Pulse “represión génica” para “Memoria”

Desde hace más de medio siglo, la relación del hipocampo y la memoria es una prolífica fuente de estudio. La importancia de esta región en la formación de nuevos recuerdos está fuera de toda duda. Y aunque se conoce bastante acerca de cómo funciona, queda todavía camino por recorrer.

Gracias al trabajo de investigadores de la Universidad Nacional de Seúl, se ha avanzado un paso más.

La consolidación de recuerdos requiere regulación dinámica de genes en el cerebro, para lo que mecanismos de traducción y transcripción deben hacer su parte. El trabajo, publicado en el número de octubre de Science, describe cómo para que esto suceda es necesaria la aparición de múltiples mecanismos de represión génica en el hipocampo. Esto choca con la idea tradicional de que la memoria depende principalmente de la síntesis proteica 1, 2.

En concreto, el grupo de la UNS descubrió que para la consolidación de nueva información, la traducción de los genes que codifican subunidades ribosomales en el hipocampo está suprimida.

Los ribosomas son los orgánulos encargados de traducir el ARNm a proteínas.

Para lograr este descubrimiento, los investigadores sometieron a diferentes grupos de ratones a un proceso de condicionamiento de miedo. Una vez adquirido, se sacrificó a los animales y se comparó su hipocampo con el de un grupo control a 5, 10, 30 y 240 minutos tras el condicionamiento. La aplicación de las técnicas de descripción de perfil ribosomal (Ribosome profiling, o RPF) y secuenciación de ARN, permitió después observar a escala génica procesos de regulación traducción y transcripción en el cerebro durante la formación de memoria.

Esquema del protocolo seguido para RPF y secuenciación de RNA (Fuente: Cho et al., 2015)

Esquema del protocolo seguido para la descripción de perfil ribosomal (RPF) y secuenciación de RNA (Fuente: Cho et al., 2015)

El análisis de los resultados mostró que existen dos tipos de eventos represivos tras el aprendizaje: una regulación translacional transitoria inicial, a los 5-10 minutos, y una sipresión génica a traves de la disminución de los niveles de ARNm que dura desde los 30 minutos hasta 4 horas.

La explicación que los investigadores dan para este fenómeno es que para la formación de nuevos recuerdos el cerebro necesita desactivar procesos genéticos que impiden formar nuevos recuerdos. Esto tiene sentido cuando se piensa en que la función “crear memoria” del hipocampo está por defecto inhibida, y que se activa cuando el entorno presenta estímulos cuya información es de una relevancia suficiente como para ser almacenada. Así, cuando se ha de almacenar nueva información a modo de recuerdo, se reprimen los genes que participan en poner freno a este proceso, lo que permite la formación de memoria.

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Referencia:

Cho J, et al. Multiple repressive mechanisms in the hippocampus during memory formation. Science, 2015; 350: 82-87

 

Recuerdo artificial entre eventos no relacionados

Los mismos grupos de neuronas que se activan durante el aprendizaje lo hacen también durante el recuerdo, y que la activación posterior de estas neuronas es necesaria y suficiente para traer esa memoria al presente 1. Es más, es posible implantar recuerdos de eventos que no sucedieron mediante la activación selectiva de ciertos subgrupos neuronales.

Sin embargo, poco se conoce sobre cómo el cerebro asocia las diferentes unidades de información.

La recuperación simultánea de dos unidades de información diferentes almacenadas en el cerebro puede vincular la información original para crear una asociación. Esta es la idea detrás de la actualización de la información: los recuerdos se actualizan mediante la incorporación de nueva información en conexiones previamente establecidas, formando así recuerdos cualitativamente diferentes.

Con esta idea como punto de partida, Noriaki Ohkawa y colaboradores se plantearon si el disparo simultáneo de dos subgrupos de neuronas correspondientes a dos memorias distintas, almacenadas de forma independiente, puede generar un vínculo entre ambas y crear una asociación entre dos recuerdos previamente no relacionados.

