiales</b>, basadas en <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">atractores
(Amit, 1991)</b>. A día de hoy, ¿cómo ve las posibilidades reales de la modelización
cerebral utilizando modelos conexionistas? ¿De verdad el <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Deep Learning</b> supone una auténtica revolución en el paradigma o
todavía se podrá asistir a un nuevo invierno conexionista como se vivió en los
años 70 del siglo pasado? <span style="mso-spacerun: yes;"> </span><o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">-R. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><b><span style="color: red;">Te agradezco mucho
tu generosa opinión. Insisto, no obstante, en que se han realizado
contribuciones en inglés de una gran valía. Al fin al cabo, mi papel ha sido
más bien el de un divulgador. En cuanto a la primera pregunta, es evidente que
el momento de gran eclosión del conexionismo ya ha pasado y se ha recobrado una
perspectiva más equilibrada sobre el cerebro y la cognición. Dicho esto, la
irrupción del conexionismo ha producido cambios en el modo en que concebimos
los procesos mentales y su ejecución en el cerebro que se han normalizado en
nuestra disciplina. La modelización conexionista sigue estando presente y tiene
un enorme valor en determinadas áreas experimentales y neurocientíficas por su
capacidad para contrastar teorías. Lo que ha desaparecido es la visión ingenua
de que solo con los principios de computación neuronal tendríamos bastante para
iluminar todo el campo de la cognición. Hacen falta más aliados para tener una
visión más precisa y completa. Por ejemplo, el enfoque de la cognición corporizada
(embodied cognition) y, quizás, el del cerebro bayesiano, creo que constituyen
aliados naturales del conexionismo que incorporan muchas de sus ideas y aportan
otras nuevas que están teniendo un creciente impacto empírico.<o:p></o:p></span></b></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify; text-indent: 42.55pt;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><b><span style="color: red;">En cuanto al deep
learning, aunque se inspira en los perceptrones multicapa, su evolución se ha
regido más por criterios matemáticos y de eficiencia que por la necesidad de
modelizar nuestra cognición y nuestro cerebro. Su impacto no se aprecia en la
psicología sino, más bien, en otras áreas como la inteligencia artificial o el
análisis de grandes cantidades de datos. Por supuesto, esto no descarta que, en
el futuro, se produzcan aportaciones en deep learning que se exporten a la
psicología, cuya historia está, precisamente, plagada de préstamos procedentes
de otras disciplinas. Pero éste no es, desde luego, el objetivo principal de
los que se dedican a mejorar las técnicas del deep learning y lo usan para sus
propios fines.</span></b><u><o:p></o:p></u></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><br /></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">Muchas gracias por su amabilidad y espero
que sus proyectos de investigación continúen avanzando. <o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><br /></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;">(<b>Esta entrevista fue publicada en septiembre de 2018 en SCILOGS de Investigación y Ciencia</b>).</span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt; mso-ansi-language: EN-US;">Referencias<o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><a name="B40"></a><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;">Amit, D.J. (1991). <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Modeling brain
function: the world of attractor neural networks</i>. </span><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt;">Cambridge: CUP.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">Cobos, P.L. (2005). </span><i style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">Conexionismo y cognición</i><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">. Madrid: Pirámide.</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt;">Flores, A., López, F.J., Vervliet, B. y
P.L. Cobos (2018). </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;">Intolerance of uncertainty as
a vulnerability factor for excessive and inflexible avoidance behavior, <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Behaviour Research and Therapy, 104 (May
2018)</i>, 34-43.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US" style="font-size: 14pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p><br /><p></p>Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-113672285628623952023-03-25T10:00:00.001+01:002023-03-26T10:56:02.427+02:00GUILLERMO DE JORGE BOTANA, LINGÜÍSTICA COMPUTACIONAL Y CIENCIA COGNITIVA<p style="text-align: center;"> </p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjnxaPSQGHARiyk0eEExLZTbaOmAWnGSsaTXsxQ-wvq4FRSmfGvAhVh4WJxBO7W0ir8twXzCVmTyySJvwnrpIZcfzYyNxxkmHAvYqyX0daZ7cBqupLRycDHpKmlZ39_v1Bs60n33Dq3DNbCfXQo7PM-5EayrFWitI6bx1FTZ0D4jvkUfOGy0QxEAYEg4w/s296/GUILLERMO%20DE%20JORGE%20BOTANA.jpg" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="296" data-original-width="222" height="296" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjnxaPSQGHARiyk0eEExLZTbaOmAWnGSsaTXsxQ-wvq4FRSmfGvAhVh4WJxBO7W0ir8twXzCVmTyySJvwnrpIZcfzYyNxxkmHAvYqyX0daZ7cBqupLRycDHpKmlZ39_v1Bs60n33Dq3DNbCfXQo7PM-5EayrFWitI6bx1FTZ0D4jvkUfOGy0QxEAYEg4w/s1600/GUILLERMO%20DE%20JORGE%20BOTANA.jpg" width="222" /></a></div><br /><p></p><p style="text-align: justify;"></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><span style="font-size: medium;">En esta entrada del blog presentamos una
entrevista que, amablemente, el profesor Guillermo de Jorge Botana, profesor
del Dpto. de Psicología Evolutiva y de la Educación de la UNED nos ha
concedido. Nos encontramos ante un g</span></span><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: medium;">ran exponente, a nivel internacional, de la
aplicación de la Lingüística Computacional a la Ciencia Cognitiva y la
Neurociencia. Este blog, que busca ilustrar la aplicación de herramientas
informáticas a la Neurociencia, se siente muy complacido por poder acoger aquí
sus valiosas opiniones.</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: medium;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;">Doctor por la Universidad Autónoma de
Madrid con una tesis sobre la técnica del Análisis de la Semántica Latente, no
ha rehuido el ámbito de la empresa privada, ocupando diferentes puestos, desde
programador hasta jefe de proyectos. Ha creado software propio que ha plasmado
en </span><span style="font-family: "Times New Roman", serif;">( </span><a href="http://www.gallitoapi.net/">www.gallitoapi.net</a><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"> ), siempre
con la vista puesta en los puentes de unión entre Informática y Psicología.<o:p></o:p></span></span></p>
<p align="center" class="MsoNormal" style="text-align: center;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><o:p><span style="font-size: medium;"> </span></o:p></span></p>
<p align="center" class="MsoNormal" style="text-align: center;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><span style="font-size: medium;">PREGUNTAS<o:p></o:p></span></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><o:p><span style="font-size: medium;"> </span></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif;">Estimado profesor,
Ud. es un gran experto en lingüística computacional pero no descuida la
aplicación de técnicas informáticas para simular procesos cognitivos. ¿Podría
comentarnos brevemente cómo accedió a la técnica del Análisis de la Semántica
Latente, sus fundamentos más básicos y sus posibles aplicaciones a la Ciencia
Cognitiva?<o:p></o:p></span></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><br /></span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><span style="font-size: medium;"><b>-R.
</b><span style="color: red;"><b>Hacia el año 2003, Acababa de presentar el Trabajo de Estudios Avanzados y
estaba trabajando en una pequeña empresa que se dedicaba a desarrollar
asistentes para aumentar la resiliencia en los trabajadores. Tenía un jefe,
Santiago Barrero, que quería apostar, quizás sin acompañarnos el momento, por
técnicas que pudiesen identificar sobre que se hablaba en las conversaciones
abiertas, y allí nos pusimos a trabajar. De esa manera, di con una incipiente
técnica, el Análisis de la Semántica Latente (LSA). A partir de ahí, me
introduje en la capacidad de la técnica para simular la representación del
léxico, y con ella, simular también los mecanismos que tentativamente lleva a
cabo el sistema cognitivo para conseguir hipótesis de significado. Esto lo
desarrollé luego, en el marco de la tesis, y ahora seguimos haciéndolo, en
artículos creo que más profundos sobre este tema. En este sentido, tengo que
decir que paradójicamente, me vino muy bien no haber tenido becas de posgrado
en la universidad y haberme tenido que bregar con cosas distintas. No quiero
decir que las becas sean una maldición, pero ese es mi caso.</b></span><b><o:p></o:p></b></span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><o:p><span style="font-size: medium;"> </span></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif;">La técnica
mencionada está también presente en el mundo educativo. De hecho, ha sido usada
en <a name="OLE_LINK2"></a><a name="OLE_LINK1"><span style="mso-bookmark: OLE_LINK2;">Tutores
Inteligentes </span></a>de última generación como el AutoTutor de Graesser y
colaboradores. Nos consta su implicación en esta materia, <span style="background-color: white;"><span style="background-attachment: initial; background-clip: initial; background-image: initial; background-origin: initial; background-position: initial; background-repeat: initial; background-size: initial;">así como el de su colega <b>Ricardo
Olmos </b>de la Universidad Autónoma de Madrid</span> <span style="background-attachment: initial; background-clip: initial; background-image: initial; background-origin: initial; background-position: initial; background-repeat: initial; background-size: initial;">su director de Tesis Doctoral, el profesor <b>José Antonio León</b></span></span>
. ¿Cuál es, a su juicio, el futuro más inmediato que nos espera respecto a la
evolución tecnológica de estas herramientas?<o:p></o:p></span></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><br /></span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;">-R.
<span style="color: red;">Pienso que el futuro de los Tutores Inteligentes está en conjugar diversas
capas de análisis (vectoriales, probabilísticas, reglas formales, gramáticas) y
que los resultados de éstas puedan presentarse de forma coherente, dentro de un
diseño instruccional, empleando por ejemplo técnicas que emplean también los
chatbots, es decir, técnicas que permiten la gestión de una conversación en
base a los estados de la misma. Creo que la propuesta es “la plataforma como
conversación”, es decir, que toda una plataforma, sea cual sea, esté gobernada
por los parámetros de una conversación al uso. De hecho, esta es la consigna
que mi compañero del departamento José María Luzón y yo nos propusimos
cuando<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>hace dos años planteamos la
evolución de nuestra plataforma de evaluación de respuestas abiertas G-RUBRIC (
</span></span></b><a href="http://www.grubric.com/"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="color: red;">www.grubric.com</span></b></a><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><span style="color: red;"> ). En argot ciclista, estamos intentando ello “coger
la escapada buena” y creemos que va por ahí.</span><o:p></o:p></span></b></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><o:p><span style="font-size: medium;"> </span></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="font-size: large;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: medium;">En un artículo, elaborado junto a los profesores Ricardo Olmos y Vicente Sanjosé,
titulado “Predicting Word Maturity from Frequency and Semantic Diversity: a
Computational Study”, creemos detectar su creciente interés por aplicar las
técnicas de procesamiento automático del lenguaje natural a la Psicología
Evolutiva. ¿Podría indicarnos algo acerca de cómo la frecuencia y la diversidad
semántica de las palabras usadas pueden predecir el paso desde la infancia a la
edad adulta?</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: medium;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><span style="font-size: medium;">-R.
<span style="color: red;">Totalmente, de hecho en el Máster del departamento instauré una línea de
Trabajos Fin de Máster en la que se reflexionaba sobre las técnicas
computacionales que podían ayudar a comprender los fenómenos evolutivos.
Tuvimos trabajos de modelos vectoriales como Semántica Latente,<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>de redes neuronales artificiales, de modelos
probabilísticos basados en n-gramas, de modelación de sistemas complejos a
partir de funciones en las que unas influyen en otras (inspirados por el prof.
Van Geert) y algunos temas más. Los alumnos venían con miedo y se fueron con la
confianza de haber domado a la bestia. Me gustaría pensar que esos alumnos
tendrán un pensamiento más ordenado fruto de su “visita” a estos modelos.<o:p></o:p></span></span></span></b></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><span style="font-size: medium;"><span style="color: red;"><br /></span></span></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><span style="color: red; font-size: medium;">Respecto
a lo segundo, la variable frecuencia está muy estudiada en psicolingüística y
ocupa un rol muy importante en el acceso al léxico. La frecuencia tiene
consecuencias sobre la recuperación, la producción y el procesamiento, pero en
esta variable se pueden estar escondiendo alguna otra covariable que explica
mejor este tipo de efectos.<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>Este es el
caso de la Diversidad Semántica (Hoffman, Ralph, & Rogers, 2013).<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>Son diversas las palabras que ocurren en
muchos contextos temáticos y esto con un modelo vectorial de la representación
léxica como LSA se puede formalizar muy bien. Por abreviar, la conclusión de
este estudio es que para que las personas adquieran una representación madura
de una palabra no es necesaria una exposición masiva a esa palabra. En el modelo
se observa que cuanto más texto se procesa (más edad se tiene), menos
importante es la frecuencia con la que aparezca una nueva palabra para que se
consiga tener una representación madura de ella. Aquí entran en juego
mecanismos de inducción: Adquirimos el significado de una nueva palabra incluso
apareciendo pocas veces siempre que esté acompañada de palabras que ya tienen
la representación madura. Por otro lado, una alta diversidad de significado de
una palabra hace que esta palabra deba aparecer más veces para estar bien
representada, produciéndose una interacción entre frecuencia y diversidad. <o:p></o:p></span></span></b></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><span style="color: red; font-size: medium;"><br /></span></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><span style="color: red; font-size: medium;">Una
cosa que me parece muy útil de estos índices basados en estos modelos
vectoriales es que tienen una aplicación relativamente directa. Por ejemplo,
algunos estudios han encontrado que controlar en una batería de evaluación el
índice de Diversidad Semántica es buen predictor de demencias cerebrales que
cursan con problemas en las funciones ejecutivas (palabras diversas necesitan mayor
movilización de mecanismos de inhibición/activación) mientras que la frecuencia
lo es en demencias que cursan con deterioros en la Memoria a Largo Plazo
(Hoffman, Rogers, & Ralph, 2011). Teniendo un modelo computacional capaz de
procesar miles y miles de palabras y extraer índices, nos facilita mucho ese
posible control en las posibles baterías de evaluación. Tal es la utilizad de
los modelos, incluso con sus defectos, tienen poca ambigüedad y mucha
productividad.<o:p></o:p></span></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><o:p><span style="color: red; font-size: medium;"> </span></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="font-size: large;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: medium;">Precisamente, y
siguiendo con la cuestión del proceso evolutivo de adquisición del
conocimiento, Ud. enfatiza en “The role of domain knowledge in cognitive
modeling of information search” (publicado conjuntamente con los profesores
Karanam, Olmos y van Oostendorp) cómo las diferencias individuales en el dominio
del conocimiento por parte de los usuarios influyen en su búsqueda de
información a través de bases de datos. ¿Podría explicarnos algo más acerca de
esto y el porqué de la diferencia entre expertos progresivos y abruptos?</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: medium;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><span style="font-size: medium;">-R.
<span style="color: red;">Cómo tengamos representadas las palabras o los conceptos en la mente tiene
consecuencias en cómo buscamos la información y cómo la procesamos. Las
personas que tengan una representación madura de ciertos términos técnicos, los
expertos, tendrán un estilo de búsqueda distinto, y quizás más productivo, que
las personas que tienen una representación más vaga de los términos técnicos.
