miércoles, 21 de julio de 2010

Sinapsis se va de vacaciones

Los ordenadores contienen circuitos eléctricos que suelen estar bien protegidos contra la humedad y el salitre. No obstante, si estos llegan a penetrar en su interior, los ordenadores tienen una tolerancia nula. Muestran un comportamiento binario: o se estropean sin remedio o no se ven alterados.

Los cerebros contienen circuitos sinápticos que están mucho mejor protegidos contra estos elementos. Los detectan sin embargo gracias a los múltiples sensores que poseen. Aunque nuestros cerebros se ven influidos por estos elementos, la tolerancia es muy grande. Toleramos, pero somos sensibles a la humedad, al salitre, a la exposición al sol y al aire libre, al cambio de hábitos horarios, al cambio de dieta, a la visión de grandes porciones de piel de nuestros semejantes, al ejercicio físico, a la lectura, a la ingesta moderada de alcohol, al cambio de las ideas que guían nuestro día a día...
Todo esto sirve para anunciaros que Sinapsis se va de vacaciones. Os deseo un verano en el que cambiéis los rayos catódicos por los solares y las pantallas de ordenador por el aire libre y en el que disfrutéis de unas intensas y beneficiosas vacaciones.
Nos vemos en Septiembre.

martes, 13 de julio de 2010

Neuroimagen: Conectoma; Banco de cerebros I y II; Procesamiento Secuencial y Paralelo: Ordenadores y Cerebro en el Jardín de Blogs

Neuroimagen: DTI y Conectoma; Banco de cerebros I y II; Procesamiento Secuencial y Paralelo: Ordenadores y Cerebro son cinco nuevas entradas en el Jardín de Blogs.

De la serie Neuroimagen, aparece la última entrada dedicada a la técnica DTI y que tiene su máxima expresión en el Conectoma.

Nuevos Bancos de Cerebros se están creando en España y en el mundo para estudiar cerebros enfermos y sanos.

Los modos de procesamiento secuencial y paralelo se implementan en los Ordenadores y también en el Cerebro.

domingo, 4 de julio de 2010

Modulación del dolor. Cambios en la excitabilidad neuronal.

José A. López-García e Iván Rivera-Arconada del departamento de Fisiología de  la Universidad de Alcalá de Henares han publicado un artículo en The Journal of Neuroscience sobre la modulación del dolor en la médula espinal.
El dolor es una respuesta adaptativa. Evitamos y huimos de lo que nos duele. Si nos herimos la mano trataremos de protegerla de cualquier roce. Esto es una ventaja. Si el dolor es excesivo (se hace crónico), deja de ser adaptativo. Es el caso de múltiples enfermedades (por ejemplo la neuropatía post-herpetica) donde pasa a ser una desventaja llegando a ser el gran problema.
El sistema nervioso es una gran orquesta donde se busca el equilibrio homeostático. Múltiples factores se conjugan, unos aumentando la excitabilidad y otros la inhibición, para conseguir una respuesta equilibrada. Y adaptada al medio, unas veces reaccionado con fuerza frente a los estímulos y otras inhibiendo la respuesta. El estrés, por ejemplo, es analgésico. Si me juego la vida no siento el dolor. Existe un mecanismo que inhibe el dolor en una situación de peligro. Por el contrario, cuando este ha pasado, llega el momento de reposar y curarse. Las heridas duelen mientras no han sanado.
Las heridas duelen. Incluso cuando no son estimuladas directamente. La sensación de dolor tras el daño en la piel se produce por un proceso de sensibilización por el cual las señales procedentes de la zona dañada se amplifican exageradamente. Para que el sistema no se descompense, el cerebro emite órdenes inhibidoras descendentes que tienden a suprimir el dolor.  Los mecanismos celulares que gobiernan el proceso de sensibilización son en esencia similares a los de la memoria.
Una lesión periférica causa el bombardeo de la médula espinal por señales de dolor. Como consecuencia la médula se sensibiliza. La sensibilización se produce por cambios plásticos que tienden a aumentar la excitabilidad del sistema. Varios elementos podrían causar la sensibilización: procesos de modulación de sinapsis, receptores de membrana, canales iónicos o procesos de transcripción. Resumiéndolos en dos, o bien cada neurona es más excitable o bien la transmisión entre neuronas (fuerza sináptica) aumenta o ocurren ambos a la vez.
Los investigadores se sorprendieron al comprobar que en una médula sensibilizada, es decir, aquella en la que las relaciones input / output se encuentran incrementadas, uno de los dos componentes (recordemos: la excitabilidad de cada célula o la fortaleza de las sinapsis) disminuye su acción. Comprobaron en concreto que pasadas 20 horas del comienzo de la inflamación la excitabilidad de cada célula tiende a disminuir. Realizaron dos experimentos adicionales. En el primero de ellos, en lugar de producir inflamación, administraron NMDA, que potencia la transmisión sináptica y vieron que las neuronas también en este caso disminuían su excitabilidad. En el segundo experimento midieron la excitabilidad neuronal a las 4 horas de la inflamación y comprobaron que había aumentado considerablemente. Adicionalmente comprobaron que las corrientes iónicas de potasio (sólo unas de las involucradas en la excitabilidad de la membrana neuronal) cambiaban correlativamente con la excitabilidad.
La conclusión es que la excitabilidad de las neuronas de la médula espinal aumenta después de la inflamación contribuyendo a que la sensibilización comience rápidamente. Sin embargo la excitabilidad neuronal disminuye unas 20 horas después de la lesión contrarrestando parcialmente aumentos en la fuerza sináptica. El sistema 'nociceptivo' está más excitable, pero bajo control homeostático.

