{"id":30881322,"date":"2024-03-06T09:52:22","date_gmt":"2024-03-06T08:52:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/?p=30881322"},"modified":"2024-03-12T09:34:01","modified_gmt":"2024-03-12T08:34:01","slug":"division-neurociencias-revela-proceso-continuo-aprendizaje-cerebelo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/ciencia\/2024\/03\/division-neurociencias-revela-proceso-continuo-aprendizaje-cerebelo\/","title":{"rendered":"Un grupo de investigaci\u00f3n de la Universidad Pablo de Olavide revela el proceso continuo de aprendizaje en el cerebelo"},"content":{"rendered":"
\"De<\/a>
De izquierda a derecha: Gloria G. Parras, Roc\u00edo Leal, Jos\u00e9 M. Delgado\u00a0 y Juan Carlos L\u00f3pez<\/figcaption><\/figure>\n

Entender los mecanismos que subyacen al aprendizaje y la memoria es uno de los mayores desaf\u00edos en neurociencia. El aprendizaje motor consiste en la adquisici\u00f3n de nuevas habilidades motoras con la pr\u00e1ctica y requiere de la participaci\u00f3n (activaci\u00f3n y sincronizaci\u00f3n) de diversas estructuras, entre ellas el cerebelo. Esta estructura es crucial en la coordinaci\u00f3n y precisi\u00f3n de actos motores ya que ayuda a ajustar y mejorar la ejecuci\u00f3n de tareas motoras complejas. De hecho, el cerebelo ha sido considerado cl\u00e1sicamente una estructura muy importante en la adquisici\u00f3n, almacenamiento, temporizaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n de un aprendizaje motor<\/strong>.<\/p>\n

En un descubrimiento que redefine la comprensi\u00f3n del aprendizaje como un proceso din\u00e1mico y constante en el cerebro, el equipo de investigaci\u00f3n de la Divisi\u00f3n de Neurociencias de la Universidad Pablo de Olavide<\/strong>, ha desentra\u00f1ado los secretos funcionales del n\u00facleo interpositus (IPn) del cerebelo. Contrario a la creencia convencional de limitar la comprensi\u00f3n del aprendizaje a su adquisici\u00f3n, almacenamiento o recuperaci\u00f3n, este estudio sugiere que el aprendizaje es un estado funcional continuo<\/strong>.<\/p>\n

\"Diagrama<\/a>
La respuesta del n\u00facleo Interp\u00f3sito del cerebelo se va modulando a medida que se aprende. La actividad de las neuronas de este n\u00facleo del cerebelo se mantiene en el tiempo despu\u00e9s de haber finalizado el est\u00edmulo, cuando a\u00fan no se ha adquirido el aprendizaje. Esta respuesta tard\u00eda, se va reduciendo hasta que finalmente se genera la respuesta condicionada.<\/figcaption><\/figure>\n

La investigaci\u00f3n se centr\u00f3 en el condicionamiento cl\u00e1sico de respuestas de parpadeo en conejos, registrando la actividad de las neuronas del IPn<\/strong> mientras estos animales llevaban a cabo tareas de aprendizaje asociativo. \u201cEl condicionamiento cl\u00e1sico del reflejo corneal es un tipo de aprendizaje motor en el que el animal aprende a asociar dos est\u00edmulos, un est\u00edmulo neutro o condicionado (sonido) que por s\u00ed solo no produce ning\u00fan tipo de respuesta en el animal, con un est\u00edmulo incondicionado (soplo de aire dirigido hacia la c\u00f3rnea) que produce de manera refleja el cierre del p\u00e1rpado del animal. De manera que, tras varias presentaciones de estos est\u00edmulos juntos, cuando el animal recibe el reflejo condicionado (sonido) que antes no produc\u00eda respuesta, ahora s\u00ed que produce una respuesta (respuesta condicionada), el cierre del p\u00e1rpado\u201d, explica la investigadora de la UPO Roc\u00edo Leal.<\/p>\n