De eso se trataba, de modelar esos tipos de conocimientos mediante un modelo
vectorial y ponerlos a buscar información mediante un algoritmo que emulase la
búsqueda humana. Es decir, una base de conocimiento experta o no experta, y un
mecanismo automático de búsqueda y navegación. La diferencia entre expertos
progresivos y abruptos hace alusión simplemente a que un modelo de persona, el
experto progresivo, puede tener un conocimiento intermedio entre el
conocimiento técnico y el meramente coloquial, y el otro, el experto abrupto
tiene sólo el técnico y el coloquial, sin esa pincelada de conocimiento
intermedio entre ambos mundos. Pero insisto, se trata de proponer tentativas de
“maniquíes” para confrontarlos con tareas mediante el mecanismo de búsqueda y después
comprobar sus resultados. Algo así como los dummies en las pruebas de
automóviles. </span><o:p></o:p></span></span></b></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><span style="font-size: medium;"><span style="color: red;"><br /></span></span></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif;">Ud. nunca rehúye
la aplicación práctica de su labor investigadora. De hecho, ha formado parte de
compañías tecnológicas como Indra, Redknee o Prosodie y ha desarrollado
numerosas aplicaciones tecnológicas desde “Semantia Lab”, una “spin-off” de la
UNED. ¿En verdad es tan difícil en nuestro país crear “spin-offs” desde la
Universidad?<o:p></o:p></span></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><br /></span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><span style="font-size: medium;">-R. <span style="color: red;">Ciertamente
sí. Se juntan varios problemas. El primero es que los profesores que las crean
tienen una especie de desdoblamiento de la personalidad difícil de resolver, el
rol de profesor o investigador y el de emprendedor. Esto se acrecienta con la
sensación de que no puedes hablar de tu proyecto en el ámbito académico, pues
te puede generar algunas suspicacias institucionales. Es difícil explicar que
gastas parte del tiempo en un proyecto con “afán de lucro”, <span style="mso-spacerun: yes;"> </span>aunque el lucro esté totalmente normalizado a
través de la oficina de Transferencia de Resultados de la Universidad, al
contrario que otros lucros menos evidentes. Además, los apoyos institucionales suelen
ser escasos. Hay otro problema, y es que las Spin-off tienen una hipertrofia
hacia la I+D+I, descuidando, por no poder asumir los costes dinerarios y de
tiempo, las cuestiones comerciales, de marketing y de dirección de proyectos.
Este hueco sería llenado por agentes externos a la universidad, es decir, otras
empresas, pero la interlocución con el mundo empresarial es escasa y mal
articulada y los postulantes no son muchos. Corolario, que al final las cosas suelen
quedar en ideas plasmadas en un plan director de orientaciones estratégicas de
la universidad, pero no suelen sustanciarse. Con esto no quiero decir que el
éxito o el fracaso sea consecuencia de otros. Eso no sería correcto. Los
responsables en última instancia del éxito son los promotores, pero las
circunstancias son las que son. A Dios lo que es de Dios, y al césar lo que es
del césar. </span><o:p></o:p></span></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><o:p><span style="font-size: medium;"> </span></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="font-size: large;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: medium;">Desde su
experiencia en el diseño de programas IVR (Interactive Voice Response),
¿seguimos todavía tan lejos de lograr sistemas de reconocimiento de voz y de
conversación con los usuarios que se acerquen a la capacidad humana? ¿Por qué?</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: large;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><span style="font-size: medium;">-R.
<span style="color: red;">Realmente ha habido grandes avances en el reconocimiento de voz. Creo que con
la irrupción de nuevos agentes como google, Microsoft e IBM con sus servicios
de reconocimiento de voz en la nube basado en muestras masivas de audios, los
agentes tradicionales, como por ejemplo, Nuance Inc., Verbio (otra Spin-Off universitaria),
etc. se han visto un poco desplazados. Además, se han propuesto nuevas formas
de programar sistemas de gestión del diálogo, que además de formalizar estados
de la conversación, instigadores y respuestas, aúnan también la capacidad de
tomar información (semántica entre otras) de otras fuentes, en concreto de APIs
que funcionan de manera modular y que mandan su análisis al sistema que
centraliza el diálogo. Estas fuentes pueden ser también diversas y sustantivas
en tamaño, configurando las piezas de verdaderos sistemas predictivos. En suma,
que si tenemos sistemas que mejoran el reconocimiento, piezas que generan
diálogo, y diversas fuentes de dónde sacar la información<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>de quién nos llama y que significa lo que
está diciendo, tenemos un sistema susceptible de ser bastante “humanoide”. La
clave es unir todo de manera coherente y ordenada, y creo que en eso se está.</span><o:p></o:p></span></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><o:p><span style="font-size: medium;"> </span></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="font-size: large;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: medium;">Para finalizar, me
gustaría que nos comentara brevemente qué es <b>GallitoAPI </b>y su valor para el procesamiento de grandes cantidades
de información en empresas.</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: large;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;">-R.
<span style="color: red;">gallitoAPI ( </span></span></b><a href="http://www.gallitoapi.net/"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="color: red;">www.gallitoapi.net</span></b></a><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><span style="color: red;"> ) es un API que expone en forma de servicios las
funcionalidades que vamos sacando en nuestro I+D. Al ser un API, estamos
facilitando genéricamente que cualquier sistema pueda integrarse con nuestra
I+D. Tiene funcionalidades basadas en distintas técnicas: modelos
espacio-vectoriales, gramáticas, n-gramas, técnicas conversacionales, técnicas
con reglas explícitas y en general con las evoluciones que nosotros mismos
publicamos en nuestros artículos. Puede decirse que quién lea un artículo
científico nuestro tiene la capacidad de ponerlo a trabajar de forma directa
mediante este API. Es más, en muchas ocasiones tenemos más funcionalidad de la
que nosotros mismos empleamos en nuestra operativa. De hecho, algunas
colaboraciones con otros investigadores han sido a partir del uso conjunto de
gallitoAPI para proyectos que no eran iniciativa nuestra pero que habían leído
alguno de nuestros artículos y les interesaba la técnica. Además, hemos
involucrado GallitoAPI en pilotos de empresas. También GallitoAPI es el principal
motor de nuestra plataforma G-Rubric.</span><o:p></o:p></span></b></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><o:p><span style="font-size: medium;"> </span></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: medium;">Muchas gracias por su amabilidad y ha sido
un verdadero placer poder entrevistarle.</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: large;"><br /></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><span style="font-size: large;">(</span><b><span style="font-size: medium;">Esta entrevista fue publicada en SCILOGS de Investigación y Ciencia en abril de 2018</span></b><span style="font-size: large;">).</span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif;"><o:p><span style="font-size: medium;"> </span></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman", serif;"><span style="font-size: medium;">Referencias<o:p></o:p></span></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-size: medium;"><a name="B40"></a><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman", serif;"><o:p> </o:p></span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;">Hoffman, P., Rogers, T. T., and Lambon Ralph, M. A. (2011). Semantic
diversity accounts for the “missing” word frequency effect in stroke aphasia:
insights using a novel method to quantify contextual variability in meaning. J.
Cogn. Neurosci. 23, 2432–2446.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;">Hoffman, Ralph, & Rogers (2013) Semantic diversity: a measure of
semantic ambiguity based on variability in the contextual usage of words.
Behavior Research Methods, 45 (3) (2013), pp. 718-730<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;">Jorge-Botana, G., Olmos, R., & V. Sanjosé (2017). Predicting word
maturity from frequency and semantic diversity: a computational study. <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Discourse Processes</i>,<i style="mso-bidi-font-style: normal;"> 54</i>, 682-694. DOI: 10.1080/0163853X.2016.1155876.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;">Karanam, S., Jorge-Botana, G., Olmos, R., & H. van Oostendorp
(2017). The role of domain knowledge in cognitive modeling of information
search. <i style="mso-bidi-font-style: normal;">Inf<span style="mso-spacerun: yes;"> </span>Retrieval<span style="mso-spacerun: yes;">
</span>J</i>, <i style="mso-bidi-font-style: normal;">20</i>, 456-479. DOI:
10.1007/s10791-017-9308-8.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US;">Olmos, R., León, J.A., Escudero, I., & Jorge-Botana (2011). Using
latent semantic analysis to grade brief summaries: some proposals. <i style="mso-bidi-font-style: normal;">IJCEELL</i>, <i style="mso-bidi-font-style: normal;">21 (2-3)</i>.<span style="mso-spacerun: yes;"> </span><span style="color: black; mso-themecolor: text1;">DOI: 10.1504/IJCEELL.2011.040198<o:p></o:p></span></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="color: black; font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US; mso-themecolor: text1;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="color: black; font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12pt; mso-ansi-language: EN-US; mso-themecolor: text1;">Van Geert (2014) Dynamic modeling
for development and education: from concepts to numbers. Mind, Brain, and
Education 8 (2), 57-73<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p><br /><p></p>Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-18212879819259830992023-03-25T09:36:00.000+01:002023-03-25T09:36:10.916+01:00AGNÈS GRUART I MASSÓ: EFECTIVIDAD SINÁPTICA Y APRENDIZAJE<p> </p><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjUPpZlpEEaJvpU6_aVPJejXu6vUnIT_YLqMaUxiwLoQzCnwBGQST7hCmPmanG-LzgJNxhdTfkpb_J594_GzLBpRUAh1DRAS33eo7Y8M5e5r6RbaLMDjLZYG7yToX-y_gkZj2zwS0FMArGDvQlUDWsDp4nhDIqvVV3oR2KkiKWiB9URCqu9wBcJYtMX9g/s1280/Agn%C3%A8s%20Gruart%20foto%20(1).jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="852" data-original-width="1280" height="213" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjUPpZlpEEaJvpU6_aVPJejXu6vUnIT_YLqMaUxiwLoQzCnwBGQST7hCmPmanG-LzgJNxhdTfkpb_J594_GzLBpRUAh1DRAS33eo7Y8M5e5r6RbaLMDjLZYG7yToX-y_gkZj2zwS0FMArGDvQlUDWsDp4nhDIqvVV3oR2KkiKWiB9URCqu9wBcJYtMX9g/s320/Agn%C3%A8s%20Gruart%20foto%20(1).jpg" width="320" /></a></div><br /><p style="text-align: justify;"></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">Me complace mucho poder incluir en esta
entrada del blog una entrevista con la profesora <b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="color: black; mso-themecolor: text1;">Agnès Gruart</span></b>.
Catedrática de Fisiología de la Universidad Pablo de Olavide de Sevilla, ocupa
un lugar de privilegio en la Neurociencia internacional, cimentado en una carrera
que dura ya tres décadas. Formada en Psicología por la <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Universidad Autónoma de Barcelona</b>, completó su formación en el <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">University College</b> <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">de Londres</b> y en los <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Institutos
Nacionales de la Salud en Bethesda, Maryland, Estados
Unidos</b>. Sus aportaciones, en colaboración con el prestigioso
neurocientífico <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">José María Delgado-García
</b>y con otr@s investigadores/as, son un paradigma de solidez metodológica en
el ámbito de la adquisición de nuevas respuestas motoras y cognitivas a través
del condicionamiento clásico e instrumental. Presidenta actual de la <b style="mso-bidi-font-weight: normal;">Sociedad Española de Neurociencia (SENC)</b>, está impulsando mucho las actividades de la
Sociedad así como el necesario proceso de visibilización de la mujer en la Ciencia.</span><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt; text-align: center;"> </span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt; text-align: center;"><br /></span></p>
<p align="center" class="MsoNormal" style="text-align: center;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">PREGUNTAS<o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;">Estimada profesora
<b>Gruart</b>: el título de la entrada de
este blog alude a un muy reciente artículo suyo, publicado conjuntamente con <b>Iván Fernández-Lamo </b>y <b>José María Delgado-García</b>, en el que la
<b>fuerza sináptica</b> del <b>circuito hipocampal</b> y de la <b>corteza prefrontal medial</b> va siendo
ligeramente modificada en tareas de <b>condicionamiento
instrumental</b> realizadas por ratas.
¿Podría indicarnos cómo interpretan el
hecho de que conductas que no estaban relacionadas directamente con el proceso
de adquisición del aprendizaje (como, por ejemplo, la <b>conducta exploratoria</b>) evocaron cambios en su <b>fuerza sináptica </b>a lo largo del entrenamiento?</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-R. </span></b><span style="color: red; font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><b>Este es
un resultado muy interesante porque sugiere que el momento de lo que conocemos
por aprender, en este caso, cuando se establece la relación entre los
estímulos, no tiene porque ser el instante en el que estos se presentan. Así
pues, la hipótesis es que el aprendizaje puede formarse y consolidarse en
diferentes ventanas temporales, incluyendo periodos de descanso, de poca
actividad motora o realizando otras tareas que, aparentemente, no tienen que
ver con la tarea que se está aprendiendo.</b></span><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p></o:p></span></b></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="color: red; font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><b><br /></b></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></b><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;">En la pregunta
anterior hemos aludido a la conducta observatoria en ratas y ahora vamos a
referirnos a otro trabajo reciente en el que, junto a <b>María Teresa Jurado-Parras</b> y a <b>José
María Delgado-García</b>, demuestra que el <b>aprendizaje
observacional en ratones</b> puede ser alterado por <b>estimulación eléctrica</b>. Y así, la estimulación de la <b>corteza prefrontal medial</b> elimina los
beneficios de la observación mientras que la estimulación del <b>núcleo accumbens </b>mejora el aprendizaje
observacional. A su vez, un trabajo de 2016, publicado con <b>Javier Márquez-Ruiz</b>, <b>Claudia
Ammann</b>, <b>Rocío Leal-Campanario</b>, <b>Giulio Ruffini</b> y <b>José María Delgado-García</b>, prueba que la <b>estimulación transcraneal basada en corriente alterna (tACS)</b>,
aplicada a conejos, les induce percepción táctil. ¿Qué podemos esperar de la
experimentación animal para la aplicación de técnicas no invasivas de
estimulación cerebral en humanos?</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-R. </span></b><span style="color: red; font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><b>Por una
parte, numerosos trabajos realizados en pacientes han mostrado la efectividad
de estimular áreas concretas del cerebro utilizando estimulación transcraneal
con corriente continua. La experimentación animal, como modelo de la
metodología utilizada en personas, está permitiendo conocer los mecanismos por
los que la técnica es efectiva. La ventaja de conocer los procesos fisiológicos
de la estimulación transcraneal es que se podrán mejorar las terapias
utilizadas en la práctica clínica, en términos de duración y procedimiento de
aplicación de los estímulos. Los experimentos realizados en animales de
laboratorio, utilizando tanto con corriente catódica como anódica, han
permitido, además, demostrar que el daño tisular producido por esta técnica es
muy leve. Por otra parte, la experimentación animal ha conseguido probar el
papel específico de algunas estructuras cerebrales, como en los ejemplos ya comentados.