lunes, 28 de junio de 2010

Conectoma

El conectoma tiene el objetivo de establecer un mapa lo más preciso posible de las conexiones entre las distintas partes del cerebro.
El nivel de organización del cerebro del que menos sabemos es el de las redes o el de la comunicación entre las distintas áreas cerebrales. Sabemos mucho de moléculas y de neuronas en un nivel bajo y bastante de sistemas como la visión o de conducta.
El cerebro tiene 10^11 neuronas. ¿cómo están conectadas? La respuesta es completamente relevante. El mismo número en una organización distinta produce resultados distintos. La mayoría de las combinaciones llevarían a cerebros no operativos. Simulaciones por ordenador de semejantes números son inútiles si no plasman la organización cerebral. Son las entradas y salidas de una neurona, sus conexiones, las que determinan lo que una neurona es, lo que hace. La estructura define la función, neuronas próximas procesan el mismo tipo de información y la conectividad entre las áreas nos dice cómo funciona el proceso en sentido amplio.
¿Cómo se puede realizar tal mapeo de conexiones?
La corteza cerebral contiene la llamada materia gris. Está compuesta por los cuerpos celulares de las neuronas. También contiene las sinapsis que se realizan en dichos cuerpos y en las dendritas. La salida de información se realiza a través de los axones. Estos salen de la corteza y se agrupan en fibras de millones de axones que conectan unas partes del cerebro con otras. Estas fibras axónicas constituyen la materia blanca.
Anatómicamente es posible seguir las fibras de axones y observar sus conexiones a simple vista. Pero a una resolución muy baja. Además las fibras se superponen unas a otras en tres dimensiones formando un enmarañado ovillo. La autoradiografía histológica permite teñir y seguir una fibra concreta. Siempre en análisis post mortem. En ambos casos el ánalisis es laborioso y limitado.
La resonancia magnética ha cambiado el panorama. Una técnica adicional llamada DTI (Diffusion tensor imaging) permite descubrir la materia blanca, las fibras axónicas. El agua difunde por igual en todas direcciones a menos que encuentre una barrera. Las paredes del axón recubiertas de vainas de mielina impiden la difusión del agua de modo que esta difunde en el sentido del axón. La resonancia magnética capta esta difusión del agua y revela el sentido de las fibras axónicas. Todo esto usando una técnica no invasiva en sujetos vivos. El equipo de Van J.Wedeen comparó los datos de ambas técnicas (DTI y autoradiografía histológica) en monos y comprobó que ambas correlacionaban y que DTI es perfectamente válida. Las fibras se cruzan en 3D y ello obliga a que el análisis matemático sea más preciso. Herramientas como BlueMatter de IBM ayudan a definir más precisamte estos cruces.
El conectoma no sería un mapa completo y detallado de sinapsis. Estas están aún a un nivel más bajo (hay billones de ellas en el cerebro). Sería más bien un mapa a gran escala.
Olaf Sporns bautizó con éxito en 2005 conectoma al mapa de conexiones cerebrales. El Human Connectome Project (HCP) está financiado por la administración norteamericana con 30M$ y pretende terminar el conectoma en 5 años. A buen seguro proporcionará una valiosa información para entender el funcionamiento del cerebro.

