La memoria es poco fiable

Que la memoria es poco fiable es algo que todos conocemos. No sólo porque olvidamos. También porque recordamos cosas que no han existido. Creamos recuerdos falsos.

Imaginar que realizamos una acción puede inducir la creación de un falso recuerdo de que hemos realizado la acción. A esto se llama el efecto de la inflación de la imaginación.

Tanto la observación como la imaginación conllevan la simulación mental de la acción creando representaciones mentales motoras.
En este estudio se comprobó que observar a otros realizar acciones simples crea falsos recuerdos de que es el observador el que realizó las acciones. Los investigadores llaman a esto el efecto de la inflación de la observación.
Los sujetos realizaron acciones simples como barajar unas cartas o agitar una botella. Después vieron vídeos de otras personas realizando acciones similares. Preguntados dos semanas después, los sujetos decían haber realizado acciones que sólo habían visto en vídeo.
Los investigadores especulan sobre si estarán involucradas las neuronas espejo. Se cree que estas neuronas se activan tanto cuando realizamos una acción como cuando vemos a otros realizarla. De hecho parece que las neuronas que comportan un plan de acción motor se disparan 1) cuando se lleva a cabo una acción 2) cuando se imagina que se realiza la acción 3) cuando vemos a otros realizarla. Esto es adaptativo ya que en todos esos intentos mentales aprendemos y mejoramos. El efecto colateral es que nos cuesta distinguir si hemos realizado la acción, la hemos imaginado o hemos visto a otro realizarla.

Leyendo en el cerebro

Leyendo en el cerebro es un libro de Stanislaus Dehaene.

Leer no es una habilidad innata. La mayoría de la población humana ha sido y es analfabeta. Por el contrario hablar y comprender el lenguaje hablado son habilidades innatas, nuestro cerebro está precableado para realizar esas funciones (aunque también es necesaria una experiencia, una exposición cultural al lenguaje para aprender una lengua). Resulta sorprendente que una habilidad aprendida sea tan eficiente como la lectura. Utiliza las áreas extremadamente eficaces de reconocimiento de objetos y formas. De entre ellas brilla sin par el reconocimiento de caras (que es innato). La lectura comienza con una comparación de las formas de las letras. Después compara "bigramas" con dos letras y luego palabras enteras. Realiza esto a una velocidad sorprendente. Finalmente enlaza con los módulos del discurso y significado (estos sí están precableados) como lo hace el lenguaje hablado.
Además Stanislaus Dehaene nos indica que la lectura como herramienta humana está determinada por las habilidades humanas. Es decir, otras muchas maneras de codificación de las palabras podrían existir, pero serían menos eficientes que la de reconocer formas visuales.
Todas estas características de la lectura se invierten en la escritura. Escribir a mano es una habilidad compleja e ineficiente. Los niños tienen grandes problemas para aprender a escribir a mano y una gran parte de los manuscritos de los adultos son inservibles.

Lo que sigue es una reseña de Robert Boyd

La lectura es una habilidad sorprendente. Mientras lee este texto, el significado fluye desde la página hasta su cerebro. Esto sucede automáticamente, no se puede optar por no entender la palabra escrita menos que la hablada. Es también muy eficiente.

Jardín de blogs. Ratón jugando a Quake, bosque de dendritas, estrés y rendimiento, niveles de organización cerebral, el esfuerzo de mentir, la nueva robot que baila y fotos de fósiles.

Siete nuevas entradas en tecnologíayciencia del Jardín de Blogs.

Electrodos intracraneales registran a un ratón jugando al videojuego Quake
Bosque de las dendritas piramidales sintéticas producidas usando las leyes de Cajal de la ramificación neuronal.
Estrés y rendimiento
Niveles de organización cerebral
El esfuerzo de mentir puede detectarse en la mirada.
HPR4C. La nueva robot que baila.
Las mejores fotos microscópicas y los mejores fósiles de Wired

Reconocimiento de caras II. Ordenador

El reconocimiento de caras, su rapidez y fiabilidad es esencial para los humanos. Pero últimamente también lo es para las máquinas. Las policías y organizaciones de seguridad de todo el mundo desean tener sistemas automatizados de reconocimiento facial.

Para entrar en USA por avión hay que posar ante una cámara además de enseñar el pasaporte. Es probable que esta cámara, además de sacar una foto fija de nuestro rostro lo compare con personas cuya entrada se espera impedir. Hasta la fecha esta tarea la realizaban los humanos, pero cada vez con mayor frecuencia será algo que hagan las máquinas.