Al estimular una determinada área de la corteza prefrontal, las ratas y los
ratones pierden la secuencia de movimientos y vuelven a empezar la misma. Por
ejemplo, pueden apretar la palanca pero no van a recoger la comida que reciben
por refuerzo por hacer la tarea correctamente. El núcleo accumbens informa al
cerebro que se ha recibido un refuerzo, por lo que al estimularlo, el animal se
comporta como si ya hubiera recibido la comida, esto es, el incentivo. También,
es muy interesante el estudio en conejos en los que, solo con estimular la zona
de las vibrisas (bigotes) en la corteza cerebral, el conejo se comporta como si
se le hubiera estimulado la propia vibrisa. Todos estos resultados son
relevantes para el estudio de las funciones del cerebro.</b></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="color: red; font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><b><br /></b></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></b><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;">Y continuando con
el estudio de conductas relacionadas con la memoria en ratones, su laboratorio
ha demostrado cómo se generan modificaciones en la <b>plasticidad sináptica</b> en tareas de <b>reconocimiento de objetos</b>. En concreto, en las áreas <b>CA3 </b>y<b> CA1</b> del <b>hipocampo (Clarke,
Cammarota, Gruart, Izquierdo </b>y <b>Delgado-García,
2010)</b>. Sin embargo, el hipocampo no parece implicado en todo el proceso de
adquisición de tareas propias del <b>aprendizaje
instrumental</b>. ¿Querría especificar, por favor, alguna de estas tareas y
algunos estudios al respecto?</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-R. </span></b><span style="color: red; font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><b>En
estudios pioneros, encontramos que durante la realización de ciertas tareas,
como la adquisición del condicionamiento clásico del reflejo corneal o el
reconocimiento de objetos, había un incremento en la eficacia de determinadas
sinapsis cerebrales. En concreto, se registró una clara facilitación en las
sinapsis entre las colaterales de las neuronas piramidales del área CA3 y las
dendritas de las neuronas piramidales del área CA1, ambas en el hipocampo. Como
la formación hipocampal se ha relacionado ampliamente con procesos de memoria,
pensamos que podríamos generalizar esta facilitación sináptica a otros tipos de
aprendizaje, como, por ejemplo, el condicionamiento instrumental. En este caso,
el animal tenía que apretar una palanca para conseguir comida. Al contrario de
lo esperado, no encontramos el mismo nivel de aumento en la eficacia sináptica
en estas sinapsis en el hipocampo y, además, la oclusión de estas sinapsis en
ambos hipocampos no modificó el nivel de aprendizaje. La explicación más
plausible a estos resultados es que este tipo de aprendizaje con refuerzo
positivo supone un mayor grado de motivación y de complejidad, por lo que,
posiblemente, no depende de una única estructura o de un solo circuito. Los
mecanismos de aprendizaje y memoria relativamente elaborados podrían estar
distribuidos en varios circuitos neuronales; de manera que permitan ofrecer una
mayor versatilidad. En general, durante la adquisición de una determinada
habilidad motora o cognitiva, los
procesos sensoriales y motores dependen estrechamente de las estructuras cerebrales
que los controlan, mientras que la parte cognitiva está relacionada con la
interrelación de varias áreas neuronales. De esta forma, cuando se estudia la
eficacia sináptica se encuentran cambios más sutiles cuando las modificaciones
se distribuyen entre un mayor número de sinapsis.</b></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="color: red; font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><b><br /></b></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></b><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;">En un interesante
artículo publicado en la revista <b>ARBOR</b>,
denuncia, a mi juicio, con mucho fundamento, el uso exagerado y acrítico del
término “<b>plasticidad neuronal</b>”. De
hecho, en este blog tres artículos han ido destinados a intentar dilucidar la
noción de plasticidad sináptica. Ud. cree más adecuado, usar términos como <b>“regeneración”</b>, <b>“adaptación”</b> o <b>“compensación”</b>
del sistema nervioso, según el caso. Me gustaría, por favor, que insistiera
algo más en las limitaciones de estos procesos frente a promesas del estilo “la
plasticidad cerebral es prácticamente infinita y puede potenciarse a través de
las más diversas terapias, desde terapias basadas en la estimulación musical a
terapias basadas en el coaching”.</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-R. </span></b><span style="color: red; font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><b>Cuando
un término se utiliza de forma generalizada, puede perder los matices de su
significado y se acaba utilizando como "un comodín" o "una
muletilla". Esto es lo que le ha sucedido al término plasticidad neuronal,
y se usa dando a entender que el cerebro tiene una capacidad ilimitada o que se
puede moldear en cualquier sentido. Sin embargo, tenemos que tener en cuenta
que todos los cerebros tienen limitaciones y que las capacidades de cada
persona dependen de su predisposición genética, del entrenamiento y educación al
que se someta y del ambiente sociocultural en el que se desarrolle. Además, el
cerebro cuenta con determinadas capacidades fisiológicas que permiten ajustar
su funcionamiento según las circunstancias, como por ejemplo, el adaptarnos a
un ruido que no es pernicioso si es constante (como sería el ruido del aparato
del aire acondicionado). Podemos diseñar técnicas que ayuden a obtener ciertas
mejoras en nuestras capacidades motoras y cognitivas, pero los resultados
estarán limitados por todas estas consideraciones esgrimidas.</b></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="color: red; font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><b><br /></b></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></b><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;">Uno de los
trabajos más relevantes de la Neurociencia de la última década es <b>Gruart, Muñoz y Delgado-García, 2006. </b>Quizá
el motivo fundamental sea que es el primer estudio en el que se demuestra, bien
a las claras, la conexión intrínseca entre <b>potenciación
a largo plazo (LTP)</b>, <b>plasticidad
sináptica</b> dependiente de la actividad, activación de los receptores <b>NMDA</b> (N-metil-D-aspartato) y <b>aprendizaje asociativo</b> en mamíferos (<b>Gruart et. al., 2015, p. 6</b>). Realmente,
es fascinante la existencia de una relación entre resultados de potenciación <i>in vitro</i> y procesos de memoria de
ratones registrados <i>in vivo</i>. Con la
perspectiva que dan los doce años transcurridos desde su publicación, ¿qué
resultados en humanos podrían ser comparables a este descubrimiento seminal?</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-R. </span></b><span style="color: red; font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><b>Este
trabajo de 2006 fue muy aplaudido porque permitió describir los mecanismos del
aprendizaje (hasta entonces realizados in vitro) en experimentos realizados en
vivo: es decir en el momento en que el animal (rata o ratón) está aprendiendo.
El paso científico que ahora se requiere es demostrar estos mecanismos en
personas. Algunos procedimientos experimentales utilizados en los experimentos
en animales son difíciles de aplicar en personas por la necesidad de estimular
áreas específicas del cerebro utilizando electrodos implantados y/o corrientes
de considerable intensidad. Los experimentos realizados hasta la fecha en
pacientes, a través de la estimulación eléctrica aprovechando la implantación
de electrodos con fines terapéuticos o a través de terapias farmacológicas, sí
confirman los principales mecanismos fisiológicos encontrados en los experimentos
con animales, incluida la participación de los receptores de tipo NMDA
(N-metil-D-aspartato). Hemos colaborado también con empresas farmacéuticas que
tratan de diseñar fármacos que mejoren habilidades cognitivas, como la memoria,
a partir de los datos de facilitación sináptica por un procedimiento
experimental de potenciación a largo plazo, obtenidos en animales.</b></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="color: red; font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><b><br /></b></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b style="mso-bidi-font-weight: normal;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></b><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-P. </span></b><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;">Al entrar en la
página web de la <b>SEN (https://www.senc.es/)</b>,
llama la atención un apartado (<b>Mujeres
en Neurociencia</b>) en el que una serie de neurocientíficas de reconocida
valía responden a un cuestionario (elaborado por la
investigadora <b>Ana Bribián</b>, del <b>Instituto Cajal de Madrid</b>) acerca de su labor
científica y de sus principales influencias recibidas. Es conocida su
incansable tarea de difusión de las aportaciones a la Ciencia por parte de las
mujeres (por ejemplo, la fundación de la <b>Asociación
de Mujeres Investigadoras y Tecnólogas-AMIT-https://www.amit-es.org/</b>).<b> </b>Resulta increíble que, por ejemplo, <b>Emmy Noether</b> diera clases en Erlangen
sin cobrar o que la técnica de difracción de rayos X de <b>Rosalind Franklin</b>, que permitió descubrir la estructura de doble
hélice del ADN, quedara en el ostracismo durante muchos años. Por no hablar,
claro, de aquellas mujeres que se tenían que vestir como hombres para acceder a
un aula de Medicina o Derecho en la Universidad. No le voy a preguntar por cómo
ir paliando este tipo de anomalías históricas y con seguridad dirá que hay
mucho que hacer. Pero sí me gustaría preguntarle por si tiene algún proyecto
entre manos (en forma de publicación, por ejemplo) en el que se siga difundiendo
la tarea de la visibilización de la mujer en la Ciencia.</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">-R. </span></b><span style="color: red; font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><b>Hace dos
años publicamos, junto a un grupo de compañeras de la División de Neurociencias
dónde trabajo, un Bloc de Notas con el título "La Ciencia es cosa de
chicas, no de mujeres (aún)", que fue editado por la Fundación del
Hospital de Parapléjicos de Toledo. Este bloc de notas contiene información
acerca de logros alcanzados por mujeres científicas, conjuntamente con
estadísticas y otro tipo de información que invita a reflexionar sobre el papel
de la mujer en la ciencia desde su incursión a la misma hasta la actualidad.
Parte de la información es en forma de pasatiempos o juegos para que sea ameno
y apto para la población en general. Ha sido ampliamente difundido en reuniones
científicas, institutos y actividades realizadas durante la Semana del Cerebro
o la Noche de los Investigadores. Como se comenta, el Comité de Mujeres en
Neurociencia de la SENC ha estado publicando entrevistas realizadas a sus
socias. Ya casi tenemos un centenar y seguimos recopilando. Las entrevistas,
junto con las fotos que nos remiten las neurocientíficas se formatean para dar
homogeneidad y se publican en la pestaña dedicada a la Mujer en Neurociencia en
la página web. La acogida ha sido magnífica en el seno de la sociedad y se ha
entendido a la perfección su misión de permitir un momento de reflexión sobre
la propia trayectoria científica. Al ser un número considerable de entrevistas,
el Comité está valorando la posibilidad de reunirlas en una publicación y están
a la espera de encontrar la forma de financiarlo. Por el interés de todas las
respuestas recibidas, creo que también se podría acompañar las entrevistas de
algún análisis sociológico desde la perspectiva de género. Creo que podría
ofrecer una buena perspectiva de las neurocientíficas en nuestra sociedad.</b></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="color: red; font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;"><b><br /></b></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 14pt;">Muchas gracias por su amabilidad al
responder a esta entrevista y confío en que todos sus proyectos académicos y
científicos continúen por la misma exitosa senda.</span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><b><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt;">Referencias</span></b></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">Clarke, J.R., Cammarota, M., Gruart, A.,
Izquierdo, I. y J.M. Delgado-García (2010). </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">Plastic modifications induced by object recognition memory processing. Nonlinear
frequency-dependent synchronization in the developing hippocampus. <i>Proceedings of the National Academy of
Sciences</i>, <i>107</i> (6), 2652-2657.
Recuperado de www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.0915059107.</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">Fernández-Lamo, I., Delgado-García, J.M. y
Gruart, A. (2018). </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">When and where learning is
taking place: multisynaptic changes in strength during different behaviors
related to the acquisition of an operant conditioning task by behaving rats. </span><i><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">Cerebral Cortex</span></i><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">, <i>28</i>
(3), 1011-1023. Recuperado de https:/doi.org/10.1093/cercor/bhx011.</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">Gruart, A. (2009). El cerebro como máquina
para aprender, recordar y olvidar. <i>Arbor,
CLXXXV</i> (736), 451-469. Recuperado de </span><a href="https://doi.org/10.3989/arbor.2009.i736.293"><span style="background: rgb(253, 253, 253); color: black; font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt; text-decoration-line: none;">https://doi.org/10.3989/arbor.2009.i736.293</span></a><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">.</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">Gruart, A., Leal-Campanario, R.,
López-Ramos, J.C. y J.M. Delgado-García (2015). </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">Functional basis of associative learning and its relationships with
long-term potentiation evoked in the involved neural curcuits: Lessons from
studies in behaving mammals. <i>Neurobiology
of Learning and Memory, 124</i> (2015), 3-18. Recuperado de </span><a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.nlm.2015.04.006"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">http://dx.doi.org/10.1016/j.nlm.2015.04.006</span></a><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">.</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">Gruart, A., Muñoz, M.D. y Delgado-García,
J.M. (2006). </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">Involvement of the CA3-CA1 synapse in the acquisition
of associative learning in behaving mice. </span><i><span style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt;">Journal
of Neuroscience</span></i><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">,
<i>26</i>, 1077-1087.</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">Jurado-Parras, M.T., Gruart, A. y
Delgado-García, J.M. (2012). </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">Observational
learning in mice can be prevented by medial prefrontral cortex stimulation and
enhanced by nucleus accumbens stimulation. <i>Learning
and Memory</i>, <i>19</i>, 99-106.
Recuperado de </span><a href="http://www.learnmem.org/cgi/doi/10.1101/lm.024760.111"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: EN-US;">http://www.learnmem.org/cgi/doi/10.1101/lm.024760.111</span></a><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">.</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">Márquez-Ruiz,
J., Ammann, C., Leal-Campanario, R., Ruffini, G., Gruart, A. y J.M.
Delgado-García (2016). </span><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">Synthetic tactile perception induced by transcranial alternating current
stimulation can substitute for natural sensory stimulus in behaving rabbits. <i>Scientific Reports</i>, <i>6, </i>(19753), 1-12.</span><span lang="EN-US" style="font-family: MinionPro-Regular, serif; font-size: 12pt;"> </span><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;">DOI:10.1038/srep19753.</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align: justify;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;"><br /></span></p>
<p class="MsoNormal" style="mso-layout-grid-align: none; text-align: justify; text-autospace: none;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt;"><o:p>(<b>Esta entrevista fue publicada inicialmente en SCILOGS de la revista INVESTIGACIÓN Y CIENCIA en agosto de 2018</b>).</o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="mso-layout-grid-align: none; text-autospace: none;"><span lang="EN-US" style="font-family: "Times New Roman",serif; font-size: 14.0pt; mso-ansi-language: EN-US; mso-bidi-font-weight: bold;"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size: 14.0pt;"><o:p> </o:p></span></p><br /><p></p>Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-8586429880176803332017-04-06T22:52:00.009+02:002021-07-28T21:05:10.355+02:00Enfermedad de Alzheimer y plasticidad sináptica<div style="font-family: Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif; text-align: justify;"><span>