miércoles, 23 de junio de 2010

Neuroimagen, Procesamiento secuencial y paralelo, Superordenadores Top500 y Las opiniones de los demás en el Jardín de Blogs

Neuroimagen: Resonancia Magnética y Resonancia Funcional Magnética, Procesamiento Secuencial y Paralelo: Tareas, Lista de superordenadores Top500 y La opinión de los demás son cinco nuevas entradas en tecnologiayciencia del Jardín de Blogs.

De la serie Neuroimagen aparecen las entradas IV y V: Resonancia Magnética MRI y Resonancia Funcional Magnética fMRI

Procesamiento Secuencial y Paralelo. Tareas. Las características de la tarea determinan si el procesamiento puede ser paralelo o debe ser secuencial. La influencia que esto tiene sobre el rendimiento es muy trascendental.

La lista de los superodenadores más grandes del mundo se actualiza cada 6 meses. Lista de superordenadores Top500. Junio 2010

Las opiniones de los demás activan el área de recompensa del cerebro recoge un estudio de fMRI

viernes, 18 de junio de 2010

¿Quién es Watson? El superordenador de IBM que competirá en Jeopardy


IBM lleva tres años preparando a Watson, un superordenador BlueGene para competir en Jeopardy, el concurso de televisión más famoso de USA. Ahora se han desvelado parte de sus secretos en un reportaje de The New York Times (que incluye un juego interactivo contra Watson).
IBM ha preparado un auditorio similar al plató de Jeopardy y ha contratado a antiguos concursantes que están entrenando al ordenador. Los resultados son muy buenos y esperan competir en directo en el programa de televisión en otoño.
En estos tres años, han construido la máquina más avanzada de preguntas y respuestas, capaz de manejar el lenguaje humano habitual, llamado lenguaje natural. Es más de lo que pueden hacer los buscadores tipo Google y en el futuro permitirá hacer preguntas a los ordenadores en lugar de teclear palabras clave de búsqueda.
Nadie hasta la fecha se había atrevido a desafiar a los humanos en Jeopardy porque es demasiado difícil, demasiado ambiguo, demasiados juegos de palabras y dobles significados y con un ámbito de conocimiento, todo el conocimiento humano, demasiado vasto.
Watson, al igual que los otros concursantes no estará conectado a Internet. Durante estos tres años se han volcado en su interior  decenas de millones de documentos incluyendo libros, material de referencia, cualquier tipo de diccionario, tesauros, taxonomías, enciclopedias, novelas, biblias, obras de teatro...
En 2006 Watson era lento y malo, pero las cosas han cambiado. Deep Blue ganó a Kasparov porque el ajedrez es un juego lógico adecuado para los ordenadores, es fácil traducirlo a matemáticas. El lenguaje natural está lleno de trucos y dobles sentidos. Un humano sabe que existe el doble sentido y sabe separar lo que se dice de lo que se quiere decir. Para un ordenador esto es mucho más complejo.