Reconocer caras es algo muy difícil en lo que los humanos somos expertos. No se trata de algo que hacemos usando áreas inespecíficas del cerebro como calcular, jugar al ajedrez, razonar... Disponemos de un área concreta de reconocimiento de caras, un área congénita, precableada. Esto es debido a que debemos reconocer caras con exactitud y premura sin que ello dificulte el resto de operaciones mentales. Es decir, en paralelo. Reconocemos caras pese a que hayan cambiado con los años, con el maquillaje, con las gafas, con la barba, en distintas condiciones de iluminación, en distintos ángulos y en movimiento. Lo hacemos muy bien. Es por ello sorprendente que los ordenadores puedan hacerlo mejor. Ya sabemos que calculan mejor y que juegan mejor al ajedrez, pero ¿reconocen mejor las caras? ¿Nos superan también en este particular Test de Turing?

Un estudio realizado en la Universidad de Tejas ha comparado diversos algoritmos de reconocimiento de caras. El resultado ha sido sorprendente: los mejores algoritmos superan a los humanos. Aunque (y esto también ocurre con el ajedrez) el equipo imbatible es el de un humano asistido por una máquina.

También han comparado los algoritmos de SW para distintas razas. El SW blanco reconoce mejor a los blancos y el SW oriental reconoce mejor a los orientales. No es de extrañar y es por cierto lo mismo que nos ocurre a los humanos.

El reconocimiento de emociones por ordenador es otro importante área de trabajo. Aplicando una malla a una fotografía se calcula la expresión facial basándose en las arrugas de la frente, la curva de los labios, la forma de las cejas y las mejillas... El SW no es muy fiable, 85%, pero mejorará.

Ya hay anuncios y en un futuro próximo los algoritmos de reconocimiento facial serán ubicuos, en Windows 8, en máquinas de fotos, en móviles, en porteros automáticos, para detección de delincuentes, como contraseña...

Reconocimiento de caras I. Cerebro

Todos los días vemos y reconocemos caras. Es una habilidad altamente adaptativa que realizamos con gran velocidad sin la cual nuestra vida sería mucho más difícil. Compartimos el reconocimiento facial con los monos. ¿Y los ordenadores?
Los monos Rhesus Macacus y los humanos procesamos las caras de una forma muy similar. Las investigaciones indican que es una habilidad que evolucionó hace 30 millones de años en un antepasado común que compartimos con los macacos.
El efecto Thatcher.
Se llama así porque se probó por primera vez con el rostro de la Primera Dama británica. Se consigue cogiendo la foto de una cara, cortando los ojos y la boca y pegándolos boca arriba. Si tomamos a su vez la cara resultante y la ponemos cabeza abajo (de modo que los ojos y la boca están en posición correcta pero el resto de la cabeza está girada), es difícil encontrar algo erróneo. Si por el contrario colocamos la cabeza en posición correcta ( y entonces los ojos y la boca están girados), la imagen resulta chocante. Algo está mal.
Los humanos percibimos esto claramente en los rostros humanos pero no en los de los monos. De la misma forma, los monos lo detectan en los rostros de sus congéneres pero no en los de los humanos.

Ambas especies percibimos las caras de nuestros semejantes inmediatamente mientras que las de otras especies las procesamos de forma distinta.
Aun cuando el reconocimiento de caras conespecificas se realiza por medios holísticos, las partes individuales tales como boca, la nariz y los ojos así como las proporciones faciales siguen siendo importantes.
Desde una edad temprana estamos acostumbrados a las caras de otros seres humanos: una nariz larga, la curva de los labios o las espesas cejas. Aprendemos reconocer las pequeñas diferencias que contribuyen al aspecto individual

Pasos en el reconocimiento facial.
La secuencia podría ser la siguiente:

1. Percepción. Los estímulos llegan correctamente a las áreas visuales donde se construyen las percepciones de los elementos (nariz, boca, ojos...) y del total formando una percepción única de una cara.
2. Reconocimiento facial. La percepción se compara con las previamente memorizadas y si se encuentra una similar se produce la familiaridad
3. Identificación del sujeto familiar. Se recupera el resto de atributos de la identidad personal correspondientes a la cara: voz, relación con nosotros, episodios pasados...
4. Recuperación del nombre.