Hace poco más de una década, una serie de prestigiosos especialistas se apercibieron de que, independientemente de cualquier hipótesis de tipo neurobiológico sobre el origen de la EA, existía un elemento común e invariable que siempre aparecía como síntoma inicial: una progresiva pérdida de memoria (en sus diferentes subtipos) como déficit cognitivo básico. Téngase en cuenta que una de las grandes dificultades para diagnosticar precozmente la EA es que, al principio, no se presenta con una severidad tal como para interferir de forma llamativa en las actividades cotidianas y que los déficits de memoria, aunque insidiosos a la larga, a corto plazo o no se diferencian de los producidos durante el envejecimiento normal o se pueden confundir con los que son producto de otro tipo de demencias. Pero el caso es que si buscamos un marcador "gold standard" de la EA, por encima de las placas amiloides, los ovillos<strong> </strong>neurofibrilares u otros, la correlación estadística más fuerte se encuentra en los correlatos biológicos más claros de esa situación de pérdida de memoria como déficit cognitivo: las alteraciones sinápticas.</span></div><div style="font-family: Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif; text-align: justify;"><span><br /></span></div>
<div style="font-family: Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif; text-align: justify;"><span>
Terry y colaboradores (1991) encontraron no sólo un transporte axonal anómalo en la EA sino también alteraciones en las vesículas sinápticas, algo confirmado en las recientes investigaciones realizadas por Gylys et al. (2004), usando preparaciones sinaptosómicas. Hace poco más de una década, Mesulam (1999), al analizar la posible conexión existente entre formación de depósitos amiloides y degeneración neurofibrilar en la EA, llegó a la conclusión de que estos dos marcadores son manifestaciones independientes de un sustrato común: la perturbación prolongada de la plasticidad neuronal. Mesulam, en su hipótesis, hacía confluir el estudio de Buell y Coleman (1979) sobre pérdida de plasticidad en la demencia senil, los trabajos sobre plasticidad aberrante en la EA a cargo de Scheibel y Tomiyasu (1978) y de Masliah y colaboradores (1991), así como las indagaciones del equipo de Arendt (1995, 1997, 1998) sobre la severidad de la patología en las zonas cerebrales de mayor moldeabilidad plástica. Parece confirmado que en el cerebro adulto la neuroplasticidad es más elevada en el sistema límbico que en otras partes del córtex. Según Mesulam (1999), a los procesos de plasticidad ocurridos en axones, dendritas y sinapsis, les suceden procesos regulatorios que implican señales tales como las de los factores de crecimiento.</span></div><div style="font-family: Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif; text-align: justify;"><span><br /></span></div>
<div style="font-family: Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif; text-align: justify;"><span>
Los factores de riesgo que afectan al normal desenvolvimiento de la neuroplasticidad en la EA son múltiples: por supuesto, el más importante tendría que ver con la edad. La edad disminuye la génesis sináptica o sinaptogénesis en respuesta a la experiencia así como en respuesta compensatoria a las lesiones. Siguiendo a Mesulam (1999), los factores que promueven la EA crean un contexto en el que las neuronas han de realizar un sobreesfuerzo crónico para mantener niveles de plasticidad que acaban siendo insostenibles. La pérdida de sinapsis y dendritas en las zonas límbicas y paralímbicas incrementaría la sobrecarga de los córtices de asociación con los que están interconectadas. Tales áreas de asociación necesitarían acelerar la remodelación dendrítica y de los axones. La formación de ovillos neurofibrilares puede ser acompañada o precedida por el incremento de la plasticidad. El planteamiento de Mesulam podría resumirse en el siguiente esquema, en el cual se refleja que una multiplicidad de factores asociados a la EA incrementarían una excesiva carga en la plasticidad neuronal:</span></div>
<div style="font-family: Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif; text-align: justify;">
<span><br /></span></div>
<div style="font-family: Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;">
<div style="text-align: justify;">
<strong><span>Nivel bajo de estrógenos---SOBRECARGA NEURONAL</span></strong></div>
<div style="text-align: justify;">
<span><strong>Apoliproteína E4-- SOBRECARGA NEURONAL</strong> <strong><br /></strong></span></div>
<div style="text-align: justify;">
<span><strong>Presenilina----</strong><strong>SOBRECARGA NEURONAL----Ovillos----EA</strong></span></div>
<div style="text-align: justify;">
<span><strong>Edad-----------SOBRECARGA NEURONAL </strong> </span></div>
<div style="text-align: justify;">
<span><strong>Proteína precursora del Beta-amiloide--------SOBRECARGA NEURONAL---EA </strong> </span></div>
<div style="text-align: justify;"><span>
El prematuro desarrollo de ovillos neurofibrilares y de depósitos de beta-amiloide en los cerebros de antiguos boxeadores abonaría las ideas de Mesulam acerca de los cambios neuropatológicos producidos por una neuroplasticidad desquilibrada (en aquellos individuos la sobrecarga es generada por los frecuentes traumatismos recibidos). Las actividades cognitivas tan avanzadas que se dan en el ser humano exigen una alta plasticidad, lo que combinado con una prolongación de la esperanza de vida en nuestros tiempos, explicarían la susceptibilidad del ser humano a una dolencia que, en sí misma, no sería una enfermedad sino una manifestación inevitable de fallos en los mecanismos de plasticidad surgidos en cerebros envejecidos.</span></div>
</div>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-1798972742757498492017-02-04T21:02:00.001+01:002021-07-28T21:03:26.228+02:00Modelos computacionales de la depresión<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg0MnBf8Z8wHbrndFtmT4cNo07duYxYKFGnF6T8AkyUbmiFFJ2HpqeqaEbFpO-XJaeC_-wsb-5fy3vOIunEQBu9Yy1Ctdr6QChtEdiWjpNB_yIpqrHgTzaw-RSUFIFBkYRK0WZQ52HxciyH/s1600/SFR20-large.jpg" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="320" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg0MnBf8Z8wHbrndFtmT4cNo07duYxYKFGnF6T8AkyUbmiFFJ2HpqeqaEbFpO-XJaeC_-wsb-5fy3vOIunEQBu9Yy1Ctdr6QChtEdiWjpNB_yIpqrHgTzaw-RSUFIFBkYRK0WZQ52HxciyH/s320/SFR20-large.jpg" width="216" /></a></div>
<div style="text-align: center;">
(<span style="font-size: x-small;"><a href="https://mitpress.mit.edu/books/computational-psychiatry">https://mitpress.mit.edu/books/computational-psychiatry</a></span>)</div>
<div style="text-align: center;">
<br /></div>
<div class="MsoNormal" style="text-align: justify;">
<span face="Verdana, sans-serif" style="background: white; line-height: 115%;">Desde que Kraepelin
estudiase la depresión hace más de un siglo, numerosos han sido los modelos de
esta grave y recurrente patología. Sin embargo, los esfuerzos por abordar esta
enfermedad desde una perspectiva computacional son muy recientes. En esta
entrada del blog introducimos al lector a algunos de estos modelos, en
especial, al modelo valuacional de Huys.<span><o:p></o:p></span></span></div>
<div class="MsoNormal">
<span face="Verdana, sans-serif" style="background: white; line-height: 115%;"><br /></span></div>
<div class="MsoNormal">
<span face="Verdana, sans-serif" style="background: white; line-height: 115%;"></span></div>
<div class="MsoNormal" style="text-align: justify;">
<span face="Verdana, sans-serif" style="background: white; line-height: 115%;">Son numerosos los modelos
cognitivos que sobre la depresión han surgido en las últimas décadas. Quizá el
más influyente haya sido el de Beck, forjado a finales de los años 70 del siglo
pasado. En este modelo, Beck parte de la influencia de una experiencia inicial,
la formulación de una serie de asunciones disfuncionales, una serie de
incidentes críticos, la activación de la asunción mencionada, la generación
automática de pensamientos negativos y, finalmente, la depresión. Ya en nuestro
siglo, el modelo metacognitivo de Adrian Wells ha demostrado ser bastante
exitoso y robusto. Este modelo arranca a partir de alguna señal desencadenante
para, a continuación, activar una serie de creencias metacognitivas negativas
que paralizan al sujeto y que lo introducen en un bucle sin posibilidad alguna
de cortarlo o de salir definitivamente de él ("cada vez me cuesta más
levantarme", me abruma tener que lavarme cada día", "me pueden
las ganas de llorar"...) Sin embargo, la investigación de modelos
computacionales de la patología depresiva es muy reciente. No es de extrañar,
ya que parece difícil de modelar un fenómeno tan complejo y por qué no decirlo,
"etéreo". Webster y colaboradores ya propusieron un modelo
computacional pionero en los años 90 y, más recientemente, destaca el modelo de
Fiemke Both, Jan Treur, Michael Klein, Mark Hoogendoorn y otros (</span><a href="https://pdfs.semanticscholar.org/49f2/b8ccd3cb10afec5aab33c9f7fda6b2d2a41d.pdf"><span face="Verdana, sans-serif" style="background: white; line-height: 115%;">https://pdfs.semanticscholar.org/49f2/b8ccd3cb10afec5aab33c9f7fda6b2d2a41d.pdf</span></a><span face="Verdana, sans-serif" style="background: white; line-height: 115%;">). En una línea psicobiológica es digno de
mención el modelo de Ramírez-Mahaluf (2015). Pero hay un modelo basado en la
evaluación de emociones que Huys y colaboradores han introducido hace algunos
años y que se está imponiendo en la literatura neurocomputacional por su
validez para la búsqueda de fármacos y para la implementación de terapias
cognitivas efectivas (el lector puede encontrarlo en el reciente libro editado
por Redish y Gordon para MIT Press</span><a href="http://www.mitpressjournals.org/loi/cpsy"><span face="Verdana, sans-serif" style="background: white; line-height: 115%;">)</span></a><span face="Verdana, sans-serif" style="background: white; line-height: 115%;">.Pensemos en dos características fundamentales de
la depresión: los pacientes depresivos son incapaces de inhibir el
procesamiento de información aversiva, algo que, aparentemente, parece estar
relacionado con la disminución de serotonina. Por otro lado, los sujetos
parecen reutilizar soluciones previamente adoptadas a problemas previos que les
hacen caer en un bucle de metarrazonamiento completamente inútil. ¿Cómo se
puede captar esto computacionalmente? Usando un modelo pavloviano en el que a
las situaciones se les asigna un valor y unos patrones emocionales de
respuesta. De esta manera, un estímulo puede ser predictivo de otro estímulo
futuro y así reclutar las respuestas fijas asociadas. La repetida exposición a
una contingencia entre un estímulo condicionado y un estímulo incondicionado
lleva al estímulo condicionado a adquirir el mismo valor que el incondicionado,
activando los mismos o similares patrones innatos de respuesta por referencia a
experiencias pasadas más que a otro tipo de interpretaciones. Repare el lector
en el término "experiencias pasadas". Precisamente, el paciente
depresivo se zambulle de forma permanente en respuestas estereotipadas a tales
experiencias, ahondando en un bucle de negatividad del que le resulta
imposible escapar.</span><span lang="ES-TRAD"><o:p></o:p></span></div>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com1tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-35139893604275288802017-01-04T12:43:00.000+01:002017-02-04T21:07:13.795+01:00Neuroconstructivismo y modelos computacionales del desarrollo sináptico<div style="text-align: justify;">
<span style="color: #3d85c6;"><span style="background-color: white;">El neuroconstructivismo postula que el desarrollo cognitivo se debe a la interacción entre el crecimiento estructural del cerebro y su regulación propiciada por la influencia del entorno. En esta entrada del blog realizamos una pequeña introducción a la aplicación de modelos computacionales al crecimiento y a la poda sinápticas, en el contexto de esta propuesta metodológica.</span></span></div>
<span style="color: #3d85c6;"><span style="background-color: white;"><br /></span></span>
<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEheP8QcPzp4l5z9-nijLAne3cKgCRWL7tv04ny4XbfWio6lftsxHD709C_0cWHm8DQ2YQHhrnQTgFy_2GGm_CEDR73fiSrjh8lz_TQIR7seYhn4JJQ396EkHDQJnhOQxB8J_-fwmc2zbAAv/s1600/NEUROCONSTRUCT.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEheP8QcPzp4l5z9-nijLAne3cKgCRWL7tv04ny4XbfWio6lftsxHD709C_0cWHm8DQ2YQHhrnQTgFy_2GGm_CEDR73fiSrjh8lz_TQIR7seYhn4JJQ396EkHDQJnhOQxB8J_-fwmc2zbAAv/s1600/NEUROCONSTRUCT.jpg" /></a></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="color: #3d85c6;"><span style="background-color: white;"><br /></span></span></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="background-color: white;">(</span><a href="https://global.oup.com/academic/product/neuroconstructivism---i-9780198529910?lang=en&cc=us">https://global.oup.com/academic/product/neuroconstructivism---i-9780198529910?lang=en&cc=us</a>)</div>
<div style="text-align: center;">
<br /></div>
<div style="text-align: left;">
<div style="text-align: justify;">
A raíz de una excelente ponencia desarrollada por el profesor Francisco Rodríguez Santos (UAM) en las "Primeras Jornadas Estatales de Psicología Educativa", celebradas a iniciativa del Colegio Oficial de Psicólogos de Madrid en la sede de la Universidad Pontificia de Comillas (véase la anterior entrada de este blog), me pregunté acerca de qué modelos computacionales existentes mejor pueden desarrollar esta metodología actual de la Neurociencia que, desde hace dos décadas, parece dominar el panorama de los estudios acerca del desarrollo neuronal del cerebro humano.</div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
El <b>Neuroconstructivismo </b>es una tendencia neurocientífica actual que busca explicar el desarrollo cerebral mediante el estudio de cómo la interacción del organismo con el entorno genera que la <b>plasticidad neuronal</b> vaya esculpiéndo las neuronas y sus redes, poco a poco, hasta ir configurando un cerebro adulto en continuo proceso de estimulación sináptica.</div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
Un proceso clave, por lo tanto, es el del <b>crecimiento y poda</b> de las sinapsis, así como el establecimiento y eliminación de las correspondientes redes o caminos que las interconectan.</div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
El <b>Constructivismo </b>de<b> </b>Piaget tiene como idea básica que el espacio de aprendizaje va pasando de unas etapas más simples a otras más complejas a través de un proceso madurativo. Parece obvio que la plasticidad estructural del cerebro es el mecanismo biológico básico de tal aprendizaje constructivista.</div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
Baum demostró en 1988 que las redes capaces de crecer estructuralmente durante un proceso de aprendizaje son capaces de aprender en tiempo polinómico cualquier problema que sea resoluble también en tiempo polinómico por cualquier algoritmo. Por lo tanto, el paradigma neuroconstructivista tendría universalidad computacional.</div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
Pero ¿qué algoritmos computacionales actuales parecen hoy en día ser más efectivos para modelar el desarrollo sináptico y neuronal del cerebro humano?</div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
Desde los trabajos pioneros de Chechik, Meilijson y Ruppin (1997-<a href="http://ai.stanford.edu/~gal/Papers/chechik_delsyn">http://ai.stanford.edu/~gal/Papers/chechik_delsyn</a>-), se han propuesto diversos modelos de desarrollo y de poda sináptica. Se basan en diversos criterios como la duplicación-divergencia o la eliminación de nodos en redes de pequeños mundos. Pero todos ellos comparten un principio común: el número de nodos y conexiones va creciendo con el tiempo hasta que se produce un proceso de poda. Típicamente empiezan construyendo una red arbórea que se ramifica expandiéndose y entonces se van añadiendo nodos y conexiones según se va necesitando. Tal proceso no introduce nuevos nodos a menos que supongan una mejora de la eficiencia y la robustez de la red. Pero esta decisión no es local ni distribuida por lo que, al depender de un coordinador central (la decisión del programador o agente externo), tiene siempre cierta naturaleza ad-hoc.</div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
Navlahka, Barth y Bar-Joseph son los primeros (<a href="https://www.blogger.com/2015-http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1004347">2015-http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1004347</a>-) en proponer un algoritmo cuyas decisiones sobre el crecimiento o pérdida de nodos y de conexiones entre ellos se sitúa en un plano local y distribuido. Su algoritmo de poda sináptica parte de una red densa en la que cada flecha del grafo "recuerda" las veces que ha sido usada a lo largo de un camino dirigido. Las flechas o conexiones usadas muchas veces adquieren el estatus de importantes mientras que las poco usadas o transitadas se eliminan iterativamente, siguiendo una estrategia de "usadas o perdidas". La eliminación, inicialmente, ocurre a una tasa constante. La red es entrenada con la meta de conseguir un grafo dirigido con un número fijo de caminos, representando esto las limitaciones en los recursos físicos o metabólicos del cerebro.</div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
