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Ciencia

Así es como el diseño de los axones garantiza un eficiente funcionamiento neuronal

Por Maria Hernández MéndezJul 12, 20184 minutos de lectura
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Hasta el momento, los científicos desconocían las razones por las cuales los axones neuronales están diseñados de la forma en la que se presentan.

Sobre esto, recientemente, un grupo de bioingenieros de la Universidad de California, en San Diego, lograron develar este misterio desconcertante, lo que pudiese ser la clave para comprender los trastornos neurológicos.

Los axones son los brazos delgados de las neuronas que permiten la transmisión de información entre estas células cerebrales; al estudiarlos, los expertos han notado que pudiesen transmitir la información de forma más rápida a lo que se ha observado, sin embargo, de ser así, las neuronas terminarían abrumadas, lo que se traduciría en déficits en la actividad cerebral.

Teniendo esto en cuenta, para los científicos resultaba un misterio el porqué de esta situación. Se creía intuitivamente que los axones tienen este diseño para lograr un equilibrio respecto a la velocidad con la que la información fluye entre las neuronas y el tiempo que le lleva a estas células procesar los datos; no obstante, esta información no había sido verificada empíricamente.

El equilibrio neuronal al que se hace referencia se denomina relación de refracción, es decir, la relación entre el periodo refractario de una neurona cuando esta no puede procesar las señales entrantes -puesto que sus canales iónicos deben reestablecerse luego de ser inundados con sodio- junto a la latencia de información que viaja por el axón.

Cuando la relación se aproxima a uno, se habla de un equilibrio perfecto, pues las neuronas estarían operando de la forma más eficiente posible.

Este planteamiento pudo validarse gracias a una investigación llevada a cabo por Francesca Puppo, una investigadora postdoctoral en el laboratorio del Profesor de Bioingeniería Gabriel Silva, en la Escuela de Ingeniería Jacobs, en la Universidad de California.

Particularmente, observaron que la relación de refracción media de casi 12.000 axones examinados fue de 0,92, bastante cercano al valor teórico anticipado respecto al equilibrio perfecto.

Para demostrarlo, fueron empleados los datos de la base de datos NeuroMorpho, donde se analizaron un tipo de células neuronales llamadas células de cesto; en este sentido, se usaron los datos morfológicos en tercera dimensión a fin de desarrollar un modelo basado en gráficos de los axones de las neuronas.

Posteriormente, fue calculada la velocidad de conducción entre los axones teniendo en cuenta el diámetro en diferentes puntos a lo largo de las arborizaciones axonales, además de estimarse el periodo refractario a lo largo de los axones, desde el soma hasta los terminales sinápticos.

En esta línea, la velocidad de conducción y la longitud de las ramas fueron usadas para el cálculo del retardo de propagación, que luego fue comparado con el periodo de refracción para calcular la relación de refracción.

De esta manera, se observó que los axones de diferentes características, bien sea largos, cortos, rectos o curvos, tenían una relación de refracción bastante cercano a uno, lo que quiere decir que cuando los axones crecen de forma larga y curva, la neurona se diseña de forma complementaria para ralentizar el potencial de acción de las señales, optimizando la relación de refracción.

Por el contrario, cuando esto no ocurre, se presentan fallas en la eficiencia del flujo de información entre las neuronas, lo que se observa en personas con padecimientos tales como el trastorno del espectro autista.

De acuerdo a Puppo, comprender esto hace posible que en el futuro se entienda cómo se perturba el flujo de información en trastornos neurológicos tales como la esquizofrenia, además de entender cómo las drogas afectan el funcionamiento neuronal.

Finalmente, en función de lo planteado por los investigadores, al comprender la función de la relación de refracción y la forma de los axones, sería posible el desarrollo de redes neuronales artificiales parecidas al cerebro.

Referencia:  An Optimized Structure-Function Design Principle Underlies Efficient Signaling Dynamics in Neurons, (2018). https://doi.org/10.1038/s41598-018-28527-2

Axones Neurociencias Neuronas Trastornos neurológicos

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