El artículo, publicado a principios de mes en Cell,  describe cómo es posible crear un vínculo artificial entre dos recuerdos surgidos de eventos no relacionados entre sí mediante estimulación optogenética, mostrando por primera vez que la asociación de la información se produce mediante la actividad sincronizada de diferentes conjuntos celulares.

En concreto, los investigadores expusieron a dos grupos de ratones a dos entornos distintos: uno seguro y otro aversivo, en el que una descarga eléctrica se administraba a través del suelo. Tras varias sesiones, se exponía a ambos grupos al entorno aversivo, pero en esta ocasión no se activaba la descarga. Como era de esperar, el grupo del contexto seguro no mostró síntoma alguno de miedo, mientras que el grupo que había creado una asociación fuerte entre el contexto y la descarga, se comportaba como Heather Donaue en su visita al bosque en 1999.

Protocolo de adquisición de miedo condicionado

Protocolo de adquisición de miedo condicionado

La asociación de miedo dispara grupos de neuronas concretas en amígdala (emoción) e hipocampo (memoria). Con esta información, se utilizó la optogenética para activar los mismos grupos de neuronas de forma simultánea en los ratones que habían estado expuestos al contexto seguro y se realizó de nuevo el test de memoria.

En esta ocasión, los ratones del contexto seguro, a los cuales se había estimulado los mismos subgrupos neuronales que a los expuestos al contexto de condicionamiento de miedo, mostraron una conducta de miedo similar a los otros.

Para comprobar que la asociación se había producido de forma específica, se comparó la conducta de estos ratones en el contexto aversivo y otro nuevo. Y mientras que en el primero sí mostraban conductas de miedo, el entorno desconocido no provocó una conducta de exploración normal.

Cuando al grupo expuesto a un entorno seguro se le estimularon los mismos subgrupos de neuronas activados en la asociación de miedo condicionado, respondieron con miedo aunque no hubieran experimentado antes ese contexto.

Cuando al grupo expuesto a un entorno seguro se le estimularon los mismos subgrupos de neuronas activados en la asociación de miedo condicionado, respondieron con miedo aunque no hubieran experimentado antes ese contexto.

La descripción de cómo el cerebro asocia diferentes tipos de información para generar un recuerdo asociado distinto con la capacidad de promover conductas concretas tiene importantes implicaciones, sobre todo en lo que se refiere a la potencial aplicabilidad del hallazgo en trastornos como el estrés postraumático. Conocer este mecanismo puede abrir las puertas al desarrollo de estrategias que, tal y como se ha logrado con la instauración de asociaciones, logre romper vínculos entre eventos traumáticos.

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Referencia:

Ohkawa N, et al. Artificial Association of Pre-Stored Information to Generate a Qualitatively New Memory. Cell Reports, 2015; doi: 10.1016/j.celrep.2015.03.017

La misma proteína potencia el rendimiento muscular y el aprendizaje

Las neuronas se alimentan únicamente de glucosa. Gracias a la oxidación de su producto, la mitocondria puede generar ATP, que es la moneda de cambio energética del organismo.

El resto del cuerpo, por otra parte, es capaz de utilizar otras fuentes de energía aparte de la glucosa para funcionar correctamente. La más conocida es la grasa. Al igual que en el cerebro, la mitocondria es la responsable de producir ATP a partir de la oxidación de los ácidos grasos.

Las demandas de ATP en los distintos tejidos varían en función de los requerimientos, lógicamente. Si se está realizando una tarea física exigente, por ejemplo, la energía dirigida a los músculos será mayor. En este proceso el receptor gamma relaconado con el estrógeno (ERRγ) es fundamental.

Se sabe que la activación de este receptor promueve la activación de una importante cantidad de genes que participan en la oxidación de ácidos grasos en las mitocondrías del músculo esquelético y cardíaco 1. Por ese motivo se le considera como una especie de interruptor metabólico maestro y ocupa en los últimos años un puesto privilegiado entre las dianas terapéuticas para la obesidad y al diabetes tipo II 2.

