Traducido del original en https://www.quantamagazine.org/how-the-brain-creates-a-timeline-of-the-past-20190212/ escrito por Jordana Cepelewicz.


 

Comenzó hace aproximadamente una década en la Universidad de Siracusa, con un conjunto de ecuaciones garabateadas en una pizarra. Marc Howard, un neurocientífico cognitivo de la Universidad de Boston, y Karthik Shankar, quien era entonces uno de sus estudiantes postdoctorales, querían descubrir un modelo matemático de procesamiento del tiempo: una función computable neurológicamente para representar el pasado, como un lienzo mental en el cual el cerebro pudiera pintar recuerdos y percepciones. “Piensa en cómo la retina actúa como una pantalla que proporciona todo tipo de información visual”, dijo Howard. “Eso es lo que el tiempo es para la memoria. Y queremos que nuestra teoría explique cómo funciona esa pantalla “.

Es bastante sencillo representar un cuadro de información visual (como la intensidad de la luz o el brillo) en funciones de ciertas variables, por ejemplo la longitud de onda, ya que los receptores dedicados en nuestros ojos miden directamente esas cualidades en lo que vemos. Pero el cerebro no tiene tales receptores para el tiempo. “La percepción del color o la forma es mucho más obvia”, dijo Masamichi Hayashi, neurocientífico cognitivo de la Universidad de Osaka en Japón. “Pero el tiempo es una propiedad tan difícil de alcanzar”. Para codificar eso, el cerebro tiene que hacer algo menos directo.

El objetivo de Howard y Shankar fue identificar con precisión cómo se veía eso en al nivel de las neuronas. Su única corazonada al comenzar el proyecto era, según Howard, su “sensación estética de que debería haber un pequeño número de reglas simples y hermosas”.

Crearon ecuaciones para describir cómo el cerebro podría en teoría codificar el tiempo de manera indirecta. En su esquema, a medida que las neuronas sensoriales se disparan en respuesta a un evento que se desarrolla, el cerebro asigna el componente temporal de esa actividad a una representación intermedia de la experiencia: una transformada de Laplace, en términos matemáticos. Esa representación le permite al cerebro preservar la información sobre el evento como una función de alguna variable que puede codificar en lugar de una función del tiempo (que no puede). Luego, el cerebro puede mapear la representación intermedia en otra actividad para una experiencia temporal (una transformada de Laplace inversa) para reconstruir un registro comprimido de qué sucedió y cuándo.

Apenas unos meses después de que Howard y Shankar comenzaran a desarrollar su teoría, otros científicos descubrieron de forma independiente las neuronas, llamadas “células del tiempo”, que eran “lo más cerca posible de tener ese registro explícito del pasado”, según Howard. Cada una de estas células se sintonizó en ciertos puntos en un lapso de tiempo, con algunos disparos, por ejemplo, un segundo después de un estímulo y otros después de cinco segundos, esencialmente cerrando los lapsos de tiempo entre experiencias. Los científicos podían observar la actividad de las células y determinar cuándo se había presentado un estímulo, en función de las células que se habían disparado. Esta fue la parte de la transformación inversa de Laplace del marco de los investigadores, la aproximación de la función del tiempo pasado. “Pensé, Dios mío, estas cosas en la pizarra, esto podría ser real”, dijo Howard.

“Fue entonces cuando supe que el cerebro iba a cooperar”, agregó.

Revitalizados ahora por el apoyo empírico de su teoría, él y sus colegas han estado trabajando en un marco más amplio, que esperan usar para unificar los diferentes tipos de memoria del cerebro y más: si sus ecuaciones son implementadas por las neuronas, podrían usarse para describir no solo la codificación del tiempo, sino también una serie de otras propiedades, incluso el pensamiento mismo.

