Los científicos no dan crédito: así es como el cerebro aprende cosas nuevas y es inaudito

Aprender algo nuevo rara vez implica empezar desde cero, aunque a veces lo parezca. Cuando cambiamos de trabajo, dominamos una nueva herramienta digital o afrontamos una tarea desconocida, el cerebro no elimina lo aprendido para reemplazarlo por completo. En lugar de eso, reorganiza, reaprovecha y reconfigura lo que ya sabe.

Ahora, un estudio internacional publicado en la revista Nature revela que el cerebro aprende reutilizando circuitos neuronales ya existentes en lugar de crear otros nuevos. Lejos de funcionar como una biblioteca que añade libros nuevos en estanterías separadas, el cerebro se parece más a un sistema dinámico que reorganiza continuamente los mismos recursos para resolver problemas diferentes.

Así logra el cerebro aprender cosas nuevas sin borrar lo que ya sabe

Durante décadas, la neurociencia ha debatido cómo el cerebrologra: aprender cosas nuevas y conservar las antiguas. En inteligencia artificial, este problema se conoce como catastrophic forgetting: cuando una red neuronal aprende una tarea nueva, tiende a borrar lo aprendido antes. El cerebro humano, en cambio, rara vez sufre este colapso.

El nuevo estudio aporta una explicación clara al respecto: el cerebro no asigna un conjunto completamente nuevo de neuronas a cada tarea, sino que usa las mismas de otra manera. Esta lógica podría ser uno de los principios fundamentales de la inteligencia biológica. Para poner a prueba esta idea, los investigadores diseñaron un experimento con macacos.

Cómo se reorganiza el cerebro

Los animales fueron entrenados para alternar entre varias tareas distintas, pero relacionadas entre sí. En todas ellas debían observar estímulos visuales que variaban gradualmente en color y forma, y luego tomar una decisión moviendo los ojos hacia un punto concreto de la pantalla.

En algunas tareas, el color era la información relevante; en otras, lo era la forma. Además, la misma categoría podía asociarse a respuestas distintas según la tarea activa. El reto no estaba en percibir el estímulo, sino en interpretar qué regla aplicar en cada momento.

La clave del diseño experimental es que los animales tenían que inferir qué tarea estaba en vigor a partir del resultado: si la respuesta era recompensada, la regla asumida era correcta; si no, debían ajustarla. Cada cambio de tarea se convertía así en un problema de inferencia cognitiva. Este enfoque permitió a los científicos observar no sólo cómo el cerebro ejecuta una tarea, sino cómo se adapta cuando el contexto cambia y la regla correcta debe deducirse.

Los registros neuronales mostraron un patrón sorprendentemente estable. Cuando los macacos cambiaban de tarea, la actividad cerebral no se desordenaba ni se reconstruía desde cero. Muchas representaciones se mantenían activas, mientras que otras se modulaban o cambiaban de peso según la nueva demanda.

Subespacios compartidos

Al analizar en detalle la actividad neuronal, los investigadores descubrieron que información clave (como el color, la forma o la respuesta motora) se representaba en lo que llaman subespacios compartidos de actividad.

La corteza prefrontal desempeñó un papel central en este proceso. Esta región, asociada a funciones cognitivas complejas como la planificación, la toma de decisiones y la flexibilidad, mostró representaciones sorprendentemente estables entre tareas. El color o la acción se codificaban de forma similar, aunque cambiara la regla.

Uno de los hallazgos más reveladores del estudio es que el cerebro organiza la información siguiendo una secuencia clara. No procesa todos los elementos al mismo tiempo. Primero identifica qué aspecto del estímulo es relevante y, solo después, traduce esa información en una acción concreta.

En tareas basadas en el color, por ejemplo, las señales neuronales relacionadas con la categoría del estímulo aparecían antes que las señales motoras. La decisión se construía paso a paso: percibir, categorizar, actuar.

Procesamiento sensorio-motor en áreas subcorticales

Por otro lado, un estudio del Instituto de Neurociencias CSIC-UMH ha revelado un nuevo mecanismo que explica cómo el cerebro organiza y dirige su actividad eléctrica más lenta, presente durante el sueño profundo o la anestesia. Aunque tradicionalmente se pensaba que la dirección de estas oscilaciones lentas estaba determinada por la estructura anatómica del cerebro, la investigación demuestra que el factor clave es el grado de excitabilidad de las neuronas.

El trabajo ha sido desarrollado por el laboratorio de procesamiento sensorio-motor