Esquema que muestra el papel central de EERy en la red de transcripción que regula la función en el músculo (Fuente: Rangwala SM, et al., 2010)

Esquema que muestra el papel central de EERγ en la red de transcripción que regula la función en el músculo (Adaptado de Rangwala SM, et al., 2010).

Curiosamente, esta proteína se encuentra también en el cerebro. Y se encuentra de manera activa. El motivo por el que esto es así se desconoce, dado que, como comentaba al inicio de la entrada, las neuronas se alimentan de azúcar y el ERRγ participa en la movilización de la grasa.

Esta incongruencia fue lo que motivó al equipo liderado por Ronald Evans a examinar el asunto más a fondo.

En cultivos de neuronas, los investigadores del Laboratorio de Expresión Génica de Salk descubrieron que al igual que ocurre en el músculo, ERRγ activa docenas de genes metabólicos. Sin embargo, en las neuronas esta activación está relacionada con la movilización de la glucosa, no la grasa. Por su parte, las neuronas que carecían de este receptor no eran capaces de aumentar la producción energética, por lo que su rendimiento se veía comprometido.

Es más, observaron que esta proteína se encuentra especialmente activa en el hipocampo. La pregunta siguiente estaba clara: ¿tiene ERRγ algún papel en el aprendizaje y la memoria?

A pesar de mostrar una actividad, visión y equilibrio normal, en comparación con ratones con niveles normales de ERRγ los ratones carentes de este receptor aprendían más lentamente la ruta hacia la plataforma en el paradigma de Water Maze. Y no sólo eso, sino que recordaban peor el laberinto en posteriores exposiciones.

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Resumen gráfico que muestra el papel del ERRγ en la regulación neuronal de genes que promueven la oxidación metabólica mitocondrial, clave para cubrir las demandas energéticas de la formación de memoria y aprendizaje espacial (Fuente: Pei et al., 2015).

En conclusión, parece que el papel del ERRγ no está limitado únicamente a la movilización de energía en el músculo, sino que más bien se dedica a dirigir la energía hacia las mitocondrias que más la requieren, ya sea el cerebro para crear nuevos recuerdos, o el músculo para hacer frente a la demanda física de la tarea presente. Hasta ahora, se había asumido que el papel de ERRγ era el mismo en el cerebro que en el resto del cuerpo, pero se ha visto que no es así; en el músuclo activa vías de movilización de grasa, en el cerebro, vías de movilización de azúcar.

El hallazgo, publicado en Cell Metabolism, hace hincapié también en la posibilidad de utilizar este receptor como alternativa en los posibles tratamientos para la medicina regenerativa y del desarrollo, así como para hacer frente a problemas de memoria y aprendizaje.

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Referencia:

Pei L., et al. Dependence of Hippocampal Function on ERRγ-Regulated Mitochondrial Metabolism. Cell Metabol, 2015; 21:628–636.

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.

20 años de leptina III: Leptina, desarrollo cerebral y cognición

La leptina es una hormona que ejerce su función principal en la regulación de la ingesta y el metabolismo. Pero está lejos de terminar ahí su influencia. Su papel en el desarrollo cerebral es clave, y aunque la investigación con animales es abundante, gracias a estudios de neuroimagen los efectos de la falta de leptina en la capacidad cognitiva parecen cada vez más claros en humanos también.

Se ha visto que ratones que no generan leptina (ratones ob/ob) ni LepRb (ratones db/db) muestran diversos síntomas de desarrollo incompleto. En comparación con ratones normales, estos ob/ob y db/db presentan un volumen cortical reducido, menos ADN cerebral total, mielinización deteriorada y un patrón de expresión sináptica y de proteínas gliales inmaduro1,2,3,4. Evidencia que refuerza estos estudios demuestra que el tratamiento de sustitución de leptina en embriones y ratones jóvenes consigue revertir estos déficits, además de fomentar el crecimiento de las neuronas del núcleo arqueado en ratones neonatos que no generan leptina 5.

