Investigador de la USAL averigua que la naturaleza escogió el modelo de red neuronal en los organismos multicelulares por su robustez computacional al daño

Natural Computing publica el artículo de Sergio Miguel Tomé, del Departamento de Informática y Automática, en el que descifra el origen evolutivo del modelo computacional del sistema nervioso.

 

Representación de la actividad neuronal en un cerebro humano. Fuente: Massachusetts General Hospital and Draper Labs

Una mente curiosa y una profunda inquietud desde la infancia por descubrir por qué y cómo el ser humano se ha desarrollado de acuerdo a las características que lo conforman es lo que ha llevado al doctorando del Departamento de Informática y Automática de la Universidad de Salamanca Sergio Miguel Tomé a descubrir que el sistema nervioso en los sistemas multicelulares usa el modelo de red neuronal en la naturaleza -frente a otros posibles- debido a su robustez computacional al daño.

Ese ‘querer saber’ perfectamente combinado entre tecnología y naturaleza ha dado lugar al primer estudio en la historia en el que se descifra científicamente el origen evolutivo del modelo computacional del sistema nervioso. El trabajo acaba de ser publicado por la revista Natural Computing y ha generado incluso el comentario del reputado científico Rodolfo Llinás, neurofisiólogo ocho veces honoris causa por distintas universidades internacionales y university professor de la Universidad de Nueva York, que valora el estudio como “un aporte significativo a la Neurociencia”.

En él, Miguel Tomé, describe que la robustez es una “ventaja evolutiva clave” para los organismos multicelulares que “necesitan procesar información para desarrollar comportamientos activos”, según informó el autor del artículo a Comunicación Universidad de Salamanca.

Dentro de la teoría de la computación existen muchos modelos de computación para procesar información. En cambio, los organismos multicelulares que necesitan procesar información para generar su comportamiento “únicamente usan el modelo de red neuronal”, argumenta el joven investigador.

En este sentido, tomando como punto de partida que la variación se considera una de las características de la reproducción de los organismos y dada la existencia de varios modelos computacionales distintos de la red neuronal, “debería haber organismos multicelulares que usaran modelos computacionales diferentes del de red neuronal. Sin embargo, no los hay”, incide.

Esto fue el detonante para que Sergio Miguel Tomé decidiese llevar a cabo una investigación que permitiese explicar este hecho y lo que, a su vez, le ha permitido demostrar que el modelo computacional de red neuronal tiene una característica que es, al mismo tiempo, una ventaja evolutiva y la causa de que sea seleccionado naturalmente frente a los modelos computacionales que no la tienen: la robustez computacional al daño.

 

Sergio Miguel Tomé

 

Desarrollo de la investigación: en busca de una ventaja evolutiva

Hasta el momento la neurociencia simplemente había asumido que el modelo de red neuronal era el adecuado para generar comportamiento en organismos multicelulares. No se había investigado el motivo de esa “no variabilidad” en los modelos computacionales usados en los sistemas nerviosos de estos organismos para ese fin.

Para llegar a los resultados, en su investigación Miguel Tomé analizó primeramente las hipótesis actuales sobre el origen del sistema nervioso y constató, efectivamente, que sólo explicaban la necesidad de una capacidad de procesamiento de información para generar un comportamiento, sin profundizar en la cuestión de por qué de entre los posibles modelos computacionales se elige el modelo de red neuronal.

Al respecto, propuso seis hipótesis que argumentaran la selección por la naturaleza de este modelo sobre otros posibles. Para ver si una de ellas es realmente una ventaja evolutiva se “hacía necesario constatarla con otros modelos computacionales que mostrasen si es en verdad -o no- una ventaja evolutiva real”, exclama.

 

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