Los algoritmos usados relacionaban estadísticamente la aparición de una palabra con otras. Esto era muy costoso y poco práctico. Varias cosas han cambiado. Los ordenadores son mucho más potentes. El contenido en internet es mucho mayor: las organizaciones y las personas han llenado la web de contenidos accesibles online. Y hay nuevas herramientas lingüísticas como diccionarios de palabras, de rimas, de sinónimos y clasificadores de palabras. Pero no hay un único algoritmo que pueda simular el lenguaje natural. Por ello el equipo de Watson ha puesto en marcha varios algoritmos que se ejecutan en paralelo. Cuando varios de ellos dan la misma respuesta, la confianza de Watson en ella aumenta (hay que recordar que Jeopardy penaliza las respuestas erróneas). Watson examina muchas posibles respuestas y las ordena por su plausibilidad. De entre ellas, muestra las cinco que obtienen mejor nota de modo que la audiencia sabe lo que está haciendo.
Watson recibe la pista en forma de texto escrito a la vez que el resto de los participantes. Responde con una voz sintetizada. Hay situaciones en las que tiene ventaja y otras en las que está en desventaja. Watson conoce con exactitud todos los compositores alemanes de todos los tiempos. No se equivoca. El mencionado doble sentido es su desventaja. Tiene también la ventaja de las emociones. No se pone nervioso y le da igual que la apuesta sea de 2 euros que de 200 euros.
Watson es bueno pero aún no es de los mejores. Una concursante que lo entrena se pregunta ¿seré yo quien está ayudando a la inteligencia artificial a ser consciente de sí misma? En todo caso tienen un acuerdo de confidencialidad; IBM no quiere enseñar a los concursantes sus puntos débiles que podrían aprovechar en el juego. Quizá uno de ellos sea el mismísimo Ken Jennings, el mejor jugador de la historia. Es curioso observar como al final del vídeo promocional los jugadores se abrazaban gritando "humanos" en una clara muestra de su pertenencia al equipo humano.

El sentido comercial está claro. Watson será útil en la ayuda a la toma de decisiones donde haya que indagar en enormes cantidades de documentos. Se pretende crear una versión médica de él. E incluirlo como primera línea de soporte en los centros de atención telefónica. Hoy puede costar varios millones de dólares, pero en el futuro podría caber en un sencillo servidor y más adelante en un portátil.
Apasionante desafío en el que Watson puede superar el test de Turing.

lunes, 14 de junio de 2010

La multitarea no es problema para algunas neuronas

Científicos del MIT descubren que las neuronas en el centro de la planificación del cerebro pueden hacer más de un tipo de trabajo.
Por Anne Trafton, Oficina de prensa del MIT

En los seres humanos y otros primates, la corteza prefrontal es la sede de funciones de alto nivel como el aprendizaje, la toma de decisiones y la planificación. Los neurocientíficos se han preguntado si las neuronas en esa parte del cerebro se especializan en un tipo de tarea o si son "generalistas" - es decir, capaces de participar en varias tareas. Un nuevo estudio del MIT’s Picower Institute for Learning and Memory apunta a favor de la teoría generalista.

El profesor del MIT Earl Miller y otros en su laboratorio demostraron que cuando entrenaron a los monos para realizar dos tareas de categorización diferentes, cerca de la mitad de las neuronas implicadas podrían trabajar en ambas tareas. El hallazgo, publicado en la edición del 10 de junio de la revista Neuron, sugiere que las neuronas de la corteza prefrontal tienen una capacidad mucho mayor para adaptarse a diferentes demandas cognitivas que las neuronas en otras partes del cerebro. Estos resultados apoyan las ideas sobre la maleabilidad de las neuronas que Miller propuso por primera vez hace una década.
Miller, profesor de Neurociencia en el MIT, dice que no está sorprendido por los hallazgos. "Tenemos una gran flexibilidad mental", dice. "Podemos cambiar de tema de conversación, podemos cambiar lo que estamos pensando. Una parte del cerebro que tiene que tener la flexibilidad a nivel neuronal."

Escuchar a las neuronas individuales.