Finalmente, se evalúa la red introduciendo pares de una distribución desconocida a priori de señales de entrada y de salida que la red ha necesitado conocer durante su entrenamiento. De esta forma, se mimetiza el flujo direccional de información entre poblaciones de neuronas en el cerebro y se atiende al principio clave del Neuroconstructivismo: la emergencia de plasticidad sináptica mediante la influencia de señales internas y de señales externas, procedentes del medio ambiente.</div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
</div>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-59048773641035432472016-10-31T10:52:00.002+01:002016-10-31T14:53:33.023+01:00I JORNADAS ESTATALES DE PSICOLOGÍA EDUCATIVA<div style="text-align: justify;">
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="http://www.copmadrid.org/webcopm/imagen_jpg.jsp?id=20160607114248884618" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="http://www.copmadrid.org/webcopm/imagen_jpg.jsp?id=20160607114248884618" /></a></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="font-size: xx-small;">(</span><span style="text-align: justify;"><span style="font-size: xx-small;"><a href="http://www.copmadrid.org/web/formacion/actividades/20160607102615811660/sej1614-i-jornadas-estatales-psicologia-educativa">http://www.copmadrid.org/web/formacion/actividades/20160607102615811660/sej1614-i-jornadas-estatales-psicologia-educativa</a>)</span></span></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="text-align: justify;"><span style="font-size: xx-small;"><br /></span></span></div>
En la Universidad Pontificia de Comillas de Madrid y con la organización del Colegio Oficial de Psicólogos (COP) de Madrid y del Consejo General de la Psicología, se han celebrado las Primeras Jornadas Estatales de Psicología Educativa. Los días 28 y 29 de octubre de 2016 fueron testigos de un interesante punto de encuentro entre profesionales de la Psicología Educativa de este país.</div>
<div style="text-align: justify;">
Las Jornadas fueron inauguradas por el presidente del Consejo General de la Psicología de España, D. Francisco José Santolaya, el Decano del COP de Madrid, D. Fernando Chacón y la Directora General de la Fundación Atresmedia, Doña Carmen Bieger.</div>
<div style="text-align: justify;">
La conferencia inaugural fue impartida por el profesor Jesús de la Fuente (Universidad de Almería) y pasó revista a la situación actual de la Psicología Educativa en España. Doña Pilar Calvo, coordinadora de la División de Psicología Educativa del Consejo General de la Psicología, realizó una incisiva presentación de las líneas de actuación del Consejo para potenciar la situación de la Psicología Educativa en nuestro país. La jornada del viernes finalizó con un panel de expertos, en el que intervinieron los profesores Roberto Aguado y Victoria del Barrio (UNED), todo ello coordinado por Doña Carmen Montes. Como es habitual, Aguado, autor, entre otras obras, del libro "La emoción decide y la razón justifica" (EOS) realizó una animada introducción a las ideas nucleares de su modelo de Inteligencia Emocional, llamado "Vinculación Emocional Consciente". La profesora del Barrio se refirió a la psicología educativa del desarrollo con una muy buena selección de datos.</div>
<div style="text-align: justify;">
La jornada del sábado se abrió con un panel de expertos que abordaron las aportaciones de la Neuropsicología a la Educación. El prefijo "Neuro" se está utilizando de una manera abusiva en los últimos años pero es evidente que solo desde la perspectiva del neurodesarrollo cerebral se pueden realizar aportaciones consistentes a la Educación. La intervención del profesor Rodríguez Santos (UAM) fue excelente y repleta de datos actualizados. A reseñar su aproximación neuroconstructivista ("Building brains" y "Thinking critically about child development") y holista al neurodesarrollo y su influencia en el aprendizaje (importancia de múltiples factores como la nutrición, las horas de sueño, la focalización de tareas, los videojuegos, el mobiliario del aula, etc.). La doctora Pilar Martín Lobo (UNIR) partió del modelo neuropsicológico de bloques funcionales de Luria para desembocar en planteamientos de última generación como la estructura del conectoma de la arquitectura cortical y la optometría. El Doctor Tirapu (Premio Nacional de Neurociencia) expuso la idea del cerebro como un mecanismo de predicciones continuas que sirven para la adaptación (en la línea del cerebro predictivo bayesiano de Andy Clark, por ejemplo). El panel fue moderado por la profesora de la Universidad de Comillas, Doña María Roldán. </div>
<div style="text-align: justify;">
La siguiente conferencia fue presentada por D. José Antonio Luengo (vicesecretario de la Junta de Gobierno del COP de Madrid) y tuvo como protagonista a la Doctora Rosario Ortega (UNICOR), que capitanea un importante grupo de investigación sobre el "cyberbullying", de reconocido prestigio internacional. La profesora hizo un excelente y muy completo recorrido por las claves generales del "bullying" y del "cyberbullying", desembocando en la aplicación del modelo de ecuaciones estructurales a estas cuestiones. Sin duda, un ejemplo de investigación puntera a nivel mundial.</div>
<div style="text-align: justify;">
La mañana del sábado culminó con otra destacada intervención por parte del Doctor José Muñiz (Universidad de Oviedo), referente internacional de la evaluación psicométrica y que partió del afamado libro de Judy Harris, "El mito de la educación", para resaltar la importancia decisiva del diagnóstico correcto en educación.</div>
<div style="text-align: justify;">
Por la tarde, el autor de este blog asistió al taller sobre "Dificultades y trastornos de aprendizaje", impartido por D. Antonio Labanda (Director Tecnico de EOS y coordinador de la sección de Psicología Educativa del COP de Madrid) y por D. David González (EOEP de Ciudad Lineal). El primer ponente disertó sobre las dificultades de aprendizaje en la lectura y el segundo ponente sobre las dificultades en Matemáticas. El taller estuvo muy bien enfocado y llevado. La asistencia fue numerosa. Otros talleres fueron sobre convivencia (Doña Ángeles Hernández y Doña Esther Ortega), trastornos autistas (D. José Luis Cabarcos y D. Juan Martos), intervención (Doña Andrea Ollero y y D. Antonio Santos), asesoramiento vocacional (D. José Manuel Martínez) y problemas emocionales (D. Hipólito Puente).</div>
<div style="text-align: justify;">
Para cerrar las Jornadas, D. José Antonio Luengo presentó a Doña Pilar Calvo para que ésta expusiera las conclusiones de un informe sobre la situación actual de la Psicología Educativa en Madrid.</div>
<div style="text-align: justify;">
Desde este blog quiero subrayar la importancia fundacional de estas Jornadas que han sido un acogedor punto de encuentro para los profesionales interesados en la Psicología Educativa en este país. Agradecer a la Universidad de Comillas, al COP de Madrid y al Consejo General de la Psicología su irreprochable organización y desear que este tipo de encuentros tengan la continuidad deseada. Muchas gracias por la iniciativa.</div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-11625822292415290332016-08-21T17:49:00.007+02:002016-08-21T18:24:00.627+02:00Francis Mojica: el nuevo "Ramón y Cajal" de la edición genética<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiS-oKEClJ_H6XCCT6hJRg2jsEb3p33xb1vKrLJtPSTJphjjJ65pSIK5WMsrfuSN9b8K3ujbzOKRFliU7tVRXOSyW68Pi3KAdRBLi_uc0vBy3Iuk_GEoVWYFEl8qcyn1aNEQjgmAGyKJ1N6/s1600/Francisco_Mojica.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiS-oKEClJ_H6XCCT6hJRg2jsEb3p33xb1vKrLJtPSTJphjjJ65pSIK5WMsrfuSN9b8K3ujbzOKRFliU7tVRXOSyW68Pi3KAdRBLi_uc0vBy3Iuk_GEoVWYFEl8qcyn1aNEQjgmAGyKJ1N6/s1600/Francisco_Mojica.png" /></a></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="font-size: x-small;">(Imagen extraída de "Researchgate":<a href="https://www.researchgate.net/profile/Francisco_Mojica/publications">https://www.researchgate.net/profile/Francisco_Mojica/publications</a>)</span></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="font-size: x-small;"><br /></span></div>
<div style="text-align: justify;">
¿A alguien le queda alguna duda de que este biólogo alicantino debe recibir, más pronto que tarde, el Premio Nobel de Medicina, junto a las investigadoras Jennifer Doudna y Emmanuelle Charpentier? Todo lo que no fuera así resultaría ser uno de los más grandes fallos de la Historia social de la Ciencia. Por eso, en este blog nos unimos a la iniciativa para reclamar la concesión del Premio Nobel a este gran científico, el padre teórico de la Biología sintética del siglo XXI. Solo cabe darle las gracias y alegrarse de que forme parte de una institución como la Universidad de Alicante (sí, no es absolutamente necesario trabajar en el MIT, por ejemplo, para realizar investigación básica de primer nivel; también se puede realizar desde la Universidad alicantina y desde su "Instituto Multidisciplinar de Estudios Ambientales":</div>
<div style="text-align: justify;">
(<a href="http://imem.ua.es/en/about-us/francisco-juan-martinez-mojica.html">http://imem.ua.es/en/about-us/francisco-juan-martinez-mojica.html</a>).</div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
Gracias a todos sus colaboradores, a Montoliu, Almendros, Guzmán, García-Martínez, Rodríguez-Varela, Díez Villaseñor, Soria, entre otros. Gracias a Juan Lerma, director del Instituto de Neurociencias de la Universidad de Alicante. Gracias al investigador Eric S. Lander (<a href="http://www.cell.com/cell/abstract/S0092-8674%2815%2901705-5">http://www.cell.com/cell/abstract/S0092-8674%2815%2901705-5</a>) por su extraordinario gesto de honradez intelectual, reconociendo las evidencias (los descubrimientos neurocientíficos de Ramón y Cajal estuvieron sometidos durante años al más absurdo de los "ninguneos" y la polémica de prioridad con respecto a Golgi fue cruenta, precisamente por interesada falta de honestidad intelectual). Gracias a todos los trabajadores de dicha Institución. Y un toque de atención para nuestras autoridades políticas. Se necesita de muy poco dinero para rodear al Doctor Mojica de una plantilla nutrida de bioinformáticos punteros que puedan ayudar a sacar adelante sus proyectos. Ya que España no suele explotar económicamente los descubrimientos punteros de sus investigadores (véase el caso de Craig Venter en Estados Unidos), apuéstese al máximo por la inversión en Ciencia y no se permita que haya proyectos (por muy arriesgados que sean) que se queden sin financiación. La Comunidad Valenciana debería estar orgullosa de tener Universidades como la de Alicante y centros como el Instituto de Neurociencias. Por favor, den ejemplo y no consientan que nuestra clase política siga a la altura del betún mientras que un futuro Premio Nobel carezca de la infraestructura precisa para investigar o que jóvenes becarios excelentes de dicha Comunidad no puedan seguir investigando y pasen necesidades.</div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
Este blog no es de Biología: es de Neurociencia computacional. Por lo tanto, no vamos a centrarnos en el origen de la tecnología CRISPR, preludiada por la aportación teórica de nuestro futuro Premio Nobel Francis Mojica. El lector encontrará una excelente introducción en <span style="font-family: inherit;"><span style="background-color: white;">F.J.M. Mojica, R.A. Garrett</span> <i style="background-color: white;">CRISPR-Cas Systems: RNA-mediated adaptive immunity </i><i style="background-color: white;">in Bacteria and Archaea</i><span style="background-color: white;">. Barrangou, R. and van der Oost, J. (Eds.) Springer-Verlag Berlin Heidelberg. Cap1. pp 1-31. ISBN 978-3-642-34656-9; DOI: 10.1007/978-3-642-34657-6_1</span></span><span style="background-color: white; font-family: "arial" , "helvetica" , sans-serif; font-size: 12px;">.</span> Solo recordar que Mojica aporta la base teórica que inspira la revolución médica que el método CRISPR-Cas9 de Doudna y Charpentier ya está empezando a producir: como las primeras pruebas experimentales con humanos, modificando linfocitos T a través de este "cortapega" genético para combatir el melanoma. Numerosos tipos de cáncer van a retroceder o se van a cronificar a través de esta terapia, lo cual bien justifica un Premio Nobel. Pues bien, el descubrimiento de Francis Mojica tiene cierto aire de familia con el descubrimiento cajaliano de la doctrina de la neurona y no difiere mucho en cuanto a relevancia.<br />
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
Cajal, en contraposición a la teoría reticular de Golgi que concebía el sistema nervioso como una red continua de neuronas, encuentra discontinuidades físicas entre las neuronas, que la microscopía electrónica se encargó de mostrar años después a través del descubrimiento de las hendiduras sinápticas o, como Cajal las denominaba, "contactos del protoplasma". La polarización dinámica del sistema nervioso recorrería estas hendiduras.<br />
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
Mojica y su equipo, tan pronto como en 2005<span style="font-family: "arial" , "helvetica" , sans-serif; font-size: x-small;">, </span><span style="font-family: inherit;">descubren que los loci de ADN que contienen repeticiones cortas de secuencias de bases (CRISPR) incluyen espaciadores que suponen un elemento de discontinuidad, puesto que derivan de secuencias preexistentes de bacteriófagos. Por lo tanto, no se trata de elementos ciegos o vacíos con una mera función separadora, sino que revelan la interacción del ADN receptor con restos de ADN procedentes de elementos de origen externo. De alguna forma, serían el producto de "viejas heridas" que ahí quedan como consecuencia de la lucha inmunológica desencadenada por el organismo receptor frente al organismo "invasor". Es decir, "recuerdos" de batallas precedentes del sistema inmune contra los agentes externos. Este es el origen del procedimiento de edición de genes, CRISPR/Cas 9, que Doudna, Charpentier y colaboradores introducen de manera genial en su artículo </span><span style="font-family: inherit; font-style: italic;">A programmable dual RNA-guided DNA endonuclease in adaptive bacterial immunity</span><span style="font-family: "arial" , "helvetica" , sans-serif; font-size: x-small; font-style: italic;"> </span><span style="font-family: inherit;">de 2012. Al administrarse la proteína Cas9 y los ARN guía apropiados a una célula, el genoma de esta puede cortarse en los lugares deseados y, tras la reparación del corte, introducir mutaciones o eliminar funcionalmente genes.</span><br />
<span style="font-family: inherit;"><br /></span>
<span style="font-family: inherit;">Así como Cajal intuyó la existencia de hendiduras sinápticas y su funcionalidad, Mojica descubre el valor inmunológico de los elementos separadores entre secuencias de bases y constituye la base teórica de la reciente técnica de edición y cortado de genes que, como Cajal en la Neurociencia, va a provocar una auténtica revolución en el terreno de la ingeniería genética.</span><br />
<br />
<span style="font-family: "arial" , "helvetica" , sans-serif; font-size: x-small; font-style: italic;"></span></div>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-46762760409165340412016-08-16T15:06:00.002+02:002016-08-16T15:13:11.731+02:00Regeneración de órganos y Neurociencia computacional<div class="MsoNormal">
<!--[if gte vml 1]><v:shapetype id="_x0000_t32" coordsize="21600,21600"
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<div class="MsoNormal">
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<div class="MsoNormal">
<b><span style="font-family: "times new roman" , "serif"; font-size: 20.0pt; line-height: 115%;"></span></b></div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<b><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg2Bin-bU9moptrj4zzsHRfv5YZWa-qNwwlrL4VAGrfoV4T8jFqCR1lukRCtWuzMeXRAmDhl-Eh-cBKlw23RUFLuKYW77NkZ4zlXWQ6UVhWHudCxU-kJ9GLlmpRYHRGrCGBGYjm7Tstfp47/s1600/nihms738981f7.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="320" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg2Bin-bU9moptrj4zzsHRfv5YZWa-qNwwlrL4VAGrfoV4T8jFqCR1lukRCtWuzMeXRAmDhl-Eh-cBKlw23RUFLuKYW77NkZ4zlXWQ6UVhWHudCxU-kJ9GLlmpRYHRGrCGBGYjm7Tstfp47/s320/nihms738981f7.jpg" width="251" /></a></b></div>
<div style="text-align: center;">
<br /></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="font-size: x-small;">(Imagen procedente de Giovanni Pezzulo y Michael Levin, </span></div>
<h2 class="alpH1" style="background-color: white; font-family: Arial; font-weight: normal; line-height: 21px; margin: 0px; padding: 0px;">
<span style="font-size: x-small;"> <a href="http://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2015/ib/c5ib00221d#!divAbstract">http://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2015/ib/c5ib00221d#!divAbstract</a>)</span></h2>
<div style="text-align: center;">
</div>
<div class="MsoNormal">
<br />
<div style="text-align: justify;">
La regeneración de órganos es uno de los grandes retos de la Medicina contemporánea. En la naturaleza son múltiples los casos al respecto. Por ejemplo, las salamandras pueden llegar a regenerar sus colas amputadas.<br />
<br /></div>
</div>
<div style="text-align: justify;">
Todos estos ejemplos tienen en común una especie de "homeóstasis formal"o capacidad de los sistemas para regular de forma flexible eventos a nivel celular con el fin de lograr un mayor nivel de tejido.<br />
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