Pero eso es un gran ‘si’. Desde el descubrimiento de las “células del tiempo” en 2008, los investigadores habían visto evidencia detallada y confirmadora de solo la mitad de las fórmulas matemáticas involucradas. La otra mitad (la representación intermedia del tiempo) seguía siendo enteramente teórica.

Hasta este último verano.

 

Ordenamientos y marcas de tiempo

En 2007, un par de años antes de que Howard y Shankar comenzaran a intercambiar ideas para su marco, Albert Tsao (ahora investigador postdoctoral en la Universidad de Stanford) era un estudiante universitario que estaba haciendo una pasantía en el Instituto Kavli de Neurociencia de Sistemas en Noruega. Pasó el verano en el laboratorio de May-Britt Moser y Edvard Moser, quienes habían descubierto recientemente las células de red (las neuronas responsables de la navegación espacial) en un área del cerebro llamada corteza entorrinal media. Tsao se preguntaba qué podría estar haciendo su estructura hermana, la corteza entorrinal lateral. Ambas regiones brindan una gran cantidad de input al hipocampo, que genera nuestros recuerdos “episódicos” de experiencias que ocurren en un momento particular en un lugar en particular. Si la corteza entorrinal media era responsable de representar a este último, entonces tal vez la corteza entorrinal lateral albergara una señal de tiempo.

El tipo de tiempo vinculado a la memoria en el que Tsao quería basarse está profundamente arraigado en la psicología. Para nosotros, el tiempo es una secuencia de eventos, una medida de contenido que cambia gradualmente. Eso explica por qué recordamos los eventos recientes mejor que los de hace mucho tiempo, y por qué cuando una cierta memoria viene a la mente, tendemos a recordar los eventos que ocurrieron casi al mismo tiempo. Pero, ¿cómo se creó desde allí un historial temporal ordenado y qué mecanismo neuronal lo habilitó?

Tsao no encontró nada al principio. Incluso determinar cómo abordar el problema fue complicado porque, técnicamente, absolutamente todo tiene cierta calidad temporal. Examinó la actividad neural en la corteza entorrinal lateral de las ratas mientras buscaban comida en un recinto, pero no pudo dar forma ni sentido a lo que mostraron los datos. Ninguna señal de tiempo distintiva parecía emerger.

Tsao presentó el trabajo, regresó a la escuela y durante años dejó solo los datos. Más tarde, como estudiante graduado en el laboratorio de Moser, decidió revisarlo, esta vez intentando un análisis estadístico de las neuronas corticales a nivel poblacional. Fue entonces cuando lo vio: un patrón de disparo que, para él, se parecía mucho al tiempo.

Él, los Mosers y sus colegas organizaron experimentos para hacer más pruebas sobre esta conexión. En una serie de ensayos, se colocó una rata en una caja con libertad para vagar y buscar alimento. Los investigadores registraron la actividad neural de la corteza entorrinal lateral y las regiones cerebrales cercanas. Después de unos minutos, sacaron a la rata de la caja y la dejaron descansar, luego la volvieron a colocar. Hicieron esto 12 veces durante una hora y media aproximadamente, alternando los colores de las paredes (que podrían ser negras o blancas) entre pruebas.

Surgió eventualmente lo que parecía una conducta neural relacionada con el tiempo, principalmente en la corteza entorrinal lateral. La velocidad de disparo de esas neuronas se aumentó bruscamente cuando la rata entraba en la caja. A medida que pasaban los segundos y luego los minutos, la actividad de las neuronas disminuía inconstantemente. Esa actividad aumentaba de nuevo al comienzo de la siguiente prueba, cuando la rata volvia a entrar en la caja. Mientras tanto, en algunas células, la actividad disminuía no solo durante cada prueba sino durante todo el experimento; en otras células, aumentó a lo largo.

Sobre la base de la combinación de estos patrones, los investigadores (y probablemente las ratas) podrían diferenciar los ensayos (rastrear las señales de ciertas sesiones en el cuadro, como si fueran marcas de tiempo) y ponerlas en orden. Cientos de neuronas parecían estar trabajando juntas para mantener un registro del orden de las pruebas y la duración de cada una.

