Un modelo matemático muestra cómo una mayor complejidad de las tareas cognitivas puede romper la simetría especular de la red neuronal del cerebro

Por Ryan Wilkinson

(Physics)-Las redes neuronales de los cerebros animales son en parte simétricas en espejo, y se cree que las asimetrías son más comunes en especies cognitivamente más avanzadas. Esta suposición surge de una teoría de larga data de que una mayor complejidad de las tareas neuronales puede convertir los circuitos neuronales simétricos en espejo en circuitos que existen solo en un lado del cerebro. Esta hipótesis ha recibido ahora el apoyo de un modelo matemático desarrollado por Luís Seoane en el Centro Nacional de Biotecnología de España [ 1 ]. Los hallazgos del investigador podrían ayudar a explicar cómo la arquitectura del cerebro está determinada no sólo por tareas cognitivamente exigentes, sino también por daños o envejecimiento.

Una red neuronal simétrica en espejo es útil cuando se controlan partes del cuerpo que son en sí mismas simétricas en espejo, como brazos y piernas. Además, la presencia de circuitos duplicados en cada lado del cerebro puede ayudar a aumentar la precisión informática y ofrecer un circuito de reemplazo si uno falla. Sin embargo, la redundancia creada por dicha duplicación puede conducir a un mayor consumo de energía. Esta compensación plantea una pregunta importante: ¿El grado óptimo de simetría especular depende de la complejidad de las tareas cognitivas realizadas por la red neuronal?

El modelo de Seoane demuestra que la configuración ideal de un circuito neuronal es siempre completamente simétrica en espejo o completamente localizada en un lado del cerebro. Fundamentalmente, también muestra que una mayor complejidad de las tareas puede inducir una transición entre estas dos configuraciones. Este cambio puede ocurrir a medida que el cerebro se desarrolla y envejece o a medida que avanza la evolución biológica. Seoane dice que, aunque este trabajo se centró en la simetría especular en el cerebro, los resultados son generales para cualquier conjunto de circuitos neuronales duplicados, como los presentes en el mismo lado del cerebro.

Referencias

LF Seoane, “Presiones de optimización hacia la lateralización de funciones cerebrales complejas”, Phys. Rev. X 13, 031028 (2023)