Prosopagnosia
La prosopagnosia es la incapacidad de reconocer caras familiares o conocidas.
No es un fenómeno unitario. Puede ser congénita o resultado de lesiones cerebrales. Puede ser perceptiva o asociativa. En algunos casos pueden reconocerse personas que tengan un rasgo sumamente llamativo. En ocasiones sólo se reconocen personas de un sexo y no del otro.
Wired publica un interesante artículo con varios casos de prosopagnosia congénita. Los pacientes tardaron años en descubrir que había algo raro en ellos. Un abogado dejó la profesión porque no podía convencer a sus clientes de su competencia: cuando llegaba al juicio, no reconocía quien era su cliente. Una modelo descubrió que era muy guapa cuando sus amigos la animaron a que se presentara a un concurso de belleza. Un pintor de retratos con bonitos fondos pero sin cara. Un judío que no podía reconocer a sus semejantes porque en su comunidad todos vestían igual.

Localización cerebral
Varias áreas cerebrales se relacionan con las caras. Una percibe la dirección de la mirada. Otra la carga emocional del rostro. El área de reconocimiento de caras se halla en el cortex temporal inferior. Es el área unimodal (exclusivamente visual) de mayor jerarquía. Es decir, es el área visual que procesa imágenes más complejas antes de integrarse con otros sistemas sensoriales como la audición, tacto u olor.
Parece sin embargo que no funciona exclusivamente para reconocer caras. Cuando se entrena a los sujetos (hombres y monos) a reconocer objetos complejos y se convierten en expertos, también se usa el área de reconocimiento de caras por lo que podría en realidad ser un área de reconocimiento de patrones complejos. Es el área de reconocimiento facial

porque el reconocimiento de la cara es una tarea de reconocimiento extremadamente exigente y para los primates no humanos puede ser la única tarea de identificación realizada en la vida.

Otras formas de identificación de personas tienen lugar. La voz, la forma del cuerpo o el modo de moverse en los humanos. La principal, sin embargo, es el reconocimiento de caras.

Actualización:  ¿Quieres probar tu habilidad en el reconocimiento de caras? Puedes hacerlo aquí

En economía el cerebro no es lógico. Es psicológico

Cuando tomamos decisiones sobre dilemas económicos, no actuamos de forma lógica sino psicológica. Según cómo este planteado el problema, un conjunto de prejuicios nos llevan a descartar la decisión más conveniente. Son errores sistemáticos, predecibles y aparentemente incorregibles.
Maurice Allais, Prenio Nobel de Economía de 1988 estableció lo que se llamaría la paradoja de Allais.
Más tarde, Daniel Kahneman (Premio Nobel de Economía en el 2002) y Amos Tversky postularon la teoría de las perspectivas.
Ambos muestran la falta de coherencia entre las decisiones que toman los sujetos con la utilidad esperada. Esto introduce fundadas sospechas sobre la cientificidad de las decisiones en economía.
Prejuicios.
En puridad nadie debería jugar a los juegos de azar donde existe "la banca". La esperanza matemática predice que de cada 100 euros jugados a la lotería perderemos 30 si jugamos el suficiente número de veces (que se lleva la hacienda pública). Del mismo modo, de cada 37 euros jugados a la ruleta, perderemos 1 euro (que se lleva la banca).
Teoría de la perspectiva. No actuamos en abstracto, objetivamente, de forma absoluta, sino que lo hacemos en un marco de referencia. Comparamos con nuestro punto de partida. Así ,arriesgamos para no perder, pero  cuando se trata de ganar, optamos por lo seguro.
El efecto de la dotación dice que valoramos más lo que poseemos que aquello de igual valor que no poseemos.
La aversión a las pérdidas hace que sea mayor la insatisfacción por perder 100 euros que la satisfacción por ganarlos.
Si cometemos un error, lo mantenemos mientras sea posible. Esto se aplica a la economía o a la guerra. ¿Cuánto más tenemos que perder para cambiar el rumbo?