“Se obtienen patrones de actividad que no son simplemente una combinación de retrasos para retener información, sino que analizan la estructura episódica de las experiencias”, dijo Matthew Shapiro, neurocientífico de Albany Medical College en Nueva York quien no participó en el estudio.

Las ratas parecían estar usando estos “eventos” (cambios en el contexto) para tener una idea de cuánto tiempo había pasado. Los investigadores sospecharon que la señal podría verse muy diferente cuando las experiencias no estaban tan claramente divididas en episodios separados. Así que tenían ratas que corrían alrededor de una pista en forma de ocho en una serie de pruebas, a veces en una dirección y otras en la otra. Durante esta tarea repetitiva, las señales de tiempo de la corteza entorrinal lateral se superponían, lo que probablemente indica que las ratas no pudieron distinguir un ensayo de otro: se mezclaron en el tiempo. Sin embargo, las neuronas parecían estar rastreando el paso del tiempo en vueltas únicas, donde se producía cambio suficiente de un momento a otro.

Tsao y sus colegas estaban entusiasmados porque, según afirmaban, habían comenzado a descubrir un mecanismo del tiempo subjetivo en el cerebro, uno que permitía que los recuerdos estuvieran claramente marcados. “Muestra cómo nuestra percepción del tiempo es elástica”, dijo Shapiro. “Un segundo puede durar para siempre. Los días pueden desaparecer. Es esta codificación mediante el análisis de los episodios que, para mí, da una explicación muy clara de la forma en que vemos el tiempo. Estamos procesando las cosas que suceden en secuencias, y lo que sucede en esas secuencias puede determinar la estimación subjetiva de cuánto tiempo pasa ”. Los investigadores ahora quieren saber cómo sucede esto.

Los cálculos de Howard podrían ayudar con eso. Cuando se enteró de los resultados de Tsao, que se presentaron en una conferencia en 2017 y se publicaron en la revista Nature el pasado agosto, se mostró extasiado: las diferentes tasas de disminución que Tsao había observado en la actividad neuronal eran exactamente lo que su teoría había predicho que sucedería en la representación intermedia de la experiencia del cerebro. “Parecía una transformada de Laplace del tiempo”, dijo Howard.

“Fue algo raro. Tuvimos estas ecuaciones en la pizarra para la transformada de Laplace y la inversa casi al mismo tiempo en que las personas descubrían las “células del tiempo”. Así que pasamos los últimos 10 años viendo lo inverso, pero no habíamos visto la transformada original… ahora lo tenemos. Estoy muy emocionado.”, agregó.

“Fue muy emocionante”, dijo Kareem Zaghloul, neurocirujano e investigador de los Institutos Nacionales de Salud en Maryland, “porque los datos que mostraron eran muy consistentes con las ideas [de Howard].” (En el trabajo publicado el mes pasado, Zaghloul y su equipo mostraron cómo los cambios en los estados neuronales en el lóbulo temporal humano se relacionaban directamente con el desempeño de las personas en una tarea de memoria).

“Hubo una alta posibilidad de que todo el trabajo que mis colegas, mis alumnos y yo habíamos hecho fuera simplemente imaginario. Que se tratara de un conjunto de ecuaciones que no existían en ningún lugar del cerebro o del mundo “, agregó Howard.

“Verlo allí, en los resultados del laboratorio de otra persona… fue un gran día”.

