Ingeniería inversa de aprendizaje

No hace mucho vi una película en la que apareció algo que me hizo reír. Quizá fue G.I. JOE. No lo recuerdo. Digamos que sí.

El caso: en una escena, los JOE persiguen a un grupo de C.O.B.R.A. que trata de escapar después de dar un golpe. Durante la persecución, uno de los esbirros muere y el resto escapa. Acuciados por la urgencia de descubrir la base de operaciones de los enemigos y ante la frustración de no haber capturado uno vivo, los héroes deciden descubrir qué tiene en la mente el malhechor recién caput clavándole en la cabeza una suerte de electrodos con la idea de que la actividad eléctrica remanente (¿?) podía ser descifrada y reconvertida en imágenes que identificaría el asentamiento de los C.O.B.R.A.

¿Es para partirse de risa o no? Pues algo parecido ha logrado un grupo de investigadores del Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL) de Nueva York: determinar el contenido de un aprendizaje asociativo a partir de las características de neuronas individuales en tejido cerebral post mortem.

«¡La siennnssssia no es rival para el Comandante C.O.B.R.A.!»

El estudio, publicado recientemente en Nature, describe cómo cortes de cerebro post mortem pueden ser interpretados de forma que es posible diferenciar qué tipo de entrenamiento (aprendizaje) siguieron varias ratas.

En pocas palabras, lo que ha conseguido el grupo liderado por Anthony Zador es hacer ingeniería inversa de aprendizaje. Hasta ahora, la mayoría de estudios habían podido identificar diferentes protagonistas implicados en el aprendizaje de cierta tarea (proteínas, procesos sinápticos, áreas cerebrales…). Lo que este trabajo demuestra es que es posible determinar el contenido de este aprendizaje a partir de lecturas individuales por la huella que dejan en el cerebro.

Para lograrlo, el equipo utilizó varias configuraciones en una tarea de aprendizaje asociativo. En concreto, la asociación de un sonido concreto con el lugar en que se encontraba un reforzador, de manera que cambios en el tono del sonido indicaban al animal que debía buscar el reforzador en un lugar u otro.

Esquema de la tarea de aprendizaje (Fuente: Xiong et al., 2015)

Esquema de la tarea de aprendizaje (Fuente: Xiong et al., 2015)

En trabajos previos, este mismo equipo ya había descrito que la actividad de un grupo específico de neuronas es crucial para la realización de esta misma tarea 1. Descubrieron que esta población de células transmite la información desde la corteza auditiva al estriado auditivo.

Corte coronal de cerebro de rata donde se puede ver

Corte coronal de cerebro de rata donde se puede ver las conexiones corticoestriatales del córtex auditivo al estriado (Fuente: Xiong et al., 2015)

A partir de esta información, el equipo pensó que sería posible utilizar cortes de cerebro post mortem para predecir retrospectivamente cómo estas y otras ratas habían sido entrenadas.  De modo que para este estudio el grupo midió la fuerza de las conexiones entre estos dos grupos de neuronas mientras los animales aprendían la tarea.

Según el análisis de los resultados, parece que existe un gradiente de actividad a lo largo del estriado auditivo que se corresponde con el entrenamiento del animal para ir a un lugar u otro en busca del reforzador según la clave auditiva.

Este trabajo proporciona uno de los primeros ejemplos de cómo cambios concretos en la actividad de neuronas específicas codifican aspectos particulares del aprendizaje y la memoria. Lo que significa que es posible identificar las sinapsis en las que se expresan ciertos recuerdos. Queda por responder si sería posible reproducir un proceso similar en otros sentidos, como por ejemplo la vista, o aprendizajes más complejos, como el instrumental. Pero me imagino que ya se habrán puesto a ello.

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Referencia:

Xiong Q, et al. Selective corticostriatal plasticity during acquisition of an auditory discrimination task. Nature, 2015; doi:10.1038/nature14225.

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