Cuando uno de nuestros sentidos contradice a otro

El cerebro tiene que trabajar constantemente con información sensorial cambiante y a veces contradictoria. Por ejemplo, durante la proyección de una película en 3D, el avance vertiginoso de un avión mostrado desde la perspectiva de los ojos del piloto puede potenciar la ilusión de que viajamos a bordo y que estamos experimentando una aceleración real. La información que viaja de la vista al cerebro así lo indica. Sin embargo, los sensores en nuestro oído interno indican que en realidad nuestro cuerpo no está experimentando ninguna aceleración. ¿Entonces cómo el cerebro decide interpretar estas señales sensoriales contradictorias?

Un equipo de científicos de la Universidad de Rochester, la Universidad Washington en San Luis y la Academia Baylor de Medicina, las tres instituciones en Estados Unidos, ha desvelado cómo el cerebro se las arregla para procesar esas señales sensoriales complejas, que cambian rápidamente y que a menudo entran en conflicto, para hacer que el mundo que nos rodea tenga sentido.

Su estudio demuestra, para sorpresa de muchos, que el cerebro no tiene que "decidir" primero cuál de las señales sensoriales es más fiable. Una serie de cálculos de bajo nivel realizados por neuronas individuales en el cerebro, repetidos por millones de neuronas que realizan cálculos similares, es lo que le permite al cerebro decidir qué señales sensoriales son más fiables. Así, en esencia, el cerebro puede dividir una tarea de conducta de alto nivel en un conjunto de operaciones mucho más simples realizadas simultáneamente por muchas neuronas.

Este descubrimiento podría finalmente conducir a nuevas terapias para personas con la enfermedad de Alzheimer u otras dolencias que alteran la percepción de los movimientos propios en una persona, tal como indica Greg DeAngelis, profesor y catedrático de ciencias cognitivas y del cerebro en la Universidad de Rochester. Además, este conocimiento más profundo de cómo los circuitos del cerebro combinan diferentes señales sensoriales podría también ayudar a los científicos e ingenieros a diseñar sistemas nerviosos artificiales más sofisticados, para robots y otras máquinas.


El estudio confirma y extiende una teoría desarrollada tiempo atrás por Alexandre Pouget en la Universidad de Rochester y la Universidad de Ginebra, en Suiza, un experto en ciencias cognitivas y del cerebro que ha trabajado también en esta nueva investigación.