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Salud
NEUROCIENCIAS: LA CIENCIA DEL CEREBRO
Visualizando el cerebro - 3ª parte
Fuente: Asociación Británica de Neurociencias
Ponerlo en marcha (continuación)
os científicos que trabajan con las técnicas de imagen hablan de áreas que se “encienden” cuando ciertas actividades se llevan a cabo. Si una persona mira constantemente como cambia el patrón de un tablero de damas, la activación se observará fundamentalmente en la corteza visual primaria.
La utilización de patrones en movimiento o distintas combinaciones de colores así como otros estímulos inteligentemente diseñados para activar las diferentes áreas de la corteza visual nos ha dado muchísima información sobre la organización del sistema visual. Estudios similares se han llevado a cabo para el estudio de otros sistemas sensoriales. Esta forma de pensar localizada también ha ayudado a identificar las regiones del cerebro implicadas en los distintos componentes de la lectura, tales como transformar las palabras que visualizamos en el código fonológico, como agrupamos los fonemas para obtener la palabra completa, el proceso de comprender el significado de las palabras y demás.
La persona del scanner ha sido expuesta a
distintas imágenes. Todas ellas van a “iluminar” o activar las áreas
primarias de la corteza visual. El uso inteligente de las técnicas de
substracción ha revelado que el procesado del color (izquierda) se lleva
a cabo en el área V4, mientras que el procesado del movimiento (puntos
aleatorios moviéndose en una pantalla, derecha) activa el área V5.
También se han estudiado las tareas de aprendizaje, así como las zonas implicadas en la percepción y anticipación del dolor. Sin embargo a la vez que la investigación ha ido avanzando, también han aparecido algunas sorpresas. Un ejemplo muy temprano fue la incapacidad de visualizar el lóbulo temporal activado regularmente durante tareas que implican memoria a largo plazo.
La activación del área V5 refleja la
percepción de movimiento. Las conexiones que llegan a esta área
provienen del área V2 de la corteza y de la región pulvinar (Pul)
situada más profundamente. La corteza parietal posterior (PPC) controla
el flujo de información. El análisis de la conectividad eficaz permite
determinar la contribución de cada una de estas zonas.
No obstante, nuevos paradigmas experimentales, incluyendo realidad virtual, están actualmente revelando su actividad durante los procesos de memoria junto con otras, tales como la corteza prefrontal y el precuneous. Junto con los nuevos descubrimientos neurofisiológicos y otras técnicas de proyección de imagen, esta variedad de regiones cerebrales implicadas en la memoria nos ha llevado a re-evaluar nuestra comprensión de los sistemas de memoria del cerebro.
También se están desarrollando nuevas técnicas matemáticas para poder observar y comprender como la actividad neuronal de diferentes regiones cerebrales interaccionan y se correlacionan durante tareas complejas, es lo que se llama conectividad eficaz. Esta medida nos permite ver como las áreas del cerero trabajan como un equipo y no son sólo un punto caliente funcional aislado. La esperanza radica en que estas nuevas técnicas, con imanes de alta fuerza de campo dándonos imágenes mucho más precisas, nos revelen la dinámica de las redes de neuronas que se comunican entre ellas en el control de la percepción, el pensamiento y la acción.
INVESTIGACIÓN FRONTERIZA
Nikos Logothetis es un joven neurocientífico que está realizando una gran contribución para comprender la relación que existe entre la actividad de las neuronas en el cerebro y las señales que se observan en los experimentos de proyección de imagen.
Recientes experimentos en los que se han combinado el registro eléctrico con FMRI han mostrado una estrecha relación entre la actividad sináptica y la señal BOLD que con la descarga del potencial de acción. Por lo que parece ser que la señal BOLD es un mejor indicador de la actividad sináptica de una región del cerebro, que la descarga de su potencial de acción. Esto tiene implicaciones muy importantes para la interpretación de la señal BOLD con respecto a la localización de funciones.