Creando lineas del tiempo del pasado y del futuro

Si el modelo de Howard es verdadero, entonces puede decirnos cómo creamos y mantenemos una línea de tiempo del pasado: lo que él describe como una “cola de cometa que se arrastra”, extendiéndose detrás de nosotros a medida que avanzamos en nuestras vidas, volviéndonos más borrosos y más comprimidos a medida que retrocede en el pasado. Esa línea de tiempo podría ser útil no solo para la memoria episódica en el hipocampo, sino también para la memoria operativa en la corteza prefrontal y las respuestas condicionantes en el núcleo estriado. Las mismas “pueden entenderse como operaciones diferentes que trabajan en la misma forma de historia temporal”, dijo Howard. Aunque los mecanismos neuronales que nos permiten recordar un evento como nuestro primer día de clases son diferentes a los que nos permiten recordar un hecho o una habilidad (como un número de teléfono o andar en bicicleta), puede que todos dependan de esta misma base.

El descubrimiento de las “células del tiempo” en esas regiones del cerebro (“Cuando las buscas, las ves en todas partes”, según Howard) parece apoyar la idea. Lo mismo con los hallazgos recientes (que pronto serán publicados por Howard, Elizabeth Buffalo de la Universidad de Washington y otros colaboradores) de que los monos que ven una serie de imágenes muestran el mismo tipo de actividad temporal en su corteza entorrinal que Tsao observó en las ratas. “Es exactamente lo que uno esperaría: el tiempo desde que se presentó la imagen”, dijo Howard.

Howard sospecha que el registro sirve no solo a la memoria sino a la cognición en su totalidad. Los mismos cálculos, propone, también pueden ayudarnos a entender nuestro sentido del futuro: es una cuestión de traducir las funciones involucradas. Y eso podría ayudarnos a dar sentido a la medición del tiempo, ya que está involucrada en la predicción de eventos futuros (algo que a su vez se basa en el conocimiento obtenido de experiencias pasadas).

Howard también ha comenzado a mostrar que las mismas ecuaciones que el cerebro podría usar para representar el tiempo también se podrían aplicar al espacio, a la numerosidad (nuestro sentido de los números) y a la toma de decisiones basadas en la evidencia recopilada — en fin, a cualquier variable que se pueda colocar en el lenguaje de estas ecuaciones. “Para mí, lo atractivo es que has creado una especie de moneda neuronal del pensamiento”, dijo Howard. “Si puedes escribir el estado del cerebro… lo que hacen decenas de millones de neuronas, como ecuaciones y transformaciones de ecuaciones, eso es pensar“.

Él y sus colegas han estado trabajando en extender la teoría a otros dominios de la cognición. Un día, tales modelos cognitivos podrían incluso conducir a un nuevo tipo de inteligencia artificial construida sobre una base matemática diferente a la de los métodos de aprendizaje profundo de hoy. Ya el mes pasado los científicos construyeron un nuevo modelo de red neuronal de percepción del tiempo, que se basaba únicamente en medir y reaccionar a los cambios en una escena visual. (Sin embargo, el enfoque se centró en la parte de la información sensorial de la imagen: lo que estaba sucediendo en la superficie y no en lo más profundo de las regiones cerebrales relacionadas con la memoria que estudian Tsao y Howard).

Pero antes de que sea posible su aplicación a la IA, los científicos necesitan determinar cómo el cerebro mismo está logrando esto. Tsao reconoce que todavía hay mucho por descubrir, incluyendo qué impulsa a la corteza entorrinal lateral a hacer lo que está haciendo y qué específicamente permite que los recuerdos se etiqueten. Pero las teorías de Howard ofrecen predicciones tangibles que podrían ayudar a los investigadores a encontrar nuevos caminos hacia las respuestas.

Por supuesto, el modelo de Howard de cómo el cerebro representa el tiempo no es la única idea que existe. Algunos investigadores, por ejemplo, postulan cadenas de neuronas, unidas por sinapsis, que se activan secuencialmente. O podría resultar que esté en juego un tipo diferente de transformada, y no la transformada de Laplace.

Esas posibilidades no frenan el entusiasmo de Howard.

“Esto podría estar todo mal”, dijo. “Pero estamos emocionados y trabajando duro”.