Algunos ejemplos son ilustrativos.
Si preguntamos a un paciente si quiere someterse a una hipotética operación de emergencia en la que la probabilidad de salir con vida es del 80% responderá que sí en más ocasiones que si le preguntamos por la misma operación en la que la probabilidad de morir es del 20%. aunque en realidad son la misma cosa.
100 personas morirán por una enfermedad si no hacemos nada. Hay dos opciones terapéuticas. En una de ellas se salvarán 900. En la otra morirán 100. Los encuestados optan por la primera. Pero ¿no son iguales?
En general optamos por ganar el premio gordo, independientemente de la probabilidad de ganar.
Nos atrae más comprar antes de que el producto suba un 10% que atraídos por un descuento del 10%.
En nuestra lengua tenemos expresiones que certifican estos prejuicios. Más vale pájaro en mano que ciento volando. Mejor malo conocido que bueno por conocer.
¿Están nuestros comportamientos determinados por el aprendizaje?
Al parecer no. Estudios realizados con monos capuchinos muestran que son capaces de usar dinero. Y que muestran los mismos prejuicios que nosotros. En concreto en relación al efecto de la dotación. Se identifica una pareja de regalos de igual valor (frutas y cereales). Una vez obtenido uno de ellos (por ejemplo fruta), los monos piden mucho más de lo otro (cereales) para cambiar y viceversa.
Es decir, mostramos prejuicios económicos desde hace millones de años.

Laurie Santos: Una economía de monos tan irracional como la nuestra

Los errores que cometemos los humanos ¿son evitables? La primatóloga Laurie Santos presenta una economía con monos similar a la humana. El resultado es que cometen los mismos errores irracionales que nosotros.

Enseñan a los monos a usar monedas. Los monos aprenden rápido. Las cambian por comida y se las roban entre ellos. Además, son incapaces de ahorrar.

Cuando se les presentan situaciones en las que ganar, se comportan como los humanos. No quieren arriesgar para ganar más, pero en la situación inversa, arriesgan para no perder (independientemente de las posibilidades de éxito). Como los humanos.

Esta charla TED está subtitulada en castellano.

Jornada sobre el proyecto Cajal Blue Brain

El día 11 de Noviembre de 2010 se celebró la jornada "Circuitos corticales y cognición: el proyecto "Cajal Blue Brain"" en el aula Gregorio Marañón del Ilustre Colegio Oficial de Médicos de Madrid. La calidad de los ponentes, el marco en el que se celebró, el renombre del proyecto y el contenido de los temas tratados convirtieron la jornada en un acto de sumo interés.

El aula tiene el sabor de los tiempos en los que los estudiantes ocupaban los pasillos del piso superior para observar las operaciones realizadas por sus profesores. Entre otros, impartió allí sus clases Santiago Ramón y Cajal. La jornada fue intensa y daré solo un apunte aproximado de los temas tratados y recogidos por mi memoria.

Carlos Pelta de la UCM (Universidad Complutense de Madrid) fue el atento organizador que aunó esfuerzos y voluntades para que el acto pudiera desarrollarse y al que todo el mundo quedó agradecido.

Gonzalo León Serrano, Vicerrector de Investigación de la UPM (Universidad Politécnica de Madrid), explicó los desafíos de una investigación de este tipo. Las universidades están acostumbradas a proyectos a corto plazo con escasa cooperación. El Proyecto Cajal Blue Brain cambia por completo el paradigma. Supone una enorme inversión de 25M€, el trabajo interdisciplinar de muchas especialidades distintas y la coordinación con otras instituciones, notablemente la EPLF (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne). Explicó el Vicerrector cómo convenció al Ministerio, como uso similares argumentos para convencer a la UE y el particular mecanismo de financiación que ha permitido que el proyecto se lleve a cabo.

Manuel Martín-Loeches (UCM-ISCIII), autor del libro La mente del 'Homo Sapiens', planteó con acierto la investigación actual basándose en la idea de la importancia de las conexiones. La diferencia esencial entre el hombre y otras especies no está sola ni principalmente en el tamaño del cerebro sino en el mayor número de conexiones y en las áreas que estas enlazan. Dos son las líneas de investigación que se siguen: la microscópica cuyo mayor exponente es el proyecto "Blue Brain" y la macroscópica encabezada por el proyecto "Human Connectome"

Javier DeFelipe, uno de los investigadores españoles de más renombre internacional comenzó por exponer el legado de Cajal que da nombre de pila al proyecto "Cajal Blue Brain". Explicó el detalle de las espinas dendríticas, la dificultad de su observación con el microscopio, mostró con orgullo imágenes de su nuevo microscopio Zeiss (herramienta esencial que le sirve al igual que a Cajal para desarrollar su investigación) y nos enseñó la imagen de un cubo tridimensional perteneciente a una microcolumna neocortical con sus neuronas, axones, dendritas y sinapsis.

