As¨ª explican las matem¨¢ticas c¨®mo funciona nuestro cerebro

Interpretamos el mundo a trav¨¦s de nuestros sentidos, o eso cre¨ªamos: los nervios ¨®pticos o sus equivalentes para otros sentidos transmit¨ªan la informaci¨®n exterior e interior a nuestro cerebro y all¨ª se interpretaban. Lo que la investigaci¨®n ha revelado en los ¨²ltimos a?os es que nuestro cerebro es mucho m¨¢s complejo, y que durante nuestra vida va adquiriendo experiencia y construyendo una enorme biblioteca a la que acude cuando recibimos alg¨²n est¨ªmulo para identificarlo, ponerlo en contexto y tomar las decisiones de comportamiento m¨¢s adecuadas en cada momento. Comprender c¨®mo funciona todo este proceso precisa de las matem¨¢ticas y describiremos a continuaci¨®n c¨®mo diversas ramas de esta disciplina intervienen en esta tarea. Debemos decir que las matem¨¢ticas no van solas y que las t¨¦cnicas computacionales juegan tambi¨¦n un papel clave.

Desde que Santiago Ram¨®n y Cajal describiera las neuronas y las sinapsis entre ellas, est¨¢ claro que el sistema nervioso es una gran red, cuyos nodos son las neuronas y cuyas aristas son las sinapsis

Una rama de las matem¨¢ticas que tiene una obvia implicaci¨®n en el entendimiento de las redes neuronales es la teor¨ªa de grafos. Desde que Santiago Ram¨®n y Cajal describiera las neuronas y las sinapsis entre ellas, est¨¢ claro que el sistema nervioso es una gran red, cuyos nodos son las neuronas y cuyas aristas son las sinapsis. Es un modelo simplificado ya que las conexiones son m¨²ltiples, algunas bidireccionales y otras no, pero ya sirve para que podamos poner en marcha toda la potencia de la teor¨ªa de grafos y extraer conclusiones. Por ejemplo, es posible determinar la estructura global de la red a partir de estudios de imagen cerebral no invasiva; esta estrategia permite determinar la relevancia que los distintos nodos o estructuras cerebrales tienen para distintos comportamientos y, finalmente, predecir c¨®mo cambiar¨¢ ¨¦ste si se producen da?os, aun m¨ªnimos, en cualquier parte del cerebro. Lo verdaderamente interesante es que, en un futuro no lejano, se podr¨¢ actuar sobre alguno de estos nodos cerebrales espec¨ªficamente para paliar los efectos derivados de muchas enfermedades neurol¨®gicas.

Tambi¨¦n se utilizan m¨¦todos de din¨¢mica no lineal. Ya desde los pioneros modelos en dimensiones uno y dos desarrollados por Hodgkin y Huxley, los sistemas din¨¢micos no lineales se situaron en el coraz¨®n de la investigaci¨®n en neurociencia. No debemos olvidar que el cerebro es un sistema din¨¢mico, y es necesario entender c¨®mo se comunican las neuronas, si ante un suceso determinado producen potenciales de acci¨®n, que forman la base de su lenguaje, o no; y si lo hacen, cu¨¢l es su ritmo. Todo ello nos dir¨¢ finalmente c¨®mo funciona nuestro pensamiento y c¨®mo este se adapta, aprende y madura. Este conocimiento ser¨¢ fundamental para abordar muchos problemas con una gran relevancia social, como la educaci¨®n o incluso las peculiaridades de nuestro marco legal y ¨¦tico.

Otra ¨¢rea fundamental es la teor¨ªa de probabilidades y la estad¨ªstica. Si nuestro cerebro crea una biblioteca, ?cu¨¢l es la probabilidad de que ante un est¨ªmulo concreto encuentre el ¡°libro¡± adecuado? Los m¨¦todos bayesianos son aqu¨ª la clave.

En conclusi¨®n, nuestras neuronas son mejores matem¨¢ticas de lo que pensamos, y si de acuerdo con Galileo el mundo exterior se describe con lenguaje matem¨¢tico as¨ª deber¨¢ ser tambi¨¦n nuestro mundo interior; en caso contrario, no ser¨ªamos capaces de comprenderlo.

Manuel de Le¨®n (Instituto de Ciencias Matem¨¢ticas) y Luis M. Mart¨ªnez (Instituto de Neurociencias) son investigadores del CSIC. Ambos son tambi¨¦n codirectores de los CorBI International Courses,un programa de formaci¨®n de excelencia en biomedicina. En su primera edici¨®n reuni¨® a j¨®venes investigadores y cient¨ªficos de primera l¨ªnea internacional en A Coru?a, del 26 de julio al 5 de agosto de 2016.