Un equipo de neurocientíficos determina dónde (y cómo) se remodelan los circuitos cerebrales cuando aprendemos nuevos movimientos
Publicado originalmente en Science Daily por la Universidad de California San Diego el 7 de mayo de 2025
AI-generated image by Asaf Ramot using ChatGPT
Investigadores del cerebro han identificado un puente entre el tálamo y el córtex como la zona clave que se modifica durante las funciones de aprendizaje motor. Descubrieron que dicho aprendizaje hace mucho más que ajustar los niveles de actividad, esculpe el cableado del circuito, refinando la conversación entre las regiones cerebrales.
Un estudio histórico publicado por científicos de la Universidad de California en San Diego está redefiniendo la comprensión científica del modo en que se produce el aprendizaje. Los hallazgos, publicados en la revista Nature y financiados por los Institutos Nacionales de la Salud y la Fundación Nacional de la Ciencia de EE.UU., aportan nuevos conocimientos sobre cómo cambia el cableado cerebral durante los periodos de aprendizaje, ofreciendo una vía hacia nuevas terapias y tecnologías que ayuden en los trastornos neurológicos.
Durante muchos años, los neurocientíficos han aislado la corteza motora primaria del cerebro (M1), una zona de la región del lóbulo frontal, como centro neurálgico para el envío de señales relacionadas con movimientos complejos durante episodios de aprendizaje. Más recientemente, se ha implicado al tálamo motor, situado en el centro del cerebro, como una zona que influye en la M1 durante las funciones de aprendizaje motor.
Pero incluso con estos avances, faltaban pruebas sobre cómo se desarrolla este proceso de aprendizaje, principalmente debido a la compleja naturaleza de la monitorización de las interacciones de las células a través de las áreas cerebrales.
Un equipo de investigación dirigido por el laboratorio del profesor Takaki Komiyama utilizó potentes técnicas de investigación neurobiológica para describir por primera vez estos mecanismos en ratones. Utilizando imágenes de alta tecnología y un novedoso método de análisis de datos, los investigadores identificaron la vía talamocortical, un puente de comunicación entre el tálamo y el córtex, como la zona clave que se modifica durante el aprendizaje.
Además de identificar la vía principal, los investigadores descubrieron que los vínculos entre regiones cambian físicamente durante el aprendizaje. El aprendizaje motor hace mucho más que ajustar los niveles de actividad: esculpe el cableado del circuito, refinando la conversación entre el tálamo y el córtex a nivel celular.
«Nuestros hallazgos demuestran que el aprendizaje va más allá de los cambios locales: remodela la comunicación entre las regiones cerebrales, haciéndola más rápida, fuerte y precisa», afirma Assaf Ramot, autor principal del estudio y becario postdoctoral en el Laboratorio Komiyama. «El aprendizaje no sólo cambia lo que hace el cerebro, sino las redes para hacerlo».
El estudio, durante el cual los ratones aprendieron movimientos específicos, reveló que el aprendizaje provoca una reorganización focalizada de la interacción entre el tálamo y el córtex. Durante el aprendizaje, el tálamo activa las neuronas M1 para codificar el movimiento aprendido y detiene la activación.
El estudio, durante el cual los ratones aprendieron movimientos específicos, reveló que el aprendizaje provoca una reorganización focalizada de la interacción entre el tálamo y el córtex. Durante el aprendizaje, el tálamo activa las neuronas M1 para codificar el movimiento aprendido y detiene la activación de las neuronas no implicadas en el movimiento aprendido.
«Durante el aprendizaje, estos cambios paralelos y precisos los genera el tálamo activando un subconjunto específico de neuronas M1, que a su vez activan otras neuronas M1 para generar un patrón de actividad aprendido», explica Komiyama, catedrático de los Departamentos de Neurobiología (Facultad de Ciencias Biológicas) y Neurociencias (Facultad de Medicina), con nombramientos en el Instituto Halıcıoğlu de Ciencia de Datos (Facultad de Computación, Información y Ciencias de Datos) y el Instituto Kavli para el Cerebro y la Mente.
Para centrarse en la actividad de neuronas concretas -un aspecto clave del estudio-, los investigadores desarrollaron un novedoso método analítico denominado ShaReD (Shared Representation Discovery) con el profesor adjunto de Neurobiología Marcus Benna y el estudiante de posgrado Felix Taschbach, coautores del estudio.
Según Taschbach, que dirigió el desarrollo del procedimiento de análisis de datos, la identificación de conductas codificadas de forma común en distintos sujetos supone un reto importante, ya que las conductas y sus representaciones neuronales pueden variar sustancialmente de un animal a otro. Para resolver este problema, los investigadores desarrollaron ShaReD, que identifica un único comportamiento compartido que se correlaciona con la actividad neuronal en distintos sujetos, lo que les permite asignar características conductuales sutiles a la actividad de distintas neuronas en cada animal.
Los métodos existentes suelen imponer una alineación artificial para reducir la variabilidad individual, como si se exigiera a todo el mundo que siguiera exactamente la misma ruta para llegar a un destino. En cambio, ShaReD funciona de forma más parecida a la identificación de puntos de referencia que ayudan sistemáticamente a los viajeros a orientarse, independientemente de la ruta que elijan. El método ShaReD fue fundamental para los resultados del estudio.
«Este nuevo método nos permite combinar datos de múltiples experimentos para hacer descubrimientos detallados que no habrían sido posibles utilizando únicamente el número limitado de neuronas relevantes registradas en un cerebro individual», afirma Benna, neurocientífico computacional y coautor de este estudio.
El nuevo estudio es el segundo dirigido recientemente por el laboratorio de Komiyama que aclara cómo aprende nuestro cerebro. En abril, William Wright, Nathan Hedrick y Komiyama publicaron en Science un estudio que describe las múltiples reglas que siguen las neuronas durante los episodios de aprendizaje, con sinapsis en distintas regiones que siguen reglas diferentes.
Con las conclusiones del estudio de Nature, los investigadores amplían el conocimiento científico del proceso de aprendizaje con un nuevo modelo completo de cómo surgen durante el aprendizaje los circuitos neuronales subyacentes a los movimientos aprendidos. La nueva información también ofrece esperanza a quienes sufren trastornos neurológicos.
«El estudio demuestra que el aprendizaje no es sólo repetición», afirma Ramot. «Se trata de que el cerebro se reconfigura literalmente de forma selectiva. Tanto si estás aprendiendo una nueva habilidad, recuperándote de un derrame cerebral o utilizando una neuroprótesis, comprender cómo las regiones cerebrales reorganizan su comunicación nos ayuda a diseñar mejores terapias y tecnologías que funcionen con los mecanismos naturales de aprendizaje del cerebro.»
El artículo está dedicado a la memoria de An Wu, científica ayudante de proyecto en el laboratorio de Komiyama que falleció trágicamente en un incendio en un edificio de Montreal en 2023. Se la recuerda como una neurocientífica brillante que elevó las muchas vidas que tocó.
Fuente de la noticia:
Materiales proporcionados por la Universidad de California - San Diego. Original escrito por Mario Aguilera. Nota: El contenido puede haber sido editado por razones de estilo y extensión.
Referencia de la revista:
- Ramot, A., Taschbach, F.H., Yang, Y.C. et al. Motor learning refines thalamic influence on motor cortex. Nature, 2025 DOI: 10.1038/s41586-025-08962-8
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