José María Peña nos contó qué hace un ingeniero informático en biomedicina. Explicó que las áreas de colaboración son 3: proporcionar equipamiento, analizar y modelizar los datos y realizar simulaciones. Detalló el funcionamiento del microscopio y el programa Espina desarrollado para interpretar sus datos (en esencia, el microscopio toma una fotografía y después corta la superficie, toma otra fotografía y corta... y va pasando estas fotos a programa que reconstruye una imagen 3D). Como anécdota recordó que el éxito de un proyecto interdisciplinar consiste en poder tomarte un café con el informático o el neurocientífico y comentar los temas en contraposición a edificios o ciudades separadas y conferencias mensuales que dificultan enormemente la compartición de ideas.

Después de un vino y visita a las instalaciones, Fernando Maestú (CTB y UCM) habló de su trabajo puntero en magnetoencefalografía. Aparte de otras muchas aplicaciones, en la actualidad trabajan en la detección precoz del Alzheimer. En resumen, las conexiones empeoran, el cerebro se esfuerza más para suplir el defecto y la magnetoencefalografía puede captarlo antes de que aparezcan los primeros síntomas cognitivos claros.

Tuvimos finalmente un sabroso debate en el que se plantearon nuevos senderos y que da una medida la buena salud que muestra el estudio computacional del cerebro.

Sinapsis cumple un año

Si 20 años no son nada, como decía el tango, menos aún debe ser uno, el tiempo que lleva Sinapsis en el aire. Tengo sin embargo la sensación de que una buena parte de los filetes que he comido este año se han transformado en entradas de este blog.

Empecé el blog con justificadas preocupaciones. ¿Qué escribir? ¿Cómo escribirlo? ¿Quién lo leerá? Pasado un año me siento razonablemente satisfecho de lo andado. 79 artículos superan el objetivo de uno a la semana. 23.500 visitas y 31.800 páginas vistas son mucho más de lo esperado. Y la cifra de subscriptores, 150 en la actualidad, ha crecido semana a semana, señal de que Sinapsis se va haciendo un hueco.

Quiero hacer una mención especial a los lectores latinoamericanos que suponen más de un tercio del total. Por destacar un país diré que México aporta el mayor número de lectores detrás de España.

Quisiera creer, aunque lo ignoro, que las palabras escritas en este blog han resultado útiles a los lectores siquiera como cultura o conocimiento general, quizá en algún caso de una forma más especializada. Desde luego, han resultado sumamente útiles para mí. En primer lugar porque poner negro sobre blanco lo que pienso me ha ayudado a definir y consolidar ideas. También porque la incesante búsqueda de información me ha aportado contenidos y abierto horizontes. Sin duda sé mucho más de lo que pensaba que podría llegar a saber hace un año.

Nada hubiera sido posible sin el uso de las fuentes. Hoy Internet es un sitio maravilloso donde está todo y donde cada vez es más fácil buscar. Algunas de las fuentes de información están en la columna derecha: blogs de interés, pero hay otras muchas. También debo un agradecimiento a los autores de las fotos que acompañan los textos y que salvo excepciones (alguna es mía) he copiado sin pudor.
Quizá Sinapsis podría haber sido más personal. Los blogs suelen serlo, el autor emite su punto de vista, hace comentarios, muestra su sorpresa, gusto o repulsa, hace bromas. Empeñado en ser profesional, aséptico, didáctico, en no errar, he descuidado ese aspecto. Puede que con el tiempo cambie el estilo.

El cerebro es un tema apasionante. Aunque lo que ignoramos es enorme, avanzamos muy deprisa. Las fuentes dan para escribir varios artículos diarios y los enfoques se renuevan constantemente. El cerebro está en la agenda científica y gusta al público. Es además un tema muy amplio: la computación, la biología, la mente, la filosofía, la enfermedad, el arte... Casi todo tiene cabida.

No puedo dejar de disculparme por los errores que he cometido: ortográficos y lingüísticos en general, de información o de concepto. Son gajes del oficio.

Gracias a todos por estar ahí.

El rey ratón

Neuroskeptic escribe un interesante artículo sobre los motivos que han llevado al ratón a convertirse en el rey de los animales de experimentación. La cobaya, la mosca del vinagre, el gusano C. elegans, el pez cebra, el macaco y sobre todo la rata han dejado paso al ratón.

La rata tiene grandes ventajas sobre el ratón: no muerde, es más fácil de manejar, no huele tan mal, es más inteligente y parecida al humano y es más grande lo que facilita trabajar con sus neuronas o extraer muestras de sangre.

El motivo del auge del ratón es la desactivación de genes (genetic knockout). Se sustituye un gen por una secuencia de ADN inactiva que además suele estar marcada. De esta forma reconocemos con facilidad al ratón KO y podemos preguntarnos que ocurre cuando carece del gen seleccionado e inferir para qué sirve tal gen.