Sin embargo, los efectos de la leptina en el cerebro puede que no estén limitados a las etapas de desarrollo. Estudios volumétricos con MRI muestran que el tratamiento con leptina en humanos adultos con deficiencia congénita resulta en un aumento de materia gris en el giro cingulado anterior, el lóbulo parietal inferior y el cerebelo 6. Otros estudios sugieren que la leptina puede también tener un papel en la reorganización de las conexiones sinápticas y en la estimulación de la plasticidad en el hipotálamo, lo que contribuiría a la regulación de la homeostasis energética a largo plazo 7.

Respecto a su influencia en las sinapsis, estudios llevados a cabo con microscopio de electrones se han centrado en analizar la densidad sináptica de neuronas POMC y AgRP/NPY del núcleo arqueado, tanto de ratones normales como ob/ob. Comparados con los primeros, los mutantes de leptina presentan más sinapsis inhibitorias y menos excitatorias en las neuronas POMC, patrón que se invierte con las AgRP/NPY, que presentan menos inhibitorias y más excitatorias 8. Este mismo estudio encontró que doce días de tratamiento con leptina fueron suficientes para restablecer ambos tipos de sinapsis a niveles normales, similares a los de los ratones control.

Con una influencia tan directa y clara en la función sináptica, una hipótesis lógica consecuente es si la capacidad cognitiva se ve afectada en casos de insuficiencia de leptina.

Así, varios estudios han demostrado la asociación entre esta hormona y la memoria, por ejemplo. Concretamente, se ha visto que la administración de leptina en conejos reduce la acumulación de proteína ß-amiloide y proteína tau fosforilada, al mismo tiempo que mejora la ejecución cognitiva cuando se compara con el tratamiento con suero salino 9En esta misma línea, estudios epidemiológicos informan que a mayor nivel de leptina menor probabilidad de desarrollar demencia 10.

Con esto presente, no son pocos quienes sugieren que el tratamiento con leptina en el contexto de la enfermedad de Alzheimer y el desarrollo de demencia debería ganar prioridad. Se necesitan más estudios para determinar si estos hallazgos son posibles de trasladar a los humanos.

El deterioro cognitivo es una condición compleja que surge por la convergencia de múltiples factores. Parece ser que la leptina puede tener una función, y que niveles óptimos de esta hormona sean necesarios para un desarrollo y una función cerebral adecuada. Sin embargo, queda mucho por aprender sobre el papel de la leptina en otros procesos cerebrales relacionados. Así como sobre aquellos casos en los que la falta no es la protagonista, sino el exceso, o cuando existe resistencia, como ocurre en muchos casos de obesidad y diabetes tipo 2.

El orden importa: hipocampo y corteza entorrinal en la memoria

La memoria es, como habréis leído por aquí anteriormente, un proceso cognitivo del que se sabe mucho y poco a la vez. Es uno de los dominios más estudiados desde hace más de un siglo y, sin embargo, se desconocen todavía muchos aspectos de cómo funciona.

Por ejemplo, no se sabe cómo los recuerdos pasan de ser procesados como estímulos novedosos a convertirse en información almacenada y de ahí a un recuerdo a largo plazo. Seguro, se conoce que participa el córtex, el hipocampo, la corteza entorrinal… Pero quedan muchas incógnitas acerca del mecanismo de acción y la relación entre estas estructuras en lo que respecta a la creación de memoria.

El hipocampo (HC) y la corteza entorrinal (CE) situada junto a aquel, son necesarios para la codificación efectiva de información detallada sobre eventos novedosos en la memoria a largo plazo 1,2. Esto es, cuando se presenta un nuevo estímulo, estas dos regiones trabajan para que la información asociada a este se almacene de forma correcta. Parte de la evidencia que apoya esta idea viene de estudios en los que pacientes con una lesión bilateral de ambas estructuras presentan problemas de memoria a largo plazo, caracterizados además por la incapacidad para recordar detalles de los eventos nuevos 3,4.

