Los cient\u00edficos han creado partes clave de las c\u00e9lulas cerebrales sint\u00e9ticas que pueden contener “recuerdos” celulares durante milisegundos. El logro podr\u00eda alg\u00fan d\u00eda conducir a computadoras que funcionen como el cerebro humano.<\/p>\n\n\n\n
Estas partes, que se utilizaron para modelar una c\u00e9lula cerebral artificial, utilizan part\u00edculas cargadas llamadas iones para producir una se\u00f1al el\u00e9ctrica, de la misma manera que la informaci\u00f3n se transfiere entre las neuronas del cerebro. Las computadoras actuales pueden hacer cosas incre\u00edbles, pero esta potencia de procesamiento tiene un alto costo energ\u00e9tico. Por el contrario, el cerebro humano es notablemente eficiente y utiliza aproximadamente la energ\u00eda contenida en dos pl\u00e1tanos para hacer el trabajo de un d\u00eda entero.<\/p>\n\n\n\n
Si bien las razones de esta eficiencia no est\u00e1n del todo claras, los cient\u00edficos han razonado que si pudieran hacer que una computadora se pareciera m\u00e1s al cerebro humano, requerir\u00eda mucha menos energ\u00eda. Una forma en que los cient\u00edficos intentan replicar la maquinaria biol\u00f3gica del cerebro es utilizando el poder de los iones, las part\u00edculas cargadas de las que depende el cerebro para producir electricidad.<\/p>\n\n\n\n
En el nuevo estudio, publicado en la revista Science el 6 de agosto, investigadores del Centre national de la recherche scientifique en Par\u00eds, Francia, crearon un modelo inform\u00e1tico de neuronas artificiales que podr\u00edan producir el mismo tipo de se\u00f1ales el\u00e9ctricas que las neuronas utilizan para transferir informaci\u00f3n. en el cerebro. Al enviar iones a trav\u00e9s de canales delgados de agua para imitar los canales de iones reales, los investigadores podr\u00edan producir estos picos el\u00e9ctricos. Y ahora, incluso han creado un modelo f\u00edsico que incorpora estos canales como parte de una investigaci\u00f3n in\u00e9dita y en curso.<\/p>\n\n\n\n
“Que yo sepa, es la primera vez que la gente [ha hecho] esto con iones”, dijo el coautor del estudio Lyd\u00e9ric Bocquet, f\u00edsico de la \u00c9cole Normale Sup\u00e9rieure.<\/p>\n\n\n\n
En un nivel m\u00e1s fino, los investigadores crearon un sistema que imita el proceso de generaci\u00f3n de potenciales de acci\u00f3n: picos en la actividad el\u00e9ctrica generados por las neuronas que son la base de la actividad cerebral. Para generar un potencial de acci\u00f3n, una neurona comienza a dejar entrar m\u00e1s iones positivos, que son atra\u00eddos por los iones negativos dentro de la c\u00e9lula.<\/p>\n\n\n\n
El potencial el\u00e9ctrico, o voltaje a trav\u00e9s de la membrana celular, hace que se abran puertas en la celda llamadas canales i\u00f3nicos activados por voltaje, lo que aumenta la carga a\u00fan m\u00e1s antes de que la celda alcance un pico y vuelva a la normalidad unos milisegundos m\u00e1s tarde. Luego, la se\u00f1al se transmite a otras c\u00e9lulas, lo que permite que la informaci\u00f3n viaje por el cerebro.<\/p>\n\n\n\n
Para imitar los canales i\u00f3nicos activados por voltaje, los investigadores modelaron una capa delgada de agua entre l\u00e1minas de grafeno, que son l\u00e1minas de carbono extremadamente delgadas. Las capas de agua en las simulaciones ten\u00edan una, dos o tres mol\u00e9culas de profundidad, que los investigadores caracterizaron como una hendidura de casi dos dimensiones.<\/p>\n\n\n\n
