La representación de la conectividad en redes cerebrales

11/03/2018 0 comentarios
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En la última década venimos asistiendo al fuerte auge de lo que se está dando en llamar la "Neurociencia de redes", esto es, el estudio de la conectividad de redes cerebrales, mediante técnicas procedentes de la teoría de grafos. Siendo muy loable la empresa y más si se refiere a la búsqueda de un conectoma o mapa de conexiones "privilegiadas" en el cerebro, desde aquí quiero alertar del peligro y de la simplificación a la que puede abocar este propósito.

Connectome libro.jpg

(https://mitpress.mit.edu/books/discovering-human-connectome)

La frenología de Gall y su consiguiente localizacionismo, ya fueron objeto de abandono hace muchos años. ¿Queremos insistir en una especie de localizacionismo cerebral pero ahora de redes? ¿Podemos sentirnos mínimamente satisfechos con representaciones llenas de "colorines" de carreteras "primarias" y "secundarias" en el cerebro humano?
 
La teoría de grafos, una de las herramientas primordiales usadas en este proceso representacional sirve para lo que sirve, pero no debería ser tomada como la bolita de cristal de los futuros videntes del cerebro humano. Veamos. Nos interesa estudiar la evolución de propiedades en las redes cerebrales, ¿no? La teoría de grafos al azar de Erdos y Renyi es una buena herramienta. Se trata de crear conjuntos de grafos en los que se definen distribuciones relevantes de probabilidad. Muy bien, esta aplicación ha resultado especialmente exitosa en las ciencias sociales, en el estudio de la conectividad en INTERNET, en grafos de mundos pequeños, como ponen de manifiesto las contribuciones de Watts, por ejemplo. ¿Sirve igual para estudiar la conectividad cerebral?
 
No confundamos el uso de una simple herramienta formal con la realidad. Unas manos en posición cóncava sirven para retener agua pero ¿usaríamos éstas como el medio de transporte adecuado para acarrear grandes cantidades de agua? Y no estoy hablando aquí simplemente de complejidad bruta, estoy hablando de más cosas, como, por ejemplo, de enrevesadísimas mezclas de dinámicas: deterministas, no deterministas, estocásticas... ¿De verdad la dinámica funcional del cerebro humano puede reducirse únicamente a una estructura estudiable a través de modelos límite discretos, cual si fueran arquetipos?
 
Vayamos a las redes dinámicas o redes EVS de Trofimova. Son muy interesantes: cambiamos la probabilidad de distribución de una propiedad según vayan variando los valores de los parámetros de control. Tienen de bueno el que permiten una fluctuación residual de las propiedades, es decir, que superado un umbral, una buena cantidad de redes exhibiría la propiedad pero no todas. Esto quizá se empiece a parecer algo más a la auténtica dinámica cerebral, frente a la distribución de la probabilidad como una delta de Dirac en los grafos de Erdos. No obstante, ¿cuántos parámetros de control tenemos en el cerebro y cómo están distribuidos?
 
No estamos aquí haciendo referencia a las típicas cuestiones de emergencia vertical o de emergencia horizontal. Estamos aludiendo al uso de instrumentos formales para todo. Verdaderamente, ¿disponemos de la Matemática suficiente, a día de hoy, para estudiar la conectividad cerebral o pensamos que el desarrollo actual de la teoría de grafos es suficiente? Sinceramente, cuando en algún estudio se puede leer que tal sincronización o desincronización entre redes cerebrales puede subyacer a la manifestación de un síndrome neurológico determinado, se corre el riesgo de caer en el viejo localizacionismo cerebral.