El HC contiene varias áreas diferenciadas: CA1, CA2, CA3, el giro dentado y el subiculum. Se ha avanzado mucho en el conocimiento sobre el papel de los subnúcleos hipocampales y la CE en la codificación de la memoria 5,6, pero el mecanismo que subyace estas operaciones a nivel de circuito entre estas dos áreas permanece desconocido.

El HC está conectado con la CE mediante circuitos anatómicos bien descritos. La mayor vía entre la CE y el HC es la ruta perforante, la cual proyecta desde el giro dentado y al CA3, y desde ahí al CA1 (flechas rosa y amarilla, en la imagen). Una de las características de este circuito es su direccionalidad entre las distintas capas neuronales. Mientras que las capas superficiales de la CE (V y VI) proyectan principalmente al giro dentado, la CA3 y las capas apicales de la CA1, las eferencias del HC se envían principalmente desde las neuronas  piramidales del CA1 y el hacia las capas profundas de la CE (II y III).

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Esquema de las subestructuras del circuito HC-CE y sus conexiones.

El circuito HC-CE se encuentra en la cúspide de la jerarquía de procesamiento visual: la corteza perirrinal se encarga de transmitir la información de la representación de los objetos, mientras que los detalles espaciales de estos provienen de la corteza parahipocampal. Al parecer, estos inputs permanecen separados en la CE hasta que convergen en una representación espaciotemporal del objeto en el HC 7,8,9.

Tomando esta información como punto de partida, el grupo dirigido por Emrah Düzel ha publicado un trabajo publicado en Nature Communications, en el que ha tratado de medir la actividad de las regiones HC-CE durante tareas de codificación. Lo novedoso de este estudio es el uso de una fMRI de 7T de alta resolución y la aproximación a los datos, realizado mediante un análisis multivariado de Bayes en las subregiones de este circuito. A partir de la actividad de la fMRI y sin necesidad de normalización espacial, este tipo de análisis permite estimar qué regiones proporcionan la mejor explicación para determinado concepto cognitivo (es decir, si la actividad se corresponde con una novedad o con un recuerdo).

Para comprobar esta hipótesis sobre novedad y recuerdos, los autores se fijaron principalmente en las diferencias de actividad entre el las aferecias y las eferencias entorrinales, así como entre las capas y subregiones del HC.

El análisis de conectividad mostró que existe una gran correlación entre la actividad de la capa piramidal del CA1 y las capas profundas de la CE cuando la información se codifica correctamente. Los resultados sugieren que el procesamiento de nueva información se produce principalmente en las estructuras aferentes (capas V y VI de la CE, giro dentado, CA2 y CA3), mientras que la memoria posterior es dependiente de la activación de las regiones eferentes (capas II y III de la CE y la capa piramidal del CA1).

Aunque parezca poca cosa, establecer esta diferencia puede resultar de mucha ayuda a la hora de aproximarse a distintos trastornos que afectan a la memoria. Sin ir más lejos, se sabe que en el Alzheimer, una de las primeras regiones del hipocampo afectadas es la CE. Mediante el uso de esta técnica de imagen y el análisis descrito, sería posible estimar qué dirección del procesamiento de la información se ve afectada en los diferentes estadios de la enfermedad y actuar de manera más efectiva tanto en la prevención como en el tratamiento sintomático.

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Referencia:

Maass A, et al. Laminar activity in the hippocampus and entorhinal cortex related to novelty and episodic encoding. Nat Comm, 2014; 5:a5547. doi:10.1038/ncomms6547

Un paso más en el estudio de la relación entre el sueño y la memoria

Uno de los temas recurrentes en el blog es el sueño. Esta misma semana, ya le dediqué una entrada. Me interesa mucho. Por suerte, tuve la oportunidad de acercarme con cierto detalle al tema en mi tesis, que utilizaba la privación de sueño como herramienta para producir déficit temporal de memoria. Si el estudio del que vengo a hablar hubiera salido un año antes, quizá la historia se hubiera interpretado de otro modo.

