Investigadores de la URV descubren cómo predecir la degradación de la red neuronal
Identificar la fracción donde se daña el sistema puede ayudar a encontrar soluciones para enfermedades como el Alzhéimer
Àlex Arenas, catedrático e investigador de la URV.
El equipo investigador de Ingeniería Informática y Matemáticas de la URV (Universitat Rovira i Virgili), liderado por el catedrático Àlex Arenas, ha encontrado la manera de predecir la degradación o quiebra (percolación) de cualquier sistema de red, también de la red neuronal. La investigación permite prever matemáticamente en qué momento dejará de funcionar y ofrece a la comunidad científica herramientas matemáticas para «comprender los procesos». A partir de la investigación, que publica la revista Nature Communications, se podrán aportar soluciones, por ejemplo, a enfermedades como el Alzhéimer. Los resultados de la investigación se pueden aplicar en otros campos como la red eléctrica o la circulación vial.
El mismo proceso «es todavía más claro» en sistemas biológicos como el neuronal. Por diferentes causas, las neuronas se van degenerando hasta que algunas mueren. Las quiebras neuronales, derivadas del envejecimiento, las enfermedades o los accidentes, a la larga acaban provocando una pérdida importante de conectividad en el cerebro y la red neuronal deja de funcionar de manera correcta. La comunidad científica hace décadas que estudia este proceso de percolación y las transiciones de fase (el punto exacto donde, si se corta la red, dejará de funcionar completamente).
Como ha detallado Arenas, a partir del trabajo conjunto con el equipo de neurociencia de la UB de Jordi Soriano, se pudo observar que a pesar de dañar directamente las conexiones neuronales con láser, el sistema seguía funcionando «de forma bastante eficiente». Llaman a este fenómeno plasticidad homeostática: a pesar del corte, el sistema todavía hace lo que hacía a través de alternativas y recursos que busca para seguir funcionando correctamente.
El equipo de la URV ha conseguido saber a partir de qué fracción de daño del sistema se degradará totalmente y perderá la funcionalidad. También han calculado «la respuesta homeostática»: las alternativas que hay que buscar para que la red siga funcionando.
Herramientas contra enfermedades como el Alzhéimer
La investigación ofrece a la comunidad científica herramientas matemáticas «muy útiles en neurociencia». «Comprender los procesos» podrá aportar soluciones para enfermedades como el Alzhéimer, en la cual muchos pacientes pueden recordar episodios de su infancia y, en cambio, pierden recuerdos recientes. Eso está relacionado con el proceso de degradación que ha sufrido su red neuronal.
Al entender por qué pasa eso, se podrán establecer las bases para investigar y aplicar esta investigación en personas que empiezan a sufrir la enfermedad. «Por ejemplo, podremos saber cuáles son sus respuestas ante unas preguntas de control, inferir qué degradación puede tener su sistema neuronal y ver si una medicación o algún tipo de intervención respondería a esta reconexión o no, porque ahora ya podemos saber cómo actúan físicamente estos procesos de degradación,» ha explicado Arenas.
Otros usos
Los resultados de la investigación se pueden aplicar en otros campos como la red eléctrica o la circulación vial . Se podrá predecir si hace falta cortar una vía y redirigir el tráfico hacia otras zonas, prever dónde habrá problemas de colapso y como habilitar estas vías para poder absorber el tráfico que habrá.