El descubrimiento recientemente realizado por científicos del Instituto de Física de La Plata dependiente de la Universidad Nacional de La Plata (Facultad de Ciencias Exactas) y el CONICET provee un avance teórico significativo en la comprensión por parte de los investigadores de cómo  el cerebro responde al dolor y procesa su información.

Las múltiples sensaciones que experimenta nuestro cuerpo van acompañadas de intercambios de información en forma de señales eléctricas dentro del cerebro, y la sensación de dolor no es una excepción. Estas señales eléctricas pueden ser ondas, de forma similar a como las ondas de radio se usan para emitir música desde la emisora a los usuarios. La principal diferencia con el cerebro es que las diferentes zonas del mismo pueden funcionar como emisoras o receptoras de señales dependiendo de la situación.
 

El  análisis de los investigadores de la UNLP reveló que una configuración en la que el 20% de todas las interneuronas es inhibitoria maximiza de la transmisión de información asociada al dolor.

Hasta ahora, las investigaciones han demostrado que la intensidad del dolor puede estar directamente relacionada con la actividad cerebral eléctrica de las ondas gamma (con frecuencias que van entre los 30 y los 70 Hz). Estas ondas se ven alteradas por la activación y desactivación de un tipo particular de neuronas, las "interneuronas", que conectan diferentes regiones del cerebro. Sin embargo, aún no está claro cómo afectan a este proceso las interneuronas "inhibidoras", que impiden el paso de mensajes químicos entre estas regiones.

El Doctor Montani expresó, “Este descubrimiento nos permite avanzar significativamente en el desarrollo de herramientas que nos posibilitan analizar y entender cómo el cerebro procesa la información de los tejidos neuronales asociados al dolor”.

“El circuito subyacente del proceso del dolor implica una configuración específica de interneuronas, cada una de las cuales enlaza pares específicos de regiones, o "nodos" dentro del cerebro. Un aspecto crucial es que una determinada fracción de estas neuronas será inhibidora, variando la fuerza de las conexiones que proporcionan. Para crear un modelo biológicamente plausible, hay que considerar primero todos los posibles enlaces entre pares específicos de nodos y determinar su fuerza relativa. Sin embargo, en una estructura tan compleja como la del cerebro, es prácticamente imposible hacerlo considerando cada configuración por separado”.
 

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“Después de mucho trabajo, logramos superar este problema utilizando la teoría de grafos, que estudia las estructuras formadas por conjuntos de nodos que se influyen mutuamente a través de enlaces de fuerza variable. Utilizando un novedoso enfoque estadístico, primero emulamos las señales producidas por la corteza y la hicimos evolucionar en el tiempo a través de reglas de plasticidad sináptica hasta alcanzar una configuración determinada asociada con dolor. Realizamos un análisis utilizando la teoría de grafos para obtener información sobre el estado funcional del circuito subyacente al proceso nociceptivo, considerando todas las posibles configuraciones con máximos absolutos en la actividad gamma asociada al dolor cuando se cambia el número de neuronas inhibidoras.  A partir de estas estimaciones iniciales, pudimos construir el análisis de los grafos reforzando y debilitando las influencias de determinados enlaces”, manifestó Montani, científico de la UNLP.

El Doctor Montani aclaró: “Lo que se ha demostrado es que las oscilaciones de la banda gamma están directamente relacionadas con la intensidad del dolor. El dolor puede exacerbarse o disminuirse mediante la desactivación o activación de interneuronas inhibitorias en el cuerno  dorsal. Consideramos un modelo de red biológicamente plausible con diferente proporción de neuronas inhibitorias para emular la actividad gamma generada durante los procesos de dolor. Realizamos un análisis utilizando la teoría de grafos para obtener más información sobre el estado funcional del circuito subyacente al proceso nociceptivo, el proceso de percepción del dolor, considerando todas las posibles configuraciones de la red del dolor al cambiar el número de neuronas inhibitorias”.

“La distribución de probabilidad de la señal asociada a cada nodo o neurona se estima mediante un enfoque estadístico que tiene en cuenta la causalidad de la señal.
 

#LaUNLPinvestiga Científicos #UNLP descubren cómo nuestro cuerpo reacciona al dolor. Demostraron que el circuito cerebral requerido para el procesamiento o transmisión eficiente del dolor necesita estar constituido por el 20% de interneuronas inhibitorias https://t.co/RIzZJJYtt4 pic.twitter.com/BfSwRzBCMO

— UNLP (@unlp) March 17, 2021

“Se buscan todas las configuraciones del dolor correspondientes a diferentes proporciones de neuronas inhibitorias y utilizando una combinación de teoría de grafos y teoría de la información se caracteriza la dinámica de las redes. Encontrándose que una red con un 20% de neuronas inhibitorias potencia la transmisión de información asociada al dolor”.

En conclusión, una configuración de red con un determinado número de neuronas inhibidoras cercano al 20% del total de la población mejora la transmisión de información para el proceso nociceptivo provocado por las oscilaciones de actividad gamma que rige la dinámica neuronal subyacente al dolor.

Esta información se transmite de forma eficiente a través de un circuito estructurado con un valor óptimo de neuronas inhibitorias cercano al 20%, que representa oscilaciones de la banda gamma, y puede ser de gran importancia para comprender los elementos básicos de los estados nociceptivos.

El modelo computacional utilizado en este trabajo es un modelo muy fiable y biológicamente plausible. La metodología presentada en este trabajo, así como los resultados obtenidos,  son completamente novedosos, ya que se combinan técnicas de análisis espectral, con herramientas de teoría de grafos y teoría de la información. El trabajo introduce una metodología robusta que será útil para la planificación de futuros análisis experimentales, incluyendo indicadores de desactivación o activación de interneuronas inhibitorias en datos neurofisiológicos  reales, para poder así caracterizar la dinámica de la actividad gamma producida por configuraciones del dolor.

Acceso a la publicación científica: https://bit.ly/3vAxYPO [Fuente: UNLP]