Un grupo de la Universidad de Pensilvania publicó ya en 2009 un artículo en el que identificaban la vía de señalización del AMPc como clave en los problemas de memoria tras privación de sueño 1. Demostraron que el aumento de AMPc en el cerebro de ratones privados de sueño impedía la aparición de sus efectos. Lo relevante de este nuevo estudio es el descubrimiento de que estos efectos están mediados por una pequeña red de neuronas situada en el hipocampo.

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Los autores, liderados por Robbert Havekes, intuían que esta región debía estar implicada de alguna forma, dada la importancia que tiene en la memoria. Para poner su hipótesis a prueba, el primer paso fue decidir centrarse en las neuronas excitatorias, debido (1) a su importancia en la transmisión de señales y (2) a que su funcionamiento depende de la señalización por AMPc. La ventaja de este estudio con respecto a anteriores es que hasta ahora no había sido capaces de aumentar los niveles de AMPc en una región delimitada, pero se sobrevino este obstáculo con una aproximación farmacogenética, mezclado la modificación genética con la administración de fármacos.

Crearon un virus no patógeno que contuviera el gen que codifica para el receptor de la proteína octopamina, de la cual se sabe que a pesar de no estar presente de forma natural en el cerebro de los ratones, dispara la vía de activación del AMPc en la mosca de la fruta. Los investigadores inyectaron el virus en el hipocampo de los ratones de forma que las neuronas excitatorias expresaran el receptor de octopamina únicamente en esa región. Posteriormente, una inyección de octopamina sirvió para demostrar que sólo las neuronas excitatorias del hipocampo estaban sobreexpresando AMPc. De esta forma podían manipular las vías de AMPc que ya sabían implicadas en el deterioro de memoria inducido por privación de sueño pero en un circuito de neuronas concreto.

Examinaron a los ratones en una tarea de reconocimiento de lugar (memoria espacial) que serviría como línea base. Después, dividieron a los animales en varios grupos: unos recibieron la inyección de octopamina y otros no; de cada grupo, unos fueron privados de sueño y otros no.

24 horas tras la exposición inicial, se evaluó de nuevo a los ratones. La tarea de reconocimiento de lugar se basa en el principio de novedad y la tendencia de los ratones a invertir más tiempo explorando aquello que les resulta novedoso. De este modo, si uno recuerda que el día anterior determinado objeto estaba en el mismo lugar que está hoy, no le presta mucha atención; pero sí lo hará si el objeto ha cambiado de lugar.

Esquema de la tarea de memoria espacial por reconocimiento de lugar (Fuente: Berker et al., 2007)

Esquema de la tarea de memoria espacial por reconocimiento de lugar (Fuente: Berker et al., 2007)

Los resultados obtenidos muestran que los ratones privados de sueño que recibieron la octopamina exploraban más el objeto situado en el nuevo lugar, de forma similar a como lo hacían los animales sin privación de sueño. Por el contrario, los privados de sueño que no expresaban este receptor no exhibieron preferencia por ningún objeto en particular, lo que demuestra que no recordaban la sesión anterior.

Esto sugiere que el deterioro de memoria inducido por privación de sueño es dependiente de la desregulación del AMPc en las neuronas excitatorias del hipocampo. El siguiente paso será comprobar el papel que esta vía juega en la consolidación de los recuerdos y otros tipos de células, como los astrocitos.

Las implicaciones de este estudio resultan bastante limitadas, a pesar de ser muy interesantes a nivel científico. Habría que demostrar una vía similar en humanos, además de ser luego capaces de aumentar específicamente su funcionamiento en un área concreta y desarrollar estrategias útiles para personas con privación de sueño crónica, como aquellas que trabajan a turnos, etc. No parece que este vaya a ser el caso, aunque desde luego el estudio ayuda a comprender mejor aspectos moleculares de la relación entre el sueño y la memoria.

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Referencia:

Havekes R, et al. Transiently Increasing cAMP Levels Selectively in Hippocampal Excitatory Neurons during Sleep Deprivation Prevents Memory Deficits Caused by Sleep Loss. J Neurosci, 2014; 34:15715-21.