El mayor desafío es la comprensión de cómo la remodelación de una forma compleja es impulsado por la actividad física y el procesamiento de la información de las subunidades más pequeñas (no necesariamente células). En "Re-membering the body: applications of computational neuroscience to the top-down control of regeneration of limbs and other complex organs", Giovanni Pezzulo y Michael Levin introducen un nuevo e interesante enfoque para abordar esta cuestión: la programación de arriba hacia abajo de la formación de patrones, usando algoritmos de control aportados por la neurociencia computacional.</div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
Según los autores, los cambios lentos de potencial de reposo en células no excitables regulan la coordinación entre las células necesarias para la morfogénesis. La bioelectricidad del desarrollo genera una auténtica memoria para las configuraciones. La analogía con la memoria tiene una consecuencia importante: muchas de las herramientas disponibles para modificar las memorias o para inducir cambios de plasticidad en las representaciones somatosensoriales pueden adaptarse a la bioelectricidad del desarrollo y así programar la morfogénesis. De hecho, hay una clara homología entre el procesamiento de la información y el proceso de control celular que se da en el Sistema Nervioso Central (SNC). Pero aquel tipo de procesamiento no es un monopolio exclusivo de las redes neuronales sino que también parece encontrarse en órganos como los huesos y el corazón. Los eventos de señalización celular son comunes. De hecho, a un nivel mecánico, los modelos de comunicación celular utilizando conceptos de la neurociencia (plasticidad sináptica, la potenciación a largo plazo, el aprendizaje de Hebb, etc.) pueden ser aplicables a la comprensión del control regenerativo. Los datos recientes implican la señalización bioeléctrica en células no neuronales como un regulador o, de gran escala, de la anatomía, y muestran que las diferencias entre las células neuronales y no neuronales no son fundamentales: en ambas se propagan las señales a través de dinámica de tensión y de señalización de neurotransmisores. Es probable que el procesamiento en el cerebro sea una versión altamente acelerada de los mecanismos celulares básicos que existían mucho antes del desarrollo evolutivo del SNC. </div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-86321583264996335242016-07-03T15:23:00.003+02:002018-03-30T11:44:37.842+02:00El cerebro de los astronautas<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
</div>
<div style="text-align: center;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
Los astronautas se enfrentan a varios factores estresantes para su salud. Pueden ser físicos (por ejemplo, la microgravedad o la radiación ionizante) y psicológicos (por ejemplo, el aislamiento y el confinamiento). Aunque los seres humanos son muy capaces de adaptarse a nuevas circunstancias, no es infrecuente que algunos cambios sean perjudiciales. Estos cambios han sido ampliamente estudiados (para una revisión, véase Buckey 2006) pero hasta muy recientemente no se habían realizado evaluaciones basadas en neuroimagen de la función neuronal de los astronautas, tras haber permanecido durante mucho tiempo en el espacio. Koppelmans et al. (2013) están inmersos en un estudio a largo plazo del impacto de los vuelos espaciales de larga duración en la función cerebral de los cosmonautas. En este estudio, basado, obviamente, en casos particulares, se analizó el patrón de conectividad en seis redes cerebrales: la red por defecto, la zona frontoparietal, la prominencia, la corteza auditiva, la región sensorio-motora y la red visual. Después del viaje se detectó una reducción de la conectividad en la ínsula derecha y en la corteza cingulada posterior ventral. detectó, aparte de la ataxia vestibular típica detectada el día del aterrizaje, cierto deterioro de la coordinación motora pero desaparición del vértigo pocos días después. En reposo, se observó una disminución de la conectividad entre el cerebelo izquierdo y el derecho. Se podría tratar de una respuesta adaptativa compensatoria al ambiente de microgravedad y a la fase posterior al aterrizaje. Es sabido que el cerebelo está asociado a la iniciación voluntaria del movimiento, la propiocepción y la coordinación motora. Déficits en este área conllevan falta de precisión en los movimientos dirigidos, confirmándose estudios anteriores sobre las consecuencias fisiológicas de los vuelos especiales en el comportamiento motor (Kozlovskaya et al., 1981) y la inestabilidad postural (Paloski et al., 1992).</div>
<div style="text-align: justify;">
La disminución de la conectividad en la ínsula derecha puede afectar al procesamiento del auto-movimiento, la orientación espacial y la memoria.</div>
<div style="text-align: justify;">
Los problemas reversibles después de los vuelos espaciales a menudo se han atribuido al sistema vestibular y al efecto de la ausencia de gravedad. La valoración actual, sin embargo, sugiere que estos problemas se originan por alteraciones corticales en lugar de ser meramente atribuibles a los órganos neurosensoriales periféricos y que también surgen por la readaptación a la gravedad de la Tierra. En futuras misiones espaciales muy prolongadas como, por ejemplo, las misiones a Marte, habrá que tener muy en cuenta los mecanismos de compensación neuronal que se producen en el sistema motor vestibular.</div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-6173024675289786192016-03-19T17:18:00.002+01:002016-03-19T17:18:50.045+01:00Julija Krupic: cristales en el cerebro<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg3TYJvH66yEsnrnJxRphnd5o0_R2rC4COSPc95XzFSl3lRUtmc9ecbbbIWRsmig1aIGa5IO5GlszXzRsl7BbpCWIUZQAt73nxdap6oxYVW_nftJ2F36uf18ROYlvE_xf5KEWLoOPZXNecu/s1600/KRUPIC.jpeg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="81" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg3TYJvH66yEsnrnJxRphnd5o0_R2rC4COSPc95XzFSl3lRUtmc9ecbbbIWRsmig1aIGa5IO5GlszXzRsl7BbpCWIUZQAt73nxdap6oxYVW_nftJ2F36uf18ROYlvE_xf5KEWLoOPZXNecu/s320/KRUPIC.jpeg" width="320" /></a></div>
<div style="text-align: center;">
<br /></div>
<div style="text-align: center;">
(<a href="file:///C:/Users/5732/Downloads/47.1.fullJKrupic_brain%20crystals.pdf">file:///C:/Users/5732/Downloads/47.1.fullJKrupic_brain%20crystals.pdf</a>)</div>
<div style="text-align: center;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
Julija Krupic es una de las grandes representantes de la joven generación actual de neurocientíficos. Sus trabajos sobre células cerebrales de localización están teniendo un profundo impacto y continúan las pioneras investigaciones de O´Keefe (véase este mismo blog) y colaboradores.</div>
<div style="text-align: justify;">
<div>
Hay un grupo de neuronas en la formación del hipocampo llamadas "celdas de cuadrícula" que actúan como si fueran "generadores" y que poseen una configuración hexagonal. Presentan una estructura cristalina. ¿Pero hay más estructuras de este tipo en el cerebro? Krupic grabó las neuronas en la región del hipocampo de ratas para ver si células con otros patrones de disparo se podían encontrar allí. La investigadora encontró otra clase de células espacialmente sintonizadas que se disparaban en respuesta a varias ubicaciones discretas en el medio ambiente. El patrón encontrado no fue al azar, pero no pudo exhibir la simetría hexagonal observada en las células de la red. Krupic ha desarrollado un método de análisis basado en la transformada de Fourier bidimensional para cuantificar las propiedades de todas las células espaciales en la región del hipocampo (incluyendo celdas de la cuadrícula) y ha propuesto un posible mecanismo subyacente para la formación de celda de la cuadrícula. En determinadas circunstancias, celdas de la cuadrícula perdieron su simetría hexagonal y se convirtieron en algo más irregular. La geometría del recinto en el que se puso a prueba la rata pareció desempeñar un papel importante en la facilitación de tales transiciones de patrones. La geometría de un recinto se define por la disposición de sus límites. Tal vez las células fronterizas podrían desempeñar un papel importante en la formación de patrón de cuadrícula. Krupic puso a prueba esta idea mediante el desarrollo de un modelo en el que un patrón de disparo celda de la cuadrícula se generó mediante la interacción de células de lugar (células en el hipocampo que están activas en un lugar determinado de la caja) y células del borde. El modelo fue denominado modelo de campo límite de interacción. La clave está en que parece que nuestros cerebros pueden percibir la distancia de manera diferente en ambientes que presentan una geometría polarizada. Se postularía que la fuerza de la interacción de los campos de lugar individuales sería proporcional a la distancia entre las celdas de la cuadrícula y que el papel de las células del borde sería el de "empujar" los campos de distancia. El modelo predijo que las cuadrículas exhibirían simetría hexagonal en recintos cuadrados y circulares pero que este patrón se rompería en recintos más polarizados, como trapecios. Ambas predicciones fueron confirmadas: en entornos de experimentación trapezoidales para ratas, la rejilla se hizo más elíptica y no homogénea. Este tipo de distorsiones no se observaron en los recintos cuadrados o circulares en los que el patrón simétrico y consistente fue similar a lo observado en la mayoría de los estudios anteriores. Estos resultados cuestionarían la idea de que el sistema de celda de la cuadrícula actuara como una métrica espacial universal para el mapa cognitivo, puesto que los modelos de red cambian notablemente entre los recintos e incluso dentro del mismo recinto. Los cerebros percibirían la distancia de manera diferente en entornos con geometría polarizada.</div>
<div>
<br /></div>
<div>
<br /></div>
</div>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com1tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-47391780055662899252016-02-14T09:35:00.003+01:002016-02-14T09:35:52.252+01:00Shigeki Watanabe o la revolución de la microscopía electrónica<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="http://corporate.eppendorf.com/fileadmin/_migrated/pics/eppendorf-global-award-for-young-scientists-2015.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="http://corporate.eppendorf.com/fileadmin/_migrated/pics/eppendorf-global-award-for-young-scientists-2015.jpg" /></a></div>
<div style="text-align: center;">
<br /></div>
<div style="text-align: center;">
(<a href="http://corporate.eppendorf.com/de/unternehmen/wissenschaftliche-awards/global-award/">http://corporate.eppendorf.com/de/unternehmen/wissenschaftliche-awards/global-award/</a>)</div>
<div style="text-align: center;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
El reciente premio Eppendorf 2015, Shigeki Watanabe, ha revolucionado la microscopía electrónica con su técnica del "destello y la congelación" ("flash and freeze"). </div>
<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div class="MsoNormal" style="text-align: justify;">
Se trata de una técnica optogenética de congelación de alta presión. La actividad sináptica es extremadamente rápida (1 microsegundo). Surgen dos
problemas para la visualización de la misma: el tamaño y la velocidad de las sinapsis.
La sinapsis es demasiado pequeña para ser visualizada mediante microscopios de luz convencionales. Las sinapsis en muchos organismos pueden alcanzar unos pocos cientos de nanómetros de diámetro, y las
vesículas sinápticas tienen entre 30 y 40 nm de diámetro; estos tamaños están muy por debajo del límite de resolución del microscopio óptico. Por lo tanto, la imagen óptima de una sinapsis solo puede conseguirse mediante microscopía
electrónica. La velocidad es el segundo obstáculo para la medición de los
procesos biológicos celulares. Hasta hace poco, los métodos eran demasiado lentos
para capturar y fijar tales eventos celulares. Parecía casi imposible capturar el momento de
la fusión entre vesículas y membranas. Para superar esta
limitación, Heuser y Reese desarrollaron la congelación basada en el uso de un bloque de metal enfriado a 4°
K por helio líquido, capturando la secuencia temporal de la fusión de vesículas con un milisegundo de resolución temporal. Pero la técnica solo permitía trabajar con preparados disecados de neuronas o tejidos muy delgados. Para aplicar métodos de congelación rápida para
diferentes organismos, dos mejoras eran necesarias: el aumento de la
profundidad de congelación y la estimulación
fisiológica in vivo. En los últimos años, un método de congelación de alta
presión se ha desarrollado para mejorar la profundidad de congelación.
Normalmente, cuando el agua líquida se enfría a temperatura de congelación, las
moléculas de agua empiezan a formar hielo en un tipo de cristal. Cuando se forman los cristales de hielo, la
concentración local altera la presión osmótica, provocando la ruptura de las membranas celulares. Debido a la mala conductividad calorífica del agua, la velocidad de
congelación de tejido de 10 micras de profundidad es muy lento, y por lo tanto las
muestras gruesas (> 10 micras) acaban formando cristales de hielo. Sin embargo, a 2.100 bar (1 bar = presión atmosférica a
nivel del mar), el agua puede ser enfriada a -90 ° C. En estas
condiciones, la velocidad de congelación de -100 ° C es suficiente para
vitrificar el agua. Por lo tanto, mediante la congelación bajo alta
presión, tejidos biológicos tan gruesos como de 500 micras se pueden congelar con una formación reducida de de cristales de hielo. En principio, la formación de imágenes resuelta
en el tiempo a través de microscopía electrónica se puede realizar en animales
intactos tales como Caenorhabditis elegans utilizando congelación de alta
presión. Sin embargo, las neuronas en los animales intactos no son fácilmente accesibles por un electrodo. Por lo tanto, se debe
buscar un método de estimulación alternativa. En la última década, las técnicas
de optogenética se han desarrollado para aplicar la estimulación no invasiva a
las neuronas. Por desgracia, las configuraciones actuales de los congeladores
de alta presión disponibles en el mercado no permiten la estimulación de la luz
de las muestras. Watanabe ha desarrollado un dispositivo de congelación de alta presión. El dispositivo puede conservar los cambios
morfológicos que se producen durante la neurotransmisión con una resolución
temporal de milisegundos. La canalrodopsina es un canal catiónico de un solo componente activado por la luz procedente de algas unicelulares que es capaz de estimular las neuronas. Las células que son naturalmente sensible a
la luz tales como las células de varilla o de cono en la retina pueden ser
estudiadas utilizando este método. En resumen, estos métodos
pueden capturar la dinámica celular con resolución espacial de nanómetros y
resolución temporal de milisegundos.</div>
<div class="MsoNormal" style="text-align: justify;">
<br /></div>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-11053778739675606582016-01-01T21:14:00.001+01:002016-01-01T21:14:54.446+01:00Nanoconectómica<div style="text-align: justify;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
Terrence Sejnowski acaba de recibir el premio Swartz por sus destacadas aportaciones a la Neurociencia Computacional (<a href="https://www.sfn.org/">https://www.sfn.org/</a>). Como homenaje, analizamos cómo, junto a su equipo de investigación, está contribuyendo de manera decisiva a la apertura de nuevos campos de investigación como el de la nanoconectómica o estudio de la variabilidad de las conexiones sinápticas a través del análisis de su microestructura. Véase al respecto,<br />
(<a href="http://elifesciences.org/content/elife/early/2015/11/30/eLife.10778.full.pdf">http://elifesciences.org/content/elife/early/2015/11/30/eLife.10778.full.pdf</a>).<br />
<br />
Partiendo de la idea comúnmente aceptada de que la experiencia regula la fuerza sináptica, entonces sería esperable que haya un cierto ajuste morfológico y de tamaño entre sinapsis que compartan una misma historia presináptica y postsináptica. Es verdad que existe una alta variabilidad estocástica en las sinapsis pero sería interesante analizar los límites correlacionales entre sinapsis estimuladas "in vivo" de manera idéntica a través de las entradas axonales. Ya hay estudios que demuestran la alta correlación del tamaño de la cabeza de la espina con el número de vesículas en el área de la densidad postsináptica. La novedad de la aportación de Sejnowski y colaboradores es que los diámetros de cuello también se correlacionaron de una manera elevada entre pares de espinas con una misma historia de activación. El diámetro del cuello parece depender de la potenciación y depresión sináptica a largo plazo. Las vías bioquímicas postsinápticas parecen seguir escalas de tiempo lo suficientemente largas como para registrar y mantener la historia de los patrones de actividad conducentes a cambios estructurales en el tamaño de las cabezas sinápticas. Apenas se está empezando a apreciar el grado de precisión con la que se regulan las sinapsis y la amplia gama de escalas temporales que rigen su organización estructural, pero se puede aprender mucho estudiando la correlación de sus rasgos físicos si se tiene en cuenta que cierta estabilidad han de tener como elementos básicos para desempeñar funciones como la retención de la memoria a largo plazo o el mantenimiento de la eficiencia energética cerebral.</div>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-26548383142445654102015-09-27T12:26:00.001+02:002015-09-27T12:52:01.717+02:00Neurociencia y confianza metacognitiva<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://encrypted-tbn2.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcRsyC5r2hvdhWcCJ2dbCTC6yzA74aXz50USChXp-U7VCYLKOzxq" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="142" src="https://encrypted-tbn2.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcRsyC5r2hvdhWcCJ2dbCTC6yzA74aXz50USChXp-U7VCYLKOzxq" width="320" /></a></div>
