El cerebro trabaja mientras reposa en un punto crítico de 'inestabilidad'.
Un trabajo de investigación, publicado recientemente en la revista
Trends in Neurosciences y basado en modelos informáticos de gran escala del
cerebro, ha tenido como objetivo comprender cómo funcionan las
resting-state networks (redes en estado de reposo o RSN) cuando se encuentran en una situación descrita por los expertos como 'límite de la inestabilidad'.
En el instante en que las RSN se encuentran en este estado, mayor es su eficacia y su rapidez de movilización para la percepción sensorial y la acción cerebral.
Es decir, cuando el cerebro se encuentra en el punto crítico de la 'inestabilidad' en una situación de reposo, puede desplegar todas sus posibilidades funcionales y toda su potencialidad de respuesta ante un estímulo o una tarea concreta.
Este estudio, dirigido por Gustavo Deco, director del Center for Brain and Cognition y del grupo de Neurociencia Computacional de la Universidad Pompeu Fabra, en colaboración con Viktor K. Jirs, del INSERM de Marsella (Francia) y Anthony R. McIntosh, de la Universidad de Toronto (Canadá), propone un nuevo marco teórico para vincular mejor las redes en estado de reposo a arquitecturas cognitivas desde el punto de vista empírico.
El cerebro trabaja mientras reposa en un punto crítico de 'inestabilidad'
Un trabajador incansable
Una de las principales conclusiones de este trabajo es haber descubierto que el cerebro trabaja mientras reposa en un punto crítico de 'inestabilidad'.
Este punto crítico, puede afectar a los diferentes individuos por diferentes razones, como el aprendizaje, la experiencia, el envejecimiento o incluso diferentes síndromes neuropsiquiátricos.
Es precisamente por esta razón que la observación del estado de reposo del cerebro es tan importante e informativa, dado que puede reflejar estos cambios y así abrir una vía a un entendimiento más profundo de estos cambios cognitivos o neuropsiquiátricos.
Para los autores, las técnicas de medidas y modelado discutidas en este estudio son relevantes no solo para la neurociencia básica, sino también para sus aplicaciones en el campo de la biomedicinadicina.
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