La reactivación de patrones de actividad neuronal basados en la experiencia es crucial para el aprendizaje y la memoria, pero estos patrones y las ondas cerebrales asociadas son muy variables y difíciles de clasificar. Estos eventos son característicos del hipocampo, la región cerebral responsable de la memoria. Hasta ahora el abordaje más común para su estudio era la aplicación de técnicas de análisis de frecuencias. Un trabajo liderado por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) propone una nueva estrategia de clasificación.
A través del uso de herramientas de ciencia de datos, un grupo de investigación del Instituto Cajal (IC-CSIC) dirigido por Liset M. de la Prida ha conseguido desentrañar la estructura temporal de estos eventos. Los científicos han observado que al agregar todos los eventos registrados en una sesión en espacios matemáticos abstractos se obtiene una nube en la que la posición de cada uno de ellos no es arbitraria. Esta información sobre el cerebro puede ser de utilidad para su clasificación diferencial en desórdenes como el alzhéimer y la epilepsia, en los que se producen déficits de memoria episódica. Los resultados se publican en la revista Nature Neuroscience y se enmarcan en el proyecto DeepCode, financiado por la Fundación “la Caixa”.
Qué es la memoria episódica
La memoria episódica es aquella que representa las vivencias de una persona, por ejemplo, lo ocurrido en un momento y espacio concreto, y conforma su narrativa vital. “Esta memoria se forma asociada a unos eventos llamados sharp-wave ripples, que son oscilaciones de alta frecuencia que contienen trazas de memoria de las experiencias vividas. En desórdenes como la enfermedad de Alzheimer y la epilepsia esos ripples, y por tanto la memoria episódica, se ven afectados”, explica De la Prida.
Las trazas de memoria de las experiencias vividas se manifiestan como secuencias de actividad neuronal. Entrar en un museo, caminar por un pasillo y acabar en una sala viendo un cuadro son secuencias que son reactivadas durante los ripples y se fusionan con otras trazas de acontecimientos previos, creando relaciones y editando los aspectos esenciales de la memoria. De esta forma, por ejemplo, la entrada al museo queda vinculada con el recuerdo de una visita similar hace algunos años. La forma de onda de los ripples refleja esta especificidad de las trazas de memoria vinculadas.
Una estrategia de ciencia de datos
“Dada su naturaleza oscilatoria, durante mucho tiempo el estudio de los ripples se ha realizado con herramientas espectrales, que caracterizan la frecuencia y la amplitud de las oscilaciones. Sin embargo, estos métodos no son capaces de identificar la variabilidad que reflejan sus formas de onda y las secuencias neuronales asociadas”, apunta la investigadora. En este trabajo se ha introducido una estrategia de ciencia de datos, el análisis topológico, que permite proyectar las muestras temporales de los ripples en un espacio de alta dimensión. En este espacio cada ripple se convierte en un punto y al agregar todos los ripples registrados en una sesión se obtiene una nube de eventos que adquiere una forma especial.
“Eventos de frecuencias, duración o amplitudes similares, se proyectan cerca, mientras que aquellos de diferentes características ocupan localizaciones distantes entre sí”, explica Enrique Rodríguez Sebastián, investigador predoctoral y primer autor del estudio. Esto permite decodificar sus mecanismos de una manera más precisa y predecir ripples generados desde diferentes regiones del hipocampo. “Estas regiones pueden iniciar trazas de diferentes contenidos de memoria, como aquellas con más contenido social (quién estaba en el museo) o de más contenido espacial (el museo está al lado de mi casa)”, añade De la Prida.
“Nuestro trabajo permitirá desentrañar mejor los mecanismos de formación de la memoria episódica. Estas mismas estrategias pueden ayudar a separar los ripples fisiológicos de los patológicos que acompañan a déficits de memoria episódica como en el alzhéimer y la epilepsia”, concluye la científica.
Artículo de referencia: Topological analysis of sharp-wave ripple waveforms reveals input mechanisms behind feature variations
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