El neurocientífico Gustavo Deco bromea: “Sobre el cerebro básicamente no sabemos nada”. Este argentino, doctor por partida triple –en Física, Computación y Psicología–, espera que la unión de esfuerzos de todas las disciplinas desvele los secretos del órgano más complejo. Ahora, investiga la enrevesada red de conexiones que se activan cuando hacemos algo tan aparentemente sencillo como distinguir objetos con la vista.

El investigador rosarino GUstavo Deco. Foto: Gentileza.
Municipalidad de Río Cuarto-Parque Sarmiento

Aunque durante mucho tiempo la neurociencia y la física se hayan mantenido distantes, tienen mucho en común. La carrera de Gustavo Deco (Rosario, Argentina, 1961) demuestra esta interacción. Doctor en física, en 1990 formó parte del equipo de Computación Neural del Centro de Investigación de Siemens en Múnich (Alemania). Años después se doctoró en dos nuevas áreas: Ciencias de la Computación y Psicología.

Elegido como Inventor del Año en 2001 por sus trabajos en aprendizajes estadísticos y modelos de percepción visual, en 2012 el Consejo Europeo de Investigación le concedió una ayuda Advanced Grant para que estudiara cómo procesa el cerebro la información. Con más de medio centenar de patentes a sus espaldas, Deco dirige el Centro del Cerebro y Cognición de la Universidad Pompeu Fabra (Barcelona) y es investigador de la Institución Catalana de Investigación y Estudios Avanzados (ICREA).

El científico forma parte del Human Brain Project (HBP), el macroproyecto de la Unión Europea que quiere desvelar los misterios del cerebro humano. Así, el proyecto asociado al HBP, CHAMPMouse, dirigido por el Instituto de Neurociencia de los Países Bajos, pretende averiguar qué áreas cerebrales se comunican entre sí durante la percepción visual.

La entrevista fue realizada por Laura Chaparro, periodista especializada en información científica, y publicada por la agencia española SINC.

Con CHAMPMouse están estudiando cómo se producen las percepciones visuales en los cerebros de los ratones. ¿Ese es el objetivo principal de la investigación?

La cuestión es saber cómo una función cognitiva particular involucra a más de un área cerebral, quizás a gran parte del cerebro. Nos centramos en un problema clásico, que es el de la segregación de objetos en una imagen compleja. Es decir, cómo uno identifica un objeto y lo segrega del resto de la imagen. Queremos ver de qué forma, al realizar esa tarea, muchas áreas diferentes del cerebro se comunican con otras.

Cuando habla de segregar, ¿se refiere a que el cerebro separa al objeto de la imagen general?

Segregar es separarlo, sí. Por ejemplo, si sobre una pared blanca tienes un cuadro blanco, puede que no lo veas. En cambio si fuese rojo, saltaría a la vista. Se llama segregación al hecho de que haya una especie de pop-up (elemento emergente) respecto a la imagen general.

Gustavo Deco: “hasta las tareas más simples requieren una gran integración de toda la información que está distribuida a lo largo del cerebro”.

¿Qué áreas cerebrales creen que están involucradas en este proceso?

Tras casi un siglo de neurofisiología hoy sabemos que hay áreas relacionadas, como las visuales. Pero lo bonito del proyecto es que pensamos que en esta tarea van a estar involucradas muchas regiones en diferentes partes del cerebro, incluso áreas subcorticales como el tálamo o diferentes zonas de la corteza parietal.

Han publicado un artículo en bioRxiv en el que describen un método para estudiar cómo se configuran las redes responsables de este proceso. ¿En qué consiste?

Hemos diseñado modelos de alcance global, que modelan la actividad no de una neurona ni de un grupo en una región localizada, sino de todo el cerebro

Cuando uno tiene una medida de actividad cerebral cubriendo varias regiones, se utilizan técnicas de calcium imaging (imagen de calcio). Así se puede visualizar la actividad en grandes áreas del cerebro. Con un análisis de la conectividad, queremos distinguir diferentes fases en el procesamiento de la tarea de segregación visual. El método lo hemos probado con humanos para distinguir cuándo no estaban haciendo nada del momento en que veían una película. Como el modelo ha diferenciado bien las dos condiciones, ahora esperamos ser capaces de ver qué áreas se comunican entre sí con ratones y con diferentes medidas de segregación de objetos.

¿Qué nuevas líneas de investigación se abrirán cuando finalicen sus trabajos?

Hasta ahora la neurociencia ha sido ‘localizacionista’, es decir, trataba de asociar una tarea, una computación, una función particular a una neurona o a una región. Hoy en día la mentalidad es holística: pensamos que hasta las tareas más simples requieren una gran integración de toda la información que está distribuida a lo largo del cerebro. El objetivo principal del proyecto es demostrar que esto funciona así y desarrollar las técnicas para realizar estas medidas en animales a gran escala. Dentro de nuestro grupo hemos diseñado modelos de alcance global, que modelan la actividad no de una neurona ni de un grupo en una región localizada, sino de todo el cerebro.

¿Qué supone el Human Brain Project para la neurociencia actual?

Por primera vez en Europa se ha logrado sincronizar a los diferentes grupos de investigación en el área de la neurociencia. Hasta ahora, se colaboraba a través de proyectos europeos o nacionales en pequeños grupos. Para entender cómo funciona el cerebro se necesita un esfuerzo masivo y global. La neurociencia es multidisciplinar; no hay ninguna persona, ningún grupo ni ninguna universidad que pueda resolver todos los problemas. Se necesita esa cooperación global, experimental, tecnológica, informática y teórica, y el Human Brain Project trata de implementar esta filosofía.

¿Desconocemos mucho más del cerebro de lo que sabemos?

Sí. Básicamente no sabemos nada [ríe]. La neurociencia está en sus comienzos, a pesar de que tiene siglos de tradición experimental. La necesidad de cooperar entre experimentales y teóricos, que es evidente en otras disciplinas, como la física, no se ha asumido en neurociencia hasta ahora. A pesar de que contamos con muchísimos datos, prácticamente no hay teorías para entender el cerebro. Poseemos conocimiento muy vago, disperso y desordenado. Está todo por hacer.

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