Bocquet dijo que los investigadores quer\u00edan usar este entorno bidimensional porque las part\u00edculas tienden a reaccionar mucho m\u00e1s fuertemente en dos dimensiones que en tres, y exhiben propiedades diferentes en dos dimensiones, lo que los investigadores pensaron que podr\u00edan ser \u00fatiles para su experimento.<\/p>\n\n\n\n
“En f\u00edsica, las dos dimensiones son muy raras”, dijo Bocquet. “As\u00ed que esperas que ocurran cosas nuevas”.<\/p>\n\n\n\n
Al probar el modelo en una simulaci\u00f3n por computadora, los investigadores encontraron que cuando aplicaban un campo el\u00e9ctrico al canal, los iones en el agua formaban estructuras parecidas a gusanos. A medida que el equipo aplicaba un campo el\u00e9ctrico mayor en la simulaci\u00f3n, estas estructuras se romper\u00edan con la suficiente lentitud como para dejar un “recuerdo” o un indicio de la configuraci\u00f3n alargada.<\/p>\n\n\n\n
Cuando los investigadores ejecutaron una simulaci\u00f3n que vinculaba dos canales y otros componentes para imitar el comportamiento de una neurona, encontraron que el modelo pod\u00eda generar picos en la actividad el\u00e9ctrica como potenciales de acci\u00f3n, y que “recordaba” propiedades consistentes en dos estados diferentes, uno donde los iones condujeron m\u00e1s electricidad y uno donde condujeron menos. En esta simulaci\u00f3n, la “memoria” del estado previo de los iones dur\u00f3 unos milisegundos, aproximadamente al mismo tiempo que las neuronas reales necesitan para producir un potencial de acci\u00f3n y volver a un estado de reposo.<\/p>\n\n\n\n
Este es un tiempo bastante largo para los iones, que generalmente operan en escalas de tiempo de nanosegundos o menos. En una neurona real, un potencial de acci\u00f3n equivale a una memoria celular en la neurona; nuestros cerebros utilizan la apertura y el cierre de canales i\u00f3nicos para crear este tipo de memoria.<\/p>\n\n\n\n
“Tenemos una memoria similar al final, pero la raz\u00f3n del fen\u00f3meno es muy diferente”, dijo Bocquet.<\/p>\n\n\n\n
Haciendo un ‘recuerdo’ “Los memristores t\u00edpicos con los que trabajo, y con los que trabajan otras personas en la literatura, son memristores de estado s\u00f3lido”, dijo Gina Adam, profesora asistente de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica e inform\u00e1tica en la Universidad George Washington, que no particip\u00f3 en el estudio. Esta nueva investigaci\u00f3n sobre la creaci\u00f3n de memristores fluidos es “muy prometedora y muy intrigante”, agreg\u00f3 Adam.<\/p>\n\n\n\n Tambi\u00e9n dijo que, si bien es probable que las computadoras pr\u00e1cticas similares a cerebros est\u00e9n muy lejos, esta investigaci\u00f3n tambi\u00e9n podr\u00eda ayudar a los cient\u00edficos a comprender mejor c\u00f3mo el cerebro procesa la informaci\u00f3n y desarrollar nuevas teor\u00edas de la computaci\u00f3n similar a la del cerebro. Desde que realiz\u00f3 esta investigaci\u00f3n con simulaciones por computadora, Bocquet dice que \u00e9l y sus colaboradores de la Universidad de Manchester en el Reino Unido han dado vida a su teor\u00eda, us\u00e1ndola para crear una sinapsis artificial, la parte de una neurona que transmite se\u00f1ales el\u00e9ctricas, y han comenz\u00f3 a realizar experimentos con \u00e9l.<\/p>\n\n\n\n “Es emocionante porque ahora es un patio de recreo”, dijo Bocquet. “Podemos explorar estas cosas de forma activa”. <\/p>\n\n\n\n
<\/strong>El nuevo modelo es una versi\u00f3n de un componente electr\u00f3nico llamado memristor, o resistencia de memoria, que tiene la propiedad \u00fanica de retener informaci\u00f3n de su historial. Pero los memristores existentes no usan l\u00edquido, como lo hace el cerebro.<\/p>\n\n\n\n