Esta técnica, que fue desarrollada por Mario R. Capecchi, Martin Evans y Oliver Smithies en 1987–1989 lo que les valió obtener el Premio Nobel de Medicina en 2007, es de muy difícil aplicación en ratas dado que se necesita manipular células madre, algo aún no conseguido.

Autoconciencia en animales. Prueba del espejo de Gordon Gallup

En 1970 Gordon Gallup ideó la prueba del espejo. Consiste en pintar una pequeña marca inodora en la cara de un animal y luego ponerlo delante de un espejo. Cuando el animal ve la marca, se toca su cara. Ello parece indicar que el animal identifica la imagen en el espejo con su propio cuerpo. Los animales que han superado la prueba son en su mayoría primates. Naturalmente es difícil decir tanto que el animal que supera la prueba tiene autoconciencia como su contrario: el animal que no supera la prueba no tiene autoconciencia. Los macacos no han superado la prueba, pero estos vídeos de su comportamiento frente al espejo parecen indicar que sí se reconocen, abriendo la posibilidad de contemplar la autoconciencia no como una barrera cognitiva que divide entre los animales que la tienen y los que no sino como una graduación de habilidades cognitivas.

Mapa de las conexiones a larga distancia del cerebro del mono macaco. Por Dharmendra S. Modha de IBM

La conectividad de las regiones del cerebro es una pieza básica para comprender su funcionamiento y en su caso simularlo. Dharmendra S. Modha de IBM anuncia la revisión exhaustiva de la base de datos de conexiones del cerebro del macaco CoCoMac y la creación de un mapa de conexiones. En su día realizó la mayor simulación neuronal equivalente al neocortex del cerebro de un gato. También realizó una aportación al desarrollo del Conectoma con el algoritmo Bluematter.

El conocimiento del funcionamiento de la neurona es fundamental para la emulación del cerebro. Existen varias simulaciones neuronales con neuronas más o menos complejas y con redes más o menos grandes. Sin embargo, el cerebro no está conectado casualmente y disponer de un mapa preciso de sus conexiones es esencial. El Conectoma es un camino prometedor. En paralelo, este estudio revisa los experimentos existentes.

CoCoMac (Collation of Connectivity data on the Macaque brain) es una base de datos que recoge los distintos estudios de conectividad realizados en el mono macaco. En el presente estudio, se refina  la base de datos y se propone un modelo de conectividad.

En el pasado, los investigadores han realizado más de 400 estudios durante 50 años en los que han identificado más de 6000 regiones cerebrales y más de 16.000 conexiones. Después de un análisis manual y matemático, los investigadores del presente estudio, han visto que con frecuencia dos regiones examinadas son en realidad la misma. Tras la revisión, el estudio establece 383 regiones en el cortex, tálamo y ganglios basales con 6.602 conexiones distintas entre los nodos. El cerebro (Br) se divide en cortex (Cx), diencephalon (DiE), y ganglios basales (BG), y el cortex en lóbulo temporal lobe (TL#2), lóbulo frontal (FL#2), lóbulo parietal (Pl#6), lóbulo occipital  (OC#2), insula (Insula), y cortex cingulado (CgG#2).

La red puede ahora ser estudiada como otras redes: Internet, redes sociales, red de carreteras, red eléctrica...

Tabla de conexiones por área

Las conexiones reflejadas se refieren a las de larga distancia entre áreas cerebrales siguiendo la materia blanca (axones mielinizados). Las de corta distancia se hallan dentro de la materia gris (cuerpos celulares, dendritas y axones cortos).

Uno de los hallazgos fundamentales es que el Cortex Prefrontal es un elemento topológicamente central como integrador y distribuidor de la información.

El otro hallazgo es que la red puede reducirse a una red central donde unos pocos elementos concentran la mayoría de las conexiones. Este estudio está realizado en el macaco y cabe preguntarse si es extrapolable a los humanos. Los estudios de neuroimagen funcional realizados en humanos parecen confirmar que hay una red de elementos centrales que están presentes en la mayoría de las funciones superiores.

En el futuro las áreas cerebrales podrán ser sustituidas por chips neuronales desarrollados a medida.

El estudio recoge todas las conexiones clásicas conocidas: AF: Fascículo arqueado, EmC: Cápsula Extrema, FOF: Fasciculo FrontoOccipital...