La mayoría de los neurocientíficos que estudian la actividad cerebral en monos entrenan a los animales en una sola tarea, por lo que hasta ahora había sido imposible revelar si las neuronas individuales en la corteza prefrontal podría estar involucradas en más de una tareaa
En estudios anteriores, Miller ha demostrado que cuando los monos son entrenados para clasificar animales para distinguir gatos de perros, algunas neuronas en la corteza prefrontal sintonizan con el concepto de "gato", mientras que otras responden a la idea de "perro".

En esta ocasión, Miller, el estudiante postdoctoral Jason Cromer, y el investigador Jefferson Roy entrenaron a los monos para llevar a cabo dos tareas de clasificación distintas - distinguir los gatos de los perros y los turismos berlina  de los coches deportivos. Registraron la actividad de alrededor de 500 neuronas en la corteza prefrontal de los monos según los animales cambiaban de tarea.

Aunque encontraron que algunas neuronas eran más sensibles a las imágenes de coche y otros a las imágenes de animales, también identificaron muchas neuronas que se activan durante las dos tareas. De hecho, estas neuronas "multitarea" hacían mejores  identificaciones en ambas categorías.

Los resultados sugieren que las neuronas en la corteza prefrontal tiene una capacidad única de adaptarse a diferentes tareas, dice Miller. En otras partes del cerebro, la investigación anterior ha demostrado, la mayoría de las neuronas son muy especializadas. Las neuronas de la corteza visual, por ejemplo, están programadas para responder a inputs muy específicos, tales como una línea vertical o un color determinado. Se ha demostrado incluso que algunas sólo se disparan en respuesta a una cara en particular.

"Nuestros resultados sugieren que la corteza prefrontal es diferente de la corteza sensorial y la corteza motora. Es muy plástica", dice Miller. "Eso es importante, porque significa que el cerebro humano tiene la capacidad de absorber una gran cantidad de información."

El estudio de Neuron se centró en dos tareas de categorización, pero Miller espera realizar otro estudio en el que los monos aprenden una tercera tarea que involucre otras funciones cognitivas. Eso podría dar otra pista sobre la cantidad de información nuestro cerebro puede manejar, dice David Freedman, profesor de neurobiología en la Universidad de Chicago.

"Somos muy buenos aprendiendo docenas, cientos o incluso miles de categorías", dice. "Uno se pregunta si hay algún límite, o si estas neuronas son tan flexibles como nosotros lo somos en calidad de observadores?"

Freedman dice que también está interesado en ver si las mismas neuronas de la corteza prefrontal pueden realizar múltiples tareas entre actividades que implican diferentes tipos de información sensorial - por ejemplo, una tarea visual y una tarea auditiva.

Sobreestimulación

Mientras tanto, Miller tiene un estudio en curso que cree que podría demostrar una base biológica para la alteración de la capacidad de categorización  frecuente en personas con autismo. Los niños autistas suelen tener dificultades para comprender que dos objetos ligeramente diferentes - por ejemplo, un cepillo de dientes rojo y un cepillo de dientes azul - ambos pertenecen a la misma categoría.

Miller teoriza que una parte evolutivamente antigua del cerebro, conocida como los ganglios basales, recopila información acerca de nuevos objetos, y la corteza prefrontal aprende a clasificarlos. "Los ganglios basales aprenden las piezas del rompecabezas, y la corteza prefrontal pone las piezas juntas", dice.

En su estudio, Miller está monitorizando la actividad del cerebro en monos, cuando aprenden una tarea de categorización. Él espera encontrar un aumento marcado en la actividad de la corteza prefrontal en el momento en que los monos aprenden que ciertos objetos pertenecen a la misma categoría.

Con el tiempo, espera demostrar que en el autismo, el equilibrio entre esas dos regiones del cerebro está alterado: es posible que haya demasiada actividad en los ganglios basales o no lo suficiente en la corteza prefrontal.

