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» » Cómo la anestesia apaga la conciencia

Referencia: Physics.APS.org .
por Philip Ball, 4 de septiembre 2015
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Un modelo computerizado de una red de neuronas muestra la rápida caída de la capacidad de la red para transmitir información, imitando los cambios en las ondas cerebrales que acompañan a la anestesia.

Un modelo de neuronas conectadas en red puede hacer una transición repentina a un estado de información de bajo flujo que imita la anestesia. Crédito: iStockphoto.com/selvanegra

Una vez aplicada la anestesia, la mente parece apagarse bruscamente y luego volver a salir de la oscuridad con igual rapidez. Un nuevo modelo teórico sugiere que estos cambios se dan de manera repentina, un cambio global en la capacidad de la red de neuronas para transmitir información. El modelado puede reproducir los cambios en la actividad eléctrica ("ondas cerebrales") observadas con pacientes anestesiados. Los investigadores dicen que su teoría podría proporcionar una base simple para la comprensión de cómo el cerebro adquiere sus funciones cognitivas conscientes.

Los investigadores no terminan de entender cómo una actividad de neuronas interconectadas individualmente conduce a los efectos generales de la anestesia. Yan Xu y sus colegas, de la Universidad de Pittsburgh School of Medicine, se preguntaron si la pérdida de la conciencia podría estar relacionada con una disminución de la capacidad de la información sensorial a la hora de encontrar su camino a través de la red neural del cerebro. Esta información debe ser transmitida desde una región llamada tálamo, que regula la conciencia y el estado de alerta, hasta la corteza, donde las funciones cognitivas "superiores" procesan la información como una imagen del mundo.

Los investigadores desarrollaron un modelo sencillo con una red en forma de árbol de "nodos", en el que una señal de entrada en el "tronco" se ve difundida a través de todas las ramas. Cada nodo, lo cual representaría una neurona individual o regiones cerebrales enteras, suman las entradas que recibe de los nodos conectados y luego pasan esta suma a otros nodos.

En este modelo, la probabilidad de una señal que se ha pasado con éxito a lo largo de cualquier enlace es controlado por un factor de probabilidad p que se aplica a toda la red. Para un determinado recorrido de simulación, p se fija en un valor entre 1 (100% de probabilidad de transmisión) y 0 (cero probabilidad de transmisión), y cada enlace en un estado on/off es reevaluado periódicamente. Si p se ajusta a 0,6, por ejemplo, entonces hay una probabilidad de un 60% en cada instante, de una transmisión exitosa entre cualquier par de nodos conectados. Si p es cero, un enlace que está apagado en un momento dado, podría activarse de nuevo al momento siguiente. La disminución de p imita el efecto de la anestesia, donde se bloquean las señales entre las neuronas.

Xu y sus colegas encontraron que la realización computerizada de su modelo de ramificación, con 7.381 nodos en total, captura la firma eléctrica de la anestesia en los pacientes. Los electrodos en el cuero cabelludo recogen algunas de las señales neuronales y generan formas de onda complejas (EEG) que se procesan para indicar las frecuencias que las componen (utilizando la técnica estándar de análisis de Fourier). Las ondas se categorizan en base a estos componentes de frecuencia. Un cerebro anestesiado sufre un cambio, desde las llamadas ondas gamma y beta asociadas a la conciencia hasta las ondas alfa asociadas con la relajación y somnolencia, y las ondas delta asociadas con el sueño profundo.

Cuando realizaron las simulaciones, utilizando la señal aleatoria conocida como ruido blanco, como entrada, encontraron que un nodo seleccionado de forma aleatoria en una capa de salida de la red (puntas de las ramas), producía señales que coincidían con las de los pacientes. Dichas señales cambiaron desde ondas predominantemente gamma y beta en alta p (cercano a 1) hasta la mayoría de ondas alfa y delta en baja p (por debajo de 0,5).

Los investigadores también se basaron en la teoría estándar de información para definir la cantidad de información codificada en las señales de entrada y de salida de la red, en términos de la llamada entropía de la información. La entropía de la salida relativa a la entrada cayó abruptamente en un valor de p aproximadamente a 0,3, lo que significa que estaba siendo transmitida muy poca información a través de la red. Lo abrupto relativo de esta transición, coincide con la observación de que existe una concentración crítica del anestésico frente al cual se pierde brusca y completamente la conciencia.

Los investigadores dicen que esta ruptura de la transmisión de información refleja el hecho de que a baja p se convierte en prácticamente imposible que la información pueda encontrar una trayectoria continua a través de la red. Esta pérdida de una ruta totalmente conectada se llama transición de percolación, semejante a la forma en que un fluido que fluye al azar a través de una red porosa (como el agua caliente a través de los granos de café) "busca" completar una ruta. Pero incluso a muy baja p, dicen los investigadores, aún podría abrirse una ruta transitoria por casualidad.

"Es intrigante que un simple modelo, en el marco teoría de la percolación tradicional, con un solo parámetro relacionado con la conectividad de red, puede dar cuenta de varias características de la dinámica del cerebro bajo anestesia", señala Plamen Ivanov, de la Universidad de Boston. "La belleza de este enfoque está en su simpleza, construida a partir de principios básicos, y genera ricas  dinámicas controladas por un solo parámetro". Aunque advierte que el modelo aún necesita de un largo camino desde el cual explicar los mecanismos reales de la conciencia.

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Publicación: Percolation Model of Sensory Transmission and Loss of Consciousness Under General Anesthesia.. David W. Zhou, David D. Mowrey, Pei Tang, and Yan Xu. Phys. Rev. Lett. 115, 108103 – Published 4 September 2015

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