<div style="text-align: center;">
Imagen extraída de "Metacognitive confidence: A neuroscience
approach"</div>
<div style="text-align: center;">
(Andrew Luttrell , Pablo Briñol, Richard E. Petty ,
William Cunningham y Darío Díaz)</div>
<div style="text-align: center;">
<i>Revista de Psicología Social</i>, 2013, 28 (3), 317-332.</div>
<div style="text-align: center;">
<span style="font-family: "Arial","sans-serif"; font-size: 12.0pt; mso-ansi-language: ES; mso-bidi-language: AR-SA; mso-fareast-font-family: "Times New Roman"; mso-fareast-language: AR-SA; mso-font-kerning: .5pt;">(</span><a href="http://socialneuro.psych.utoronto.ca/metacognitive%20confidence.pdf" style="font-family: Times, 'Times New Roman', serif; text-align: justify;">http://socialneuro.psych.utoronto.ca/metacognitive%20confidence.pdf</a><span style="font-family: Times, 'Times New Roman', serif; text-align: justify;">)</span><br />
<span style="font-family: Times, 'Times New Roman', serif; text-align: justify;"><br /></span></div>
<div style="text-align: justify;">
<span style="background-color: #f7f0e9; color: #333333; font-family: Arial, sans-serif;">Los llamados juicios de confianza retrospectiva (JCR) atañen a cómo los sujetos evalúan la probabilidad de que sus respuestas sean correctas Las repercusiones de este tipo de juicios para la vida diaria son relevantes. Pensemos, por ejemplo, en un testigo que, en su declaración ante el juez, afirme que está totalmente seguro de que el acusado cometió el crimen frente a otro que, simplemente, exprese su incertidumbre al respecto. El efecto logrado sobre el interlocutor, desde luego, nunca será el mismo. Los dos aspectos más estudiados respecto a los JCR son los factores que influyen en el grado de precisión de los mismos y el nivel de su calibración. Por nivel de calibración se entiende el grado de ajuste entre el rendimiento real del sujeto en una tarea y su juicio a priori acerca del mismo. Por ejemplo, si el sujeto afirma que cree que ha contestado correctamente al ochenta por ciento de una lista de preguntas y luego se corrobora que, en efecto, ha respondido adecuadamente a 8 de 10 cuestiones, el nivel de calibración ha sido perfecto o total. Lo habitual, sin embargo, es que los JCR se distorsionen hacia la sobreconfianza. La investigación acerca de este tipo de distorsiones tiene sus raíces en los estudios de Psicología de la Probabilidad de hace más de tres décadas. Pero, ¿qué hay en relación con su estudio por la Neurociencia? Pues que podemos decir que es muy reciente y que Pablo Briñol y colaboradores</span><span style="background-color: #f7f0e9; color: #333333; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"> ocupan un lugar destacado. Las áreas del cerebro que parecen ser especialmente sensibles al proceso de realizar juicios de confianza son la ínsula, la corteza frontal orbital, la corteza cingulada posterior, la corteza prefrontal media y la corteza cingulada anterior. Pero hasta qué punto estas partes forman un todo unificado es algo que está por ver. Tanto la corteza prefrontal media (ventral y dorsal) como la corteza cingulada posterior forman parte de la llamada "red por defecto", una zona cerebral que parece más activa en las situaciones de reposo. Autores como Buckner postulan que esta red es relevante en la introspección mental y, por lo tanto, en la actividad metacognitiva. No obstante, por lo que se refiere a los juicios metacognitivos de confianza, estos son confundidos muchas veces en los estudios experimentales con variables psicológicas que expresan ambivalencia o certidumbre. Otro aspecto que la investigación futura debe dilucidar es cómo los patrones neuronales difieren al realizar juicios de confianza y al usar cogniciones de una manera confiada o segura. En cualquier caso, habría que averiguar cómo estos patrones se integran en patrones más extensos que estén en la base de los juicios metacognitivos.</span></div>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-74434676308716198482015-08-03T16:47:00.001+02:002015-08-03T17:03:51.778+02:00"Encyclopedia of Computational Neuroscience"<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjIDzfaesQyauxS-vHCn80hO2RfLcKSRnH3VFaMMNht8nOqEX-G6Vi8VKzTKkfC-E8dSHnQHjdSnkT9QgReCKVm_5AoGfAXkuQtFj_OTgY6YB1K2eAK0LKrRjjHKppY0dTx-L5vYYdogfBR/s1600/NEUROSCIENCE.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjIDzfaesQyauxS-vHCn80hO2RfLcKSRnH3VFaMMNht8nOqEX-G6Vi8VKzTKkfC-E8dSHnQHjdSnkT9QgReCKVm_5AoGfAXkuQtFj_OTgY6YB1K2eAK0LKrRjjHKppY0dTx-L5vYYdogfBR/s1600/NEUROSCIENCE.jpg" /></a></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="font-size: x-small;">(<a href="http://www.springer.com/us/book/9781461466741">http://www.springer.com/us/book/9781461466741</a>)</span></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="font-size: x-small;"><br /></span></div>
<div style="text-align: justify;">
Acaba de salir de la imprenta, publicada por Springer, la referencia más importante de la Neurociencia Computacional. Editada por Dieter Jaeger (Universidad de Emory) y por Ranu Jung (Universidad Internacional de Florida), esta Enciclopedia consta de 577 entradas desarrolladas en más de 3000 páginas y debería ser de adquisición obligada por las principales bibliotecas universitarias de todos los países. Refleja el actual estado de la cuestión en los modelos matemáticos de la Neurobiología. Nada queda sin ser objeto de consideración: la biofísica de las neuronas y sus respectivos modelos formales (Hodgkin-Huxley o Nernst-Planck), modelos del hipocampo, los ganglios basales, el tálamo, el córtex visual, modelos de la memoria, incluso es descrita la física del metabolismo cerebro vascular y las técnicas más recientes de imagen cerebral. Las ilustraciones son sencillamente impresionantes y participan en cada artículo los autores más destacados de la materia, como, por ejemplo, Klaus Wimmer (redes sensoriales), Jorge Riera (técnicas de neuroimagen), Yoonsuck Choe (conectoma) o David Beeman (modelo de Hodgkin-Huxley). En definitiva, se trata de una obra imprescindible para quien tenga un serio interés por estos temas.</div>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com1tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-76483275300323503712015-07-07T18:09:00.000+02:002015-07-07T18:09:30.430+02:00Chris Eliasmith: cómo construir un cerebro<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj5-jRz-OB8qXq0nB5eCC-4_SnCpO5w2PcwtD8BuQI8w5sn0nox-LQ1RigBCaX3Vu3F-8Z0u9AG6Z7ibeAKG3srXSAHfmCUoiwpTTrPZBIr04rXRwJMJDWsiD34L9_sofgtBlzPjSGpC39o/s1600/ELIASMITH.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="320" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj5-jRz-OB8qXq0nB5eCC-4_SnCpO5w2PcwtD8BuQI8w5sn0nox-LQ1RigBCaX3Vu3F-8Z0u9AG6Z7ibeAKG3srXSAHfmCUoiwpTTrPZBIr04rXRwJMJDWsiD34L9_sofgtBlzPjSGpC39o/s320/ELIASMITH.jpg" width="226" /></a></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="font-size: x-small;">(<a href="http://ukcatalogue.oup.com/product/9780190262129.do">http://ukcatalogue.oup.com/product/9780190262129.do</a></span><span style="font-size: x-small;">)</span></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="font-size: x-small;"><br /></span></div>
<div style="background-color: white; font-family: Lato, 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; font-size: 15px; line-height: 20px; margin-bottom: 10px; text-align: justify;">
Este excelente libro resume algunas de las aportaciones de Chris Eliasmith (Universidad de Waterloo) y de su equipo a la Neurociencia Computacional en la última década. Como es sabido, Eliasmith es uno de los creadores de SPAUN, la arquitectura del cerebro ahora mismo más ambiciosa. Esta arquitectura se basa en la llamada "semántica de índices", cuya hipótesis clave es la siguiente: las funciones cognitivas de nivel superior dependen de representaciones neuronales que sustentan la complejidad de la cognición. Las representaciones en la arquitectura funcionan como índices que permiten acceder a grandes cantidades de información sin tener que acarrearla. Capturan relaciones de una manera conexionista, es decir, en un espacio vectorial semántico en el que los vínculos se entablan a través de las distancias que mantienen dichos índices.</div>
<div style="background-color: white; font-family: Lato, 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; font-size: 15px; line-height: 20px; margin-bottom: 10px; text-align: justify;">
El libro se articula en torno a cuatro grandes ejes que determinan la arquitectura concebida por Eliasmith y colaboradores: el semántico, el sintáctico, el eje del aprendizaje y el de la memoria. Los sentidos captan energía que genera información que puede distribuirse formalmente en índices semánticos. Grandes estructuras de información son codificadas ligando índices semánticos. La información sirve para controlar tareas cognitivas, tal y como hacen los ganglios basales en el cerebro. La arquitectura de SPAUN es adaptable e integra percepción, cognición y acción a través de la ejecución de muy diversas tareas.</div>
<ol style="background-color: white; font-family: Lato, 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; font-size: 15px; line-height: 20px; margin: 0px 0px 10px 25px; padding: 0px;">
</ol>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-15513663980866470132015-04-03T14:43:00.003+02:002015-04-03T14:58:25.357+02:00Polémicas en Neurociencia Computacional: sobre el "Human Brain Project"<div class="MsoNormal" style="background: white; margin-bottom: 11.25pt; text-align: center;">
<span style="color: #0b5394; font-family: Times, Times New Roman, serif; font-size: x-large;"><b>HUMAN BRAIN PROJECT</b></span></div>
<div class="MsoNormal" style="background: white; margin-bottom: 11.25pt; text-align: justify;">
<span style="font-family: inherit;">Como es ya muy bien sabido, el "Human Brain Project" (<span style="background-color: transparent;"><a href="https://www.humanbrainproject.eu/">https://www.humanbrainproject.eu/</a>)</span> fue iniciado en octubre de 2013 como la contrapartida europea del gran proyecto de investigación cerebral lanzado por la Administración de Obama en los Estados Unidos (véase en este blog la entrada dedicada a la labor de Rafael Yuste en dicho proyecto). Este proyecto retomaba la iniciativa capitaneada por Henry Markram unos años antes y conocida como "Blue Brain" (en España, "Cajal Blue Brain", comandada por Javier de Felipe y otros prestigiosos neurocientíficos de este país). En verano del año pasado, emergió una polémica respecto a la forma de abordar el proyecto puesto que 156 científicos europeos redactaron una carta abierta en la que cuestionaban cómo se está llevando a cabo el proyecto e incluso la distracción de fondos necesarios para otros proyectos más pequeños pero también valiosos de la Neurociencia europea. A pesar de una comunicación realizada por los directores del proyecto el día 9 de julio de 2014, una semana después, seis prestigiosos académicos siguieron manifestando sus dudas críticas. Hasta tal punto ha llegado esta marea crítica que hace unos pocos días (el 18 de marzo), el equipo de directores del proyecto ha aceptado las recomendaciones de un organismo independiente de mediación (liderado por Wolfgang Marquardt), según las cuales, científicos renombrados y directores de organizaciones científicas internacionales, entrarán a formar parte del equipo de gobierno del proyecto y se eliminará el Comité ejecutivo actual.</span></div>
<div class="MsoNormal" style="background: white; margin-bottom: 11.25pt; text-align: justify;">
<span style="font-family: inherit;">Hasta aquí, los hechos tal y como se han desarrollado y cómo están afectando a uno de los proyectos europeos de investigación más ambiciosos y caros. El autor de este blog no va a entrar en valoraciones subjetivas acerca de posibles enfrentamientos entre egos y en si los proyectos ambiciosos han de ser especialmente caros o tan aglutinantes que no permitan "respirar" económicamente a otros proyectos también dignos de consideración. También hubo dudas sobre los posibles rendimientos de los dos megaproyectos acerca de la secuenciación del genoma humano y, visto con perspectiva, el desembolso tampoco fue tan desmesurado y las beneficiosas consecuencias se van desvelando poco a poco (obviamente, no se ha encontrado explicación genética a todas las enfermedades ni se han curado muchas de ellas pero adelantos todavía balbucientes, como las terapias médicas por ingeniería genética, se están empezando a abrir camino). Lo que sí deseo poner de manifiesto es la necesidad de dar alas también a la sección SP3 del proyecto dedicada al desarrollo de arquitecturas cognitivas. Creo que en su obsesión por realizar un desarrollo "bottom-up", Markram infravalora e incluso confunde el valor de arquitecturas como SPAUN de Eliasmith y colaboradores (un artículo de este blog será dedicado a esta arquitectura cognitiva). Por supuesto que SPAUN no es un modelo del cerebro humano ni pretende serlo y por supuesto que Dharmendra Modha no simuló nunca el cerebro de un gato. ni se trata de ningún fraude científico. Modelos idealizados como las arquitecturas cognitivas son inevitables y necesarios no solo por motivos de complejidad sino también por una mera cuestión de funcionalidad explicativa, como las idealizaciones de Galileo fueron muy exitosas en el avance de la Física. No hace falta recurrir a la paradoja de Bonini (como hace Marcin Milkowski en "<span style="background-color: transparent;">Explanatory completeness and idealization in large brain simulations:a mechanistic perspective") </span>para darse cuenta de que enfoques como el de Blue Brain pueden ser muy interesantes para crear grandes bases de datos de rasgos estructurales del cerebro, con múltiples aplicaciones médicas y fácilmente entrecruzables con los hallazgos de la minería de datos, pero cuando los modelos se hacen tan complicados o más de explicar que las situaciones modeladas, la función explicativa se acaba perdiendo. Algo que sí se consigue con las "gruesas idealizaciones" de las arquitecturas cognitivas".</span></div>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-68312087510970833062015-02-22T17:28:00.000+01:002015-02-22T17:28:12.531+01:00"Conexionismo y cognición" de Pedro Cobos: 10 años de una obra maestra de la divulgación<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="http://www.edicionespiramide.es/jpg_g/piramide/PI00096201.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="http://www.edicionespiramide.es/jpg_g/piramide/PI00096201.jpg" /></a></div>
<div style="text-align: center;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
Se cumple este año una década de la publicación por editorial Pirámide (<a href="http://www.edicionespiramide.es/libro.php?id=952260">http://www.edicionespiramide.es/libro.php?id=952260</a>) del mejor libro divulgativo a nivel mundial sobre el conexionismo y sus implicaciones: "Conexionismo y cognición" de Pedro Luis Cobos. Habiendo leído una cantidad considerable de obras sobre el paradigma conexionista y sus aplicaciones, me atrevo a asegurar que ninguna obra en el mercado internacional puede hacer palidecer la inmensa valía de esta obra sin precedentes y sin continuación. Pruebe el lector a leer las obras de Andy Clark, de Gary Marcus, de William Bechtel, Michael Arbib y de otros más o menos afortunados intérpretes y comprobará que en esta afirmación no hay un ápice de exageración. Ninguna obra conjuga elementos técnicos con análisis "filosófico-teóricos" de una manera tan sabia. Y todo ello sin caer en divagaciones de baratillo o en abstrusas formulaciones matemáticas que ni el propio autor entiende y se limita a transcribir. Cobos sabe de lo que habla porque es un experto pero además tiene el don de comprender sobre lo que trabaja e ir más allá, avanzando en sugerentes interpretaciones y desafíos. El libro se divide en tres partes. Las dos primeras son magistrales y la tercera, aunque se queda algo corta, genera el deseo de seguir buscando en el lector. En "Génesis y fundamentos de los modelos conexionistas", Cobos no pierde el tiempo: en menos de 60 apretadas páginas el autor realiza la mejor introducción posible al paradigma conexionista, sin boato ni estridencias. Nada de especulaciones o grandilocuencias absurdas sino fino y preciso espíritu de observación científica. En el capítulo cuarto y en apenas 6 páginas, Cobos plantea la primera gran crisis del conexionismo (Minsky y Papert). No creo que se pueda hacer mejor en menos espacio. Pero es que la segunda parte, que consta de 5 capítulos y que hace un repaso de las principales redes conexionistas, es un compendio perfecto de divulgación para el no especialista pero sin caer en la tentación simplificadora de eliminar los ejemplos y recursos matemáticos. En concreto, la exposición que realiza de la regla delta en asociadores de patrones bicapa (con sus fortalezas y sus debilidades) es espléndida y vale tanto para un lector profano como para uno especializado. La parte tercera ("Repercusiones teóricas y retos") es forzosamente reducida pero poco más se puede pedir a 250 páginas de un libro que es un tesoro y que va más allá de lo meramente divulgativo. Lector de este blog: tengo una buena noticia para ti si es que te interesan las redes neuronales artificiales y su significado teórico y aplicaciones: el libro sigue en stock y lo puedes comprar todavía a muy buen precio. Cómpralo, por favor. Es el mejor homenaje que se puede hacer a una obra excelente como ésta.</div>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-79463775381393042952015-01-31T10:58:00.003+01:002015-01-31T11:03:19.619+01:00Neurociencia de la identidad<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="http://www.kurzweilai.net/images/cage-design.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="http://www.kurzweilai.net/images/cage-design.png" height="261" width="320" /></a></div>
