Investigador de la USAL averigua por qué la naturaleza eligió el modelo de red neuronal en los organismos multicelulares

SALAMANCA, 18 Abr. (EUROPA PRESS) -

El doctorando del Departamento de Informática y Automática de la Universidad de Salamanca Sergio Miguel Tomé ha publicado un estudio en el que ha puesto de relieve 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".

El trabajo, "el primer estudio en la historia en el que se descifra científicamente el origen evolutivo del modelo computacional del sistema nervioso", acaba de ser publicado por la revista 'Natural Computing', ha explicado la Universidad de Salamanca.

Incluso, esta tarea ha generado el comentario del 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", ha añadido la institución académica salmantina.

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 ha informado 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", ha argumentado el joven investigador.

En este sentido, tras tomar 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", ha incidido.

Esto fue el detonante para que Sergio Miguel Tomé decidiese llevar a cabo una investigación que le ayudase a 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".

INVESTIGACIÓN

Hasta el momento la neurociencia 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, ha indicado la USAL.

Para llegar a los resultados, en su investigación Miguel Tomé analizó primeramente las hipótesis actuales sobre el origen del sistema nervioso y ha constatado 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. Y para ver si una de ellas era realmente una ventaja evolutiva se "hacía necesario constatarla con otros modelos computacionales que mostrasen si es en verdad -o no- una ventaja evolutiva real", ha apuntado.

Para ello, en la investigación definió tres modelos computacionales alternativos biológicamente plausibles. Tras analizar cada hipótesis frente a los cuatro modelos computacionales, solo una de las hipótesis se mostró como "una clara ventaja evolutiva" y era, además, algo de lo que carecen los tres modelos alternativos pero que sí estaba presente en el modelo de red neuronal, "la robustez computacional al daño", ha subrayado el doctorando de la USAL.

"Considerando el resultado, he formulado cuatro principios sobre la robustez computacional y su relación con la evolución del sistema nervios. Además de fijar la robustez computacional como una ventaja evolutiva clave, los principios determinan los límites de robustez entre los que ésta puede variar en la evolución en base a la selección natural. Estos resultados ayudan a tener una visión más completa de la evolución del sistema nervioso en la naturaleza", ha concluido Sergio Miguel Tomé.

RODOLFO LLINÁS

En palabras del científico Rodolfo Llinás, la propuesta que presenta Sergio Miguel Tomé en su artículo 'The influence of computational traits on the natural selection of the nervous system' es "significativa porque trata una incógnita hasta ahora no planteada en las investigaciones sobre la evolución el sistema nervioso".

Asimismo, Llinás ha recordado, según la USAL, que los estudios realizados en el pasado se relacionan con "los mecanismos de procesamiento informacional y su traducción en actividad intelectual y movimiento" y que, sin embargo, "poca importancia se le ha dado a la metodología por la cual tal información es computable por un sistema de redes neuronales".

En su opinión, el trabajo que ha presentado Sergio Miguel con referencia a la robustez computacional "define una variable importante en la evolución del sistema nervioso y, por ende, es un aporte significativo a la neurociencia".

Además, destaca que su propuesta genera "un nuevo paso en la historia del estudio de las propiedades computacionales del sistema nervioso, originalmente iniciado por McCulloch y Pitts en el MIT en 1943.

INCYL

Por su parte, la Universidad de Salamanca -a través del Instituto de Neurociencias de Castilla y León (INCYL)- también ha querido valorar la importancia de la investigación desarrollada por Miguel Tomé, ha destacado la USAL.

Al respecto, el subdirector del Instituto, Ángel Porteros, ha considerado que Sergio Miguel Tomé ha realizado un "análisis muy exhaustivo" en su artículo donde revisa el modelo de redes neuronales biológicas y en el que se destaca cómo ese modelo "se ha seleccionado y conservado frente a otros posibles modelos de computación disponibles a la hora de generar predicciones y comportamientos complejos".

Su "profundo estudio" desde el ámbito de la computación sobre las ventajas adaptativas que han permitido el mantenimiento y expansión de las redes neuronales en el mundo natural es "de innegable interés tanto para investigadores sobre la evolución del sistema nervioso como para desarrolladores de sistemas predictivos artificiales", ha insistido el subdirector del Instituto.

En este sentido, el Instituto ha invitado a Sergio Miguel Tomé a impartir un seminario de investigación el próximo 9 junio, a partir de las 12.00 horas., en el que explicará el desarrollo y resultados de su estudio en una sesión abierta al público.