2.2: Biología Básica de una Neurona como Detector

La Figura 2.2 muestra la correspondencia entre la biología neural y las funciones de detección a las que sirven. Las sinapsis son los puntos de conexión entre las neuronas que envían (las que activan una alarma y envían una señal) y las neuronas receptoras (las que reciben esa señal). La mayoría de las sinapsis están en las dendritas, que son los grandes árboles ramificados (la palabra “dendrita” se deriva del griego “dendros”, que significa árbol), que es donde la neurona integra todas las señales de entrada. Al igual que afluentes que desembocan en un río mayor, todas estas señales fluyen hacia el tronco dendrítico principal y hacia el cuerpo celular, donde tiene lugar la integración final de la señal. El umbral se lleva a cabo en el inicio mismo del extremo de salida de la neurona, llamada axón (este lugar de partida se llama el montecillo del axón —aparentemente parece una pequeña colina o algo así). El axón también se ramifica ampliamente y es lo que forma el otro lado de las sinapsis sobre las dendritas de otras neuronas, completando la siguiente cadena de comunicación. Y adelante va.

Figura\(2.2\): La neurona como detector, con los componentes biológicos correspondientes.

Esto es todo lo que necesita saber sobre la biología de las neuronas para comprender la funcionalidad básica del detector: simplemente recibe entradas, las integra y decide si la entrada integrada es lo suficientemente fuerte como para activar una señal de salida.

Hay algunas propiedades biológicas adicionales con respecto a la naturaleza de las señales de entrada, que veremos que tienen varias implicaciones para la función neuronal, incluyendo hacer que el proceso de integración sea más capaz de lidiar con grandes cambios en la intensidad general de la señal de entrada. Hay al menos tres fuentes principales de señales de entrada a la neurona:

• Entradas excitatorias — estos son los “normales”, tipo de entrada más prevalente de otras neuronas (aproximadamente 85% de todas las entradas), que tienen el efecto de excitar a la neurona receptora (lo que hace que sea más probable que supere el umbral y active una “alarma”). Se transmiten a través de un canal sináptico llamado AMPA, que es abierto por el neurotransmisor glutamato.
• Las entradas inhibitorias —estas son el otro 15% de las entradas, que tienen el efecto contrario al de las entradas excitatorias— provocan que la neurona tenga menos probabilidades de disparar, y sirven para hacer que el proceso de integración sea mucho más robusto al mantener la excitación bajo control. Hay neuronas especializadas en el cerebro llamadas interneuronas inhibitorias que generan esta entrada inhibitoria (aprenderemos mucho más sobre estas en el capítulo Redes). Esta entrada viene a través de los canales sinápticos GABA, impulsados por el neurotransmisor GABA.
• Entradas de fuga: estas no son técnicamente entradas, ya que siempre están presentes y activas, sino que cumplen una función similar a las entradas inhibitorias, al contrarrestar la excitación y mantener la neurona en equilibrio general. Biológicamente, los canales de fuga son canales de potasio (K).

Los insumos inhibitorios y excitatorios provienen de diferentes neuronas en la corteza: una neurona dada solo puede enviar salidas excitatorias o inhibitorias a otras neuronas, no a ambas (aunque las neuronas en otras áreas del cerebro violan esta restricción, las neuronas piramidales neocorticales parecen obedecerla). Veremos las múltiples implicaciones de esta restricción a lo largo del texto.

Finalmente, se introduce la noción de la eficacia o peso sináptico neto, que representa el impacto total que una señal de actividad neuronal emisora puede tener sobre la neurona receptora, a través de su conexión sináptica. ¡El peso sináptico es uno de los conceptos más importantes en todo el campo de la neurociencia cognitiva computacional! Lo estaremos explorando de muchas maneras diferentes a medida que avanzamos. Biológicamente, representa la capacidad neta del potencial de acción de la neurona emisora para liberar neurotransmisor, y la capacidad de ese neurotransmisor para abrir canales sinápticos en el lado postsináptico (incluyendo el número total de tales canales que están disponibles para ser abiertos). Para las entradas excitatorias, es así la cantidad de glutamato liberado por la neurona emisora a la sinapsis, y el número y eficacia de los canales AMPA en el lado de la neurona receptora de la sinapsis. Computacionalmente, los pesos determinan lo que una neurona está detectando. Un fuerte valor de peso indica que la neurona es muy sensible a esa neurona de entrada en particular, mientras que un peso bajo significa que esa entrada es relativamente poco importante. Todo el proceso de Aprendizaje equivale a cambiar estos pesos sinápticos en función de los patrones de actividad neuronal en las neuronas que envían y reciben. En definitiva, ¡todo lo que sabes, cada recuerdo preciado de tu cerebro, está codificado como un patrón de pesos sinápticos!

Para conocer más sobre la biología de la neurona, consulte Neurón/Biología.