Nota: El estudio se ha realizado implantando electrodos intracraneales para medir la actividad de neuronas específicas.

martes, 8 de junio de 2010

Steven Pinker. La conciencia

Steven Pinker es un conocido psicólogo profesor de la Universidad de Harvard. Trabaja en lenguaje y entre sus obras más conocidas está Tábula Rasa sobre la que hay una charla en TED subtitulada. Como curiosidad, en su página web tiene un scaner de su cerebro y su genoma.
El presente artículo sobre la conciencia está extraído de la web Sin Dioses y traducido por Javier Fernández Retenaga. 


El misterio de la conciencia
Por Steven Pinker
Enero de 2007
La joven sobrevivió a un accidente de coche, en cierto modo. Algunas partes de su cerebro quedaron aplastadas y a los cinco meses pudo abrir los ojos, pero no respondía a los estímulos visuales, a los sonidos ni al tacto. Se encontraba en lo que en la jerga neurológica se denomina estado vegetativo persistente. Dicho en lenguaje corriente, más cruel, era un vegetal.
Imagínense la sorpresa de los científicos británicos y belgas cuando escanearon su cerebro empleando una técnica de resonancia magnética que detecta la sangre que fluye hacia las partes activas de cerebro. Cuando pronunciaban frases, las partes del cerebro implicadas en el lenguaje se activaban. Cuando le pedían que imaginara que paseaba por las habitaciones de su casa, las partes del cerebro implicadas en la orientación espacial y el reconocimiento de lugares se activaban. Y cuando le pedían que imaginara que jugaba al tenis, se sumaban también las regiones cerebrales que disparan la actividad motora. En realidad, su escáner apenas se diferenciaba del de voluntarios sanos. Al parecer, la mujer tenía destellos de conciencia.
Traten de hacerse a la idea de cómo sería estar en el lugar de esa mujer. ¿Percibe las palabras y caricias de su desconsolada familia mientras le corroe la frustración por su incapacidad para tranquilizarles y hacerles ver que usted los comprende? ¿O se encuentra a la deriva, entre brumas, y en el momento en que oye una voz vuelve a la vida con un pensamiento concreto, sólo para volver a sumirse de nuevo en el vacío? Si pudiéramos experimentar una existencia así, ¿la preferiríamos a la muerte? Y si estas preguntas tienen respuesta, ¿cambiaría nuestra política con respecto a los pacientes incapaces de mostrar reacciones, de manera que resolver el caso de Terri Schiavo pareciera un juego de niños?

lunes, 7 de junio de 2010

Curiosidades del cerebro, Neuroimagen y el Cerebro Masculino en el Jardín de blogs

Curiosidades del cerebro, Neuroimagen: EEG y Electrodos Intracraneales y El cerebro Masculino de Louann Brizendine son cuatro nuevas entradas en tecnologiayciencia del Jardín de Blogs.
Diez cosas sobre el cerebro que conviene saber es una relación de 10 hechos notables y curiosos de nuestro cerebro.
Sobre Neuroimagen aparecen las entradas II y III referidas al electroencefalograma EEG y a la implantación de electrodos intracraneales.
El cerebro masculino de Louann Brizendine habla de la reciente publicación del libro que causó polémica en el mundo anglosajón.

domingo, 30 de mayo de 2010

Simulación por ordenador de un proceso cerebral de dos tareas simultaneas. Serie vs paralelo

