Investigación Por S.A.D. Martes, 18 Abril 2017 23:56
ARTÍCULO publicado en 'Natural Computing'

El investigador de la USAL Sergio Miguel Tomé define una variable fundamental en la evolución del sistema nervioso

El reconocido Rodolfo Llinás, neurofisiólogo ocho veces honoris causa y profesor en Nueva York, valora el estudio como un significativo aporte a la Neurociencia

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Sergio Miguel Tomé, doctorando del Departamento de Informática y Automática de la Universidad de Salamanca. Sergio Miguel Tomé, doctorando del Departamento de Informática y Automática de la Universidad de Salamanca.

Una mente curiosa y una profunda inquietud desde la infancia por descubrir por qué y cómo el ser humano se ha desarrollado de acuerdo a las características que lo conforman es lo que ha llevado al doctorando del Departamento de Informática y Automática de la Universidad de Salamanca Sergio Miguel Tomé a descubrir que el sistema nervioso en los sistemas multicelulares usa el modelo de red neuronal en la naturaleza -frente a otros posibles- debido a su robustez computacional al daño.

Ese ‘querer saber’ perfectamente combinado entre tecnología y naturaleza ha dado lugar al primer estudio en la historia en el que se descifra científicamente el origen evolutivo del modelo computacional del sistema nervioso. El trabajo acaba de ser publicado por la revista Natural Computing y ha generado incluso el comentario del reputado científico Rodolfo Llinás, neurofisiólogo ocho veces honoris causa por distintas universidades internacionales y university professor de la Universidad de Nueva York, que valora el estudio como “un aporte significativo a la Neurociencia”.

En él, Miguel Tomé, describe que la robustez es una “ventaja evolutiva clave” para los organismos multicelulares que “necesitan procesar información para desarrollar comportamientos activos”, según informó el autor del artículo a Comunicación Universidad de Salamanca.

Dentro de la teoría de la computación existen muchos modelos para procesar información. En cambio, los organismos multicelulares que necesitan procesar información para generar su comportamiento “únicamente usan el modelo de red neuronal”, argumenta el joven investigador.

En este sentido, tomando como punto de partida que la variación se considera una de las características de la reproducción de los organismos y dada la existencia de varios modelos computacionales distintos de la red neuronal, “debería haber organismos multicelulares que usaran modelos diferentes del de red neuronal. Sin embargo, no los hay”, incide.

Esto fue el detonante para que Sergio Miguel Tomé decidiese llevar a cabo una investigación que permitiese explicar este hecho y lo que, a su vez, le ha permitido demostrar que el modelo computacional de red neuronal tiene una característica que es, al mismo tiempo, una ventaja evolutiva y la causa de que sea seleccionado naturalmente frente a los modelos computacionales que no la tienen: la robustez computacional al daño.

Desarrollo de la investigación: en busca de una ventaja evolutiva

Hasta el momento la neurociencia simplemente había asumido que el modelo de red neuronal era el adecuado para generar comportamiento en organismos multicelulares. No se había investigado el motivo de esa “no variabilidad”.

Para llegar a los resultados, en su investigación Miguel Tomé analizó primeramente las hipótesis actuales sobre el origen del sistema nervioso y constató, efectivamente, que sólo explicaban la necesidad de una capacidad de procesamiento de información para generar un comportamiento, sin profundizar en la cuestión de por qué de entre los posibles modelos computacionales se elige el modelo de red neuronal.

Al respecto, propuso seis hipótesis que argumentaran la selección por la naturaleza de este modelo sobre otros posibles. Para ver si una de ellas es realmente una ventaja evolutiva se “hacía necesario constatarla con otros modelos computacionales que mostrasen si es en verdad -o no- una ventaja evolutiva real”, exclama.

actividad-neuronal-cerebroPara ello, en la investigación definió tres modelos computacionales alternativos biológicamente plausibles. Tras analizar cada hipótesis frente a los cuatro modelos computacionales, solo una de las hipótesis se muestra como una clara ventaja evolutiva y es, además, algo de lo que carecen los tres modelos alternativos pero que sí está presente en el modelo de red neuronal, “la robustez computacional al daño”, subraya el doctorando de la USAL.

Considerando el resultado “he formulado cuatro principios sobre la robustez computacional y su relación con la evolución del sistema nervioso”. Además de fijar la robustez computacional como una “ventaja evolutiva clave”, los principios determinan los “límites de robustez entre los que ésta puede variar en la evolución en base a la selección natural”. Estos resultados ayudan a tener una “visión más completa de la evolución del sistema nervioso en la naturaleza”, concluye Sergio Miguel Tomé.

Valoración de Rodolfo Llinás

En palabras del reconocido científico Rodolfo Llinás, la propuesta que presenta Sergio Miguel Tomé en su artículo Theinfluence of computational traitson the natural selection of thener vous system es “significativa porque trata una incógnita hasta ahora no planteada en las investigaciones sobre la evolución el sistema nervioso”, destaca.

Asimismo, Llinás recuerda que los estudios realizados en el pasado se relacionan con “los mecanismos de procesamiento informacional y su traducción en actividad intelectual y movimiento” y que, sin embargo, “poca importancia se le ha dado a la metodología por la cual tal información es computable por un sistema de redes neuronales”, aduce el neurofisiólogo.

En su opinión, el trabajo que presenta Sergio Miguel con referencia a la robustez computacional “define una variable importante en la evolución del sistema nervioso y, por ende, es un aporte significativo a la neurociencia”.

Además, destaca que su propuesta genera “un nuevo paso en la historia del estudio de las propiedades computacionales del sistema nervioso", originalmente iniciado por McCulloch y Pitts en el MIT en 1943. Y recuerda que el resultado de tal original propuesta en los años 40 fue “el desarrollo del ‘sistema conexionista’ que hoy ocupa un puesto importante en las teorías sobre función cerebral”.

El aporte de Sergio Miguel Tomé, por lo tanto, añade un “nuevo e importante aspecto a tal proceso”, concluye el laureado científico en el ámbito de la Neurociencia.

Consideraciones desde el Instituto de Neurociencias

Por su parte, la Universidad de Salamanca –a través del Instituto de Neurociencias de Castilla y León- también ha querido valorar la importancia de la investigación desarrollada por Miguel Tomé.

Al respecto, Ángel Porteros, subdirector del Instituto considera que Sergio Miguel Tomé realiza un “análisis muy exhaustivo” en su artículo donde revisa el modelo de redes neuronales biológicas y en el que se destaca cómo ese modelo se “ha seleccionado y conservado frente a otros posibles modelos de computación disponibles a la hora de generar predicciones y comportamientos complejos”.

Su “profundo estudio” desde el ámbito de la computación sobre las ventajas adaptativas que han permitido el mantenimiento y expansión de las redes neuronales en el mundo naturales “de innegable interés tanto para investigadores sobre la evolución del sistema nervioso como para desarrolladores de sistemas predictivos artificiales”, insiste el subdirector del Instituto.

En este sentido, el Instituto ha invitado a Sergio Miguel Tomé a impartir un seminario de investigación el próximo 9 junio, a partir de las 12 h., en el que explicará el desarrollo y resultados de su estudio en una sesión abierta al público.

 

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