Los resultados son reveladores, las neuronas del IPn no solo reducen las se\u00f1ales de error a lo largo de las sesiones de condicionamiento, es decir, a medida que el animal va aprendiendo, sino que tambi\u00e9n aumentan y adelantan su actividad antes de la ocurrencia del est\u00edmulo no condicionado, que en este caso era un soplo de aire dirigido hacia la c\u00f3rnea del animal. \u201cEsto sugiere que las neuronas del IPn generan predicciones que optimizan en tiempo y forma la respuesta condicionada del parpadeo<\/strong>, es decir, parpadear antes de recibir el soplo de aire\u201d, expone Roc\u00edo Leal.<\/p>\n

Estos hallazgos son consistentes con la idea de que el cerebelo opera bajo reglas bayesianas<\/strong> (una forma de hacer inferencias en la que actualizamos nuestras creencias sobre una hip\u00f3tesis a medida que obtenemos nueva evidencia. Esto nos permite hacer predicciones m\u00e1s precisas y tomar decisiones informadas en situaciones inciertas), actualizando los pesos neuronales utilizando la historia previa<\/strong>. Este enfoque bayesiano implica que el cerebelo compara estados predichos con estados reales, aprende de los errores y actualiza su representaci\u00f3n interna para minimizarlos<\/strong>.<\/p>\n

\u201cImagina que est\u00e1s esperando a tu amigo para estudiar juntos y sabes que suele llegar a las 9 de la ma\u00f1ana. Pero, como hay tr\u00e1fico, a veces llega m\u00e1s tarde. Tu cerebro est\u00e1 haciendo un \u2018juego de adivinanzas\u2019 todo el tiempo: \u2018\u00bfA qu\u00e9 hora llegar\u00e1 hoy?\u2019. Bas\u00e1ndose en lo que sabes y tu experiencia propia, tu cerebro hace su mejor intento para responder esa pregunta. Si est\u00e1 lloviendo y suele haber mucho tr\u00e1fico, tu cerebro puede pensar: \u2018Probablemente hoy tambi\u00e9n habr\u00e1 tr\u00e1fico, as\u00ed que mi amigo podr\u00eda llegar un poco m\u00e1s tarde\u2019. Pero si escuchas que ha dejado de llover, habr\u00e1 menos tr\u00e1fico de lo habitual, tu cerebro podr\u00eda cambiar de idea y pensar: \u2018Quiz\u00e1s no haya tanto tr\u00e1fico hoy, as\u00ed que mi amigo podr\u00eda llegar m\u00e1s temprano\u2019. Tu cerebro hace esto todo el tiempo: recolecta informaci\u00f3n, hace predicciones y ajusta sus predicciones bas\u00e1ndose en la nueva informaci\u00f3n que recibe. Y eso es lo que significa que el cerebelo funciona como un sistema de inferencia bayesiano\u201d, explica Roc\u00edo Leal.<\/p>\n

Los resultados de este estudio, publicado en la prestigiosa revista npj Science of Learning<\/em> perteneciente a Nature<\/em>, no solo profundizan la comprensi\u00f3n fundamental del cerebelo y su papel en el aprendizaje, sino que tambi\u00e9n abren nuevas perspectivas para la investigaci\u00f3n neurocient\u00edfica y el desarrollo de terapias para trastornos neurol\u00f3gicos<\/strong>. \u201cEste avance podr\u00eda tener implicaciones significativas en campos que van desde la neurolog\u00eda cl\u00ednica hasta la inteligencia artificial inspirada en el cerebro\u201d, declara Roc\u00edo Leal.<\/p>\n

Referencia:
\n<\/strong>Gloria G. Parras, Jos\u00e9 M. Delgado-Garc\u00eda, Juan Carlos L\u00f3pez-Ramos, Agn\u00e8s Gruart, Roc\u00edo Leal-Campanario. Cerebellar Interpositus Nucleus Exhibits Time-Dependent Errors and Predictive Responses<\/strong>. Npj Science of Learning<\/em>. (2024) https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41539-024-00224-y<\/a><\/p>\n

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