La coordinación entre neuronas para reconocer imágenes y movimientos

Cuando estamos a punto de chocar contra algo y nos las arreglamos para evadirlo en el último instante, ¿qué es lo que realmente ocurre en nuestro cerebro? Un nuevo estudio muestra cómo el cerebro procesa la información visual para deducir cuándo algo se mueve peligrosamente en dirección hacia la persona o cuándo esta última está a punto de chocar contra algo.

El estudio proporciona datos nuevos y esclarecedores sobre nuestro sentido de la visión y un conocimiento más detallado sobre el cerebro.

Un equipo de investigadores del Instituto y Hospital Neurológico de Montreal, dependiente de la Universidad McGill en Canadá, en colaboración con científicos de la Universidad de Maryland en Estados Unidos, ha averiguado qué cálculos matemáticos emplean ciertas neuronas para indicarnos la distancia hasta un objeto determinado y las velocidades 3D que tienen superficies y objetos en movimiento en relación con nosotros. Hay neuronas muy especializadas en la corteza visual del cerebro, ubicadas en un área conocida como MST, que responden selectivamente a patrones de movimiento tales como la expansión, la rotación, y la deformación. Sin embargo, los cálculos subyacentes en esa reacción selectiva no se conocían hasta ahora.

Usando modelos matemáticos y sofisticadas técnicas de grabación, el equipo de Patrick Mineault y Christopher Pack (Instituto y Hospital Neurológico de Montreal) ha descubierto cómo funcionan ciertas neuronas individuales de la región MST.


El área MST es típica de la corteza visual de alto nivel, en la que es posible apreciar, observando los patrones de activación de neuronas individuales, el paso de información relativa a aspectos importantes de la visión. Un ejemplo clásico es una neurona que sólo se activa cuando el sujeto está observando la imagen de un rostro particular. Este tipo de neurona tiene que obtener información de otras neuronas que son selectivas para rasgos más simples, como líneas, colores, y texturas, y combinar estos datos de un modo bastante sofisticado.

De modo similar, para la detección de movimiento, las neuronas tienen que combinar datos obtenidos previamente de muchas otras neuronas que están posicionadas en puestos de acción más temprana en el itinerario visual, a fin de determinar si algo se mueve hacia nosotros.

El itinerario visual del cerebro se divide en componentes. Por ejemplo, las neuronas de la retina responden a estímulos muy simples, como pequeños puntos de luz. Más adelante en la ruta visual, las neuronas responden a estímulos más complejos, como por ejemplo líneas rectas, gracias a que combinan datos obtenidos previamente por otras neuronas. Más adelante en el itinerario, las neuronas de puestos más en retaguardia responden a estímulos aún más complejos, como por ejemplo combinaciones de líneas (ángulos), y así hasta lograr que las neuronas de los puestos finales puedan reaccionar ante objetos en movimiento, o reconocer rostros, por ejemplo.