El cerebro es un órgano de procesamiento de la información masivamente paralelo. Puede realizar muchas tareas al mismo tiempo. Podemos, por ejemplo andar, escuchar y hablar al tiempo que reconocemos una cara en la lejanía en menos de 1 segundo. La mayoría de nosotros, por el contrario somos incapaces de realizar una operación matemática compleja (754 x 629). Y si nos atrevemos con una más simple, lo hacemos involucrando una ingente cantidad de recursos y de tiempo. Lo hacemos paso a paso, en serie.
El cerebro está compuesto por un gran número de procesadores (neuronas, columnas neocorticales o áreas enteras) que combinamos de una manera flexible para llegar a una nueva cadena de procesos, a una nueva solución. Pero ello ocurre a costa de serializar los procesos con un alto coste de tiempo (100 a 500 milisegundos por paso). Virtualmente sólo somos capaces de tomar una decisión en cada momento.
El presente estudio realizado en la Universidad de Buenos Aires con la colaboración de Stanislas Dehaene (véase La conciencia. Investigación experimental de Stanislas Dehaene) analiza el comportamiento en un paradigma de interferencia de dos tareas llamado Psychological refractory period (PRP) y crea una red neural simulada por ordenador que reproduce el comportamiento observado en situaciones reales.
Se pide al sujeto que responda a dos tareas T1 y T2 en orden. Las tareas corresponden a áreas sensoriales diferentes:
  • T1_1 Si se ve rojo, pulsar L
  • T1_2 Si se ve naranja, pulsar K
  • T2_1 Si oye un sonido grave, pulsar A
  • T1_1 Si se oye un sonido agudo, pulsar S
Las tareas se presentan con un intervalo de tiempo entre los dos estímulos llamado SOA. Los resultados indican que el tiempo de respuesta RT1 de la primera tarea T1 no se ve afectado por la segunda tarea T2. En cambio, el tiempo de respuesta RT2 de T2 si se ve afectado por la primera tarea cuando la distancia entre los estímulos SOA es corta. Cuando se aumenta SOA, la tarea T2 deja de estar afectada por la primera.
La explicación de este fenómeno supone tres fases de procesamiento: sensorial, central y motor.
Rojo=componente sensorial de T1, gris=componente central, azul=componente motor de T1, verde=componente sensorial de T2, negro=componente motor de T2

En la fase sensorial, los estímulos son procesados en paralelo. Cada modalidad sensorial los procesa al margen de lo que haga el resto. En la fase central se toman las decisiones. Se evalúa si para la tarea T1 ha aparecido rojo o naranja y si el programa motor es pulsar L o K. Esta fase ocurre en serie y es el cuello de botella del sistema. El sistema sólo puede dedicarse a una tarea. Dado que está procesando la tarea T1, la tarea T2 debe esperar. Es significativo que la información sensorial de la tarea T2 no desaparece rápidamente sino que se mantiene un tiempo hasta que el componente central la recupera. Cuando el componente central termina de procesar T1, arranca el programa motor de T1 y recupera la información sensorial de T2. Entonces procesa T2 (ya sin interferencias) y arranca el programa motor T2. La fase motora transcurre en paralelo.
La simulación se lleva a cabo con 20.000 neuronas spiking-neuron, un modelo de neurona simple que no tiene dimensiones espaciales, que integra las entradas que recibe y decide si se dispara o no y 400.000 sinapsis. Además incorpora neurotransmisores, en este caso AMPA, NMDA y GABA. Las neuronas son de dos tipos: piramidales excitatorias con proyecciones a gran distancia o inhibitorias locales. El sistema implementa mecanismos de inhibición que evitan que la red se autoamplifique. A su vez, las neuronas de la última capa sensorial reverberan de modo que pueden mantener la información durante un tiempo mayor que el resto (el suficiente hasta que el componente central las atiende).
Tiempos de T1 y T2 y de sus componentes sensorial, central y motor. Tiempo de T1 sin interferencias = 270ms. Tiempo de T2 con interferencias = 370ms (470ms-100ms)
Conclusión.
Las fases sensorial y motora pueden ejecutarse en paralelo. La fase central en la que se conecta la sensorial con la motora y se decide el plan motor es serializada, lenta y constituye el cuello de botella del sistema. Puede formar un número gigantesco de combinaciones. Esta fase asegura sin embargo que las tareas no se mezclan y que la respuesta es la adecuada. De modo que mientras realiza una tarea, pide al resto que esperen y que guarden la información sensorial. Los datos de neuroimagen parecen indicar que las tareas centrales se corresponden con las áreas prefrontales y parietales. Algunas neuronas en estas áreas parecen responder ante cualquier tarea que se presente.
Desde un punto de vista evolutivo, parece que las áreas más nuevas, más humanas, las de toma de decisiones novedosas y flexibles son las menos optimizadas, mientras que las más animales tienen un rendimiento superior.