<div style="text-align: center;">
<br /></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: x-small;">(Image from http://www.kurzweilai.net/images/cage-design.png)</span></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"><br /></span></div>
<div style="line-height: 24px; margin-bottom: 25px; padding: 0px; text-align: justify;">
<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">En la entrada del mes en este blog vamos a presentar el interesante experimento realizado por Julia Freund y sus colaboradores con ratones genéticamente idénticos que, sin embargo, mostraron diferencias en su comportamiento. Por lo tanto, de alguna manera, podría derivarse que el entorno y la experiencia son factores imprescindibles para la generación de identidades propias. Puede encontrarse en <span style="background-color: white; line-height: 17px;">Freund, J., Brandmaier, A. M., Lewejohann, L., Kirste, I., Kritzler, M., Krüger, A., Sachs</span><span style="background-color: white; line-height: 17px;">er, N., Lindenberger, U., & Kempermann, G. (2013). Emergence of in</span><span style="background-color: white; line-height: 17px;">dividuality in genetically identical mice. </span><em style="background-color: white; line-height: 17px;">Science, 340</em><span style="background-color: white; line-height: 17px;">(6133), 756–759.</span><a href="http://www.sciencemag.org/content/340/6133/756">doi: 10.1126/science.1235294</a>. En su experimento, situaron a 40 ratones genéticamente idénticos en un entorno enriquecido y observaron su conducta durante un periodo de 3 meses. Cada ratón fue monitorizado con un aparato de radiofrecuencia. Toda conducta fue grabada y recogida. Para estudiar las diferencias conductuales, se usó una medida de entropía que aumentaba en función del aumento de la conducta exploratoria de los ratones. Al principio, la entropía encontrada en el comportamiento de los ratones fue muy similar pero, conforme iba avanzando el tiempo, las conductas empezaron a diverger por lo que respecta a su actitud exploratoria. Antes de que el experimento llegara a su término, se les inyectó a los ratones una droga capaz de ayudar a la proliferación de nuevas neuronas. Los ratones que habían mostrado las conductas más exploratorias registraron una mayor proliferación de nuevas neuronas. Los autores conjeturan que estas nuevas neuronas están implicadas en el ajuste de las nuevas conductas al contexto y que las conductas y actitudes de los ratones contribuyen a la formación de su identidad. Podría suceder que la experiencia es capaz de modificar los patrones de la expresión genética dando lugar a diferentes caminos vitales, trayectorias siempre en progreso y cambiantes que darían lugar a vidas únicas y diferentes.</span></div>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-61529821018040088842014-12-22T19:18:00.001+01:002014-12-22T19:19:41.530+01:00Juegos digitales y Neurología<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="http://i2.rgstatic.net/publication/235643910_Structural_changes_after_videogame_practice_related_to_a_brain_network_associated_with_intelligence/links/0c9605254945d31e0a000000/preview.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="http://i2.rgstatic.net/publication/235643910_Structural_changes_after_videogame_practice_related_to_a_brain_network_associated_with_intelligence/links/0c9605254945d31e0a000000/preview.png" /></a></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="background-color: white; font-family: Cambria, serif; font-size: 13px; line-height: 20px; text-align: justify;">Colom, R., Quiroga, Mª Á., Solana, A. B., Burgaleta, M., Román, F. J., Privado, J., Escorial, S., Álvarez-Linera, J., Alfayate, E., García, F., Lepage, C., Martínez, K., Hernández-Tamames, J. A, & Karama, S. (2012). </span><b style="font-family: Cambria, serif; font-size: 13px; line-height: 20px; margin: 0px; padding: 0px; text-align: justify;"><a href="http://oa.upm.es/20193/1/INVE_MEM_2012_143415.pdf"><span lang="EN-US" style="font-size: 10pt; margin: 0px; padding: 0px;">Structural c</span>hanges after videogame practice related to a brain network associated with intelligence</a>. </b><i style="font-family: Cambria, serif; font-size: 13px; line-height: 20px; margin: 0px; padding: 0px; text-align: justify;"><u style="margin: 0px; padding: 0px;"><span lang="EN-US" style="font-size: 10pt; margin: 0px; padding: 0px;">INTELLIGENCE, 40</span></u></i><span lang="EN-US" style="font-family: Cambria, serif; font-size: 10pt; line-height: 20px; margin: 0px; padding: 0px; text-align: justify;">, 479-489<b style="margin: 0px; padding: 0px;">.</b></span></div>
<div style="text-align: center;">
<span lang="EN-US" style="font-family: Cambria, serif; font-size: 10pt; line-height: 20px; margin: 0px; padding: 0px; text-align: justify;"><b style="margin: 0px; padding: 0px;"><br /></b></span></div>
<div class="Sangra2detindependiente1" style="line-height: 150%; margin-left: 1.5pt; text-align: justify;">
<span style="font-family: "Arial","sans-serif";">Glosamos en este blog la excelente investigación que un grupo de psicólogos y neurocientíficos de nuestro país vienen realizando en los últimos años acerca de la influencia de los juegos digitales en la anatomía cerebral. Colom et al. (2012) han demostrado
que el entrenamiento cognitivo con videojuegos genera cambios significativos en
la materia gris de los sujetos. Veinte muchachas fueron seleccionadas para
jugar el videojuego de Nintendo, “Profesor Layton y la caja de Pandora”. Este
videojuego contiene puzzles y acertijos. </span><span style="font-family: Arial, sans-serif; line-height: 150%;">Las participantes en el experimento
jugaron cuatro horas a la semana durante cuatro semanas y su cerebro fue
escaneado en la primera semana. En la sexta semana fueron de nuevo sometidas a
escáner y completaron un conjunto de test de habilidades cognitivas.
Previamente se las había instruido para que no alteraran su vida cotidiana y
para que evitaran jugar a cualquier otro tipo de juego.</span></div>
<div class="Sangra2detindependiente1" style="line-height: 150%; text-align: justify;">
<span style="font-family: "Arial","sans-serif";">El análisis morfométrico reveló
cambios, tanto positivos como negativos, en la densidad de la materia gris.
Mientras que los incrementos se concentraron en el hemisferio derecho, las disminuciones
se localizaron en el hemisferio izquierdo. De manera interesante, se observó un
aumento en la densidad de la corteza verificado por Haier et al. (2009) en las
zonas 6 y 22/38 de Brodmann. También fueron encontrados cambios significativos
en las áreas 9 y 10 de Brodmann, zonas implicadas en procesos como la atención,
la memoria operativa y las funciones ejecutivas. </span><span style="font-family: Arial, sans-serif; line-height: 150%;">El
análisis mediante tractografía, permitió detectar algunos cambios en la
sustancia blanca del cerebro de las participantes en el grupo experimental. La
difusividad axial se incrementó en el cíngulo de la parte derecha del
hipocampo, lo que podría suponer una alteración del diámetro de los axones. La
difusividad radial aumentó en el fascículo longitudinal inferior izquierdo, lo
cual podría interpretarse en términos de pérdida de mielina. Todo esto puede
apreciarse mejor en la siguiente imagen del estudio:</span></div>
<div class="Sangra2detindependiente1" style="line-height: 150%; text-align: justify;">
<span style="font-family: "Arial","sans-serif";">No
obstante, y como los propios autores señalan, estos resultados deben ser
interpretados de forma precavida, quedando a la espera de futura investigación.
Más interesante es la ausencia de una correlación entre la práctica con
videojuegos y el aumento significativo de la inteligencia medida. Tanto el
grupo experimental como el control se sometieron a un pre-test y a un post-test
que midió un índice de inteligencia general, y los resultados mostraron una
ganancia promedio de 3,4 y de 3,3 puntos de cociente intelectual en el grupo
control y en el experimental, respectivamente. La conclusión es que resolver
problemas de complejidad creciente usando un videojuego o juego digital, no
produce un impacto sobre las puntuaciones obtenidas en un test de inteligencia,
incluso aunque se detecten cambios volumétricos en el cerebro relacionados con
la práctica del juego. Esto puede interpretarse de distintas maneras. Quizá los
cambios cerebrales se hayan detectado en algunas pero no en todas las zonas
relevantes para el desarrollo de la inteligencia. También el reducido tamaño de
la muestra ha podido suponer un importante contratiempo. Pero también hay que
reconocer que las señales biológicas no siempre van acompañadas de cambios
conductuales.</span></div>
<div style="text-align: center;">
<span lang="EN-US" style="font-family: Cambria, serif; font-size: 10pt; line-height: 20px; margin: 0px; padding: 0px; text-align: justify;"><b style="margin: 0px; padding: 0px;"><br /></b></span></div>
Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com2tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-80859412530350805192014-10-11T10:56:00.001+02:002014-10-11T10:56:15.614+02:00Merecido Premio Nobel de Medicina para John O'Keefe, May-Britt Moser y Edvard Moser<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhBH6S9-FPOtzxPlOgx7EHI9tihMbDLzks55ZJlcPux5w4uyy7Fk5nhOJCIzGe782sMvCG3chqVDgbeDBqqDbGWo2SjEJoKE6sEf0ZeAYqkz7q_5hN9m34XT4QXwqqzhgTTeHLHBwrJXq4a/s1600/F4.large.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhBH6S9-FPOtzxPlOgx7EHI9tihMbDLzks55ZJlcPux5w4uyy7Fk5nhOJCIzGe782sMvCG3chqVDgbeDBqqDbGWo2SjEJoKE6sEf0ZeAYqkz7q_5hN9m34XT4QXwqqzhgTTeHLHBwrJXq4a/s1600/F4.large.jpg" height="287" width="320" /></a></div>
<div style="text-align: center;">
<br /></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="font-size: x-small;">(Image from Vegard H. Brun, Mona K. Otnæss, Sturla Molden,</span></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="font-size: x-small;">Hill-Aina Steffenach, Menno P. Witter, May-Britt Moser,</span></div>
<div style="text-align: center;">
<span style="font-size: x-small;">Edvard I. Moser, Place cells and place recognition maintained by direct entorhinal-hippocampal circuitry, p. 2246-</span><br />
<span style="font-size: x-small;"><a href="http://www.nbb.cornell.edu/neurobio/bionb330/FINAL/hippo2.pdf">http://www.nbb.cornell.edu/neurobio/bionb330/FINAL/hippo2.pdf</a>-)</span></div>
<div style="text-align: center;">
<br /></div>
<div style="text-align: justify;">
Hace ya seis años que en este blog glosamos la genial investigación emprendida por John O´Keefe sobre la existencia de células específicas de orientación espacial en el hipocampo y en otras zonas cerebrales. John O´Keefe, junto a los investigadores noruegos May-Britt Moser y Edvard Moser, ha sido premiado con el Nobel de Medicina de 2014. ¿Cómo han complementado estos dos autores las excepcionales indagaciones del neurocientífico americano irlandés? El matrimonio Moser ha descubierto la presencia de células rejilla ("grid cells") en la corteza entorrinal de ratas. Estas células son parte de un sistema de coordinación espacial independiente del entorno. En concreto, en la segunda capa de la corteza existen células rejilla que se activan cuando la posición del animal coincide con los vértices de una rejilla triangular periódica que cubre la completa superficie del entorno. El hecho de que la estructura regular de la rejilla y las relaciones del entorno permanezcan invariantes, implica la existencia de un espacio métrico de integración espacial universal en el cerebro. Los premiados comparan la estructura geométrica de las rejillas en diferentes capas buscando correlaciones en la rotación espacial de neuronas. Más allá de la capa segunda, las células rejilla fueron colocalizadas con células orientadas por los movimientos de la cabeza del animal. Las células rejilla y las células que se orientan por los movimientos de la cabeza se solapan lo que implica que, a diferencia de las conexiones del hipocampo, todas las capas operan juntas como una unidad integrada. Por lo tanto, el mapa espacial en la corteza entorrinal comprende células rejilla y células que responden a los movimientos de la cabeza, formando una población continua. Conforme el animal se mueve, el vector de posición (como si fuera un GPS) de la red de células rejilla, va actualizando la integración de la posición, dirección y velocidad del mapa espacial. Las llamadas células conjuntivas parecen desempeñar un papel clave en este proceso. Estas células se localizan en las capas tercera y quinta de dicha corteza. A los pioneros hallazgos en los años 70 de O´Keefe sobre células de localización espacial en el hipocampo se unen estos otros descubrimientos que, sin duda, han contribuido a nuestra comprensión del mecanismo neurológico de nuestro sistema de orientación y a la justa concesión de un Premio Nobel.<br />
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Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1309729789782485132.post-84791735929707143642014-09-19T19:04:00.001+02:002014-09-19T19:04:21.594+02:00Chips neurosinápticos: Dharmendra Modha y el IBM Cognitive Computing team<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgkcjM9c_c0jXSiTR9bbZT42mBdcqM5iat98-spMTpyAMqslbUnJxEh3N6YKSlxv0RyIiLiyJz8wBhODyeNPSQd6rIyFmuE9W5qR7uSbdBLM_jlVJaXP6PVTC9R9BE-d1U6Z_AgbT-7k_zH/s1600/2x2_Essence.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgkcjM9c_c0jXSiTR9bbZT42mBdcqM5iat98-spMTpyAMqslbUnJxEh3N6YKSlxv0RyIiLiyJz8wBhODyeNPSQd6rIyFmuE9W5qR7uSbdBLM_jlVJaXP6PVTC9R9BE-d1U6Z_AgbT-7k_zH/s1600/2x2_Essence.png" height="318" width="320" /></a></div>
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<span style="font-size: x-small;">(<a href="http://www.modha.org/">http://www.modha.org/</a>)</span></div>
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A comienzos del mes de agosto saltó la noticia de que el equipo de IBM, liderado por el ingeniero hindú Dharmendra Modha, había introducido un chip electrónico-llamado SyNAPSE-, capaz de simular la interacción entre un millón de neuronas con sus correspondientes 256 millones de sinapsis. Un chip que contiene la impresionante cifra de 5,4 billones de transistores, apenas consumiendo 70mW. Esta proeza nos parece que hace palidecer incluso los mejores logros salidos en las últimas décadas de la empresa situada en Armonk, como el famoso supercomputador IBM Watson. Se ha pasado en tres años de programar en un chip poco más de 262.000 sinapsis a los más de 250 millones actuales. Y todo ello con un gasto de energía realmente mínimo si lo comparamos con lo que estamos acostumbrados a ver en supercomputadores. Precisamente, uno de los grandes retos de la última década está siendo el imitar el escaso consumo energético del cerebro. ¿Cómo es posible que un órgano tan intrincado y con tantas funciones consuma apenas 100 vatios? Me refiero, obviamente, a su consumo general comparado con el de los dispositivos mecánicos humanos y no a su gasto relativo al total de energía consumida por el cuerpo humano. Pues bien, para dentro de unos años se espera simular un trillón de sinapsis con un gasto energético de apenas 4kW. ¿Y dónde parece estar el secreto de estos reducidos consumos? Los investigadores de IBM, liderados por Modha, hablan de su intención de crear sistemas inteligentes holísticos en los que se combinen funciones lógicas (propias del hemisferio izquierdo) con funciones perceptivas de reconocimiento de patrones (típicas del hemisferio derecho). En definitiva, sistemas que se acerquen cada vez más al funcionamiento real del cerebro humano. Todo esto está muy bien pero, a día de hoy, no deja de ser algo puramente propagandístico. En realidad, de lo que se trata es de superar la vieja arquitectura de von Neumann. Dicha arquitectura genera chips que trabajan constantemente y que se sobrecalientan limitando el rendimiento del sistema. En cambio, en una arquitectura dirigida por eventos hay partes del sistema que pueden permitirse realizar paradas y así reducir el consumo de energía. Una red dirigida hacia eventos conecta los distintos núcleos del sistema y supera el típico "cuello de botella" característico de la arquitectura de von Neumann. Cuando hablamos de orientación hacia eventos nos referimos a la localización y seguimiento de acontecimientos relevantes para el sistema. Por ejemplo, para una función de visión del sistema, quizá nos interese entrenarlo en la localización de autobuses, automóviles y bicicletas que aparezcan en una escena captada por una cámara de vídeo o por los propios sensores de dicho sistema. Se han mencionado en muchas ocasiones los límites impuestos a la nanotecnología por los propios materiales existentes o por el excesivo consumo de energía pero si en los próximos años se sigue en esta progresión sostenida de miniaturización y de aprovechamiento energético, todavía vamos a ser testigos de muchas sorpresas.</div>
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Carlos Peltahttp://www.blogger.com/profile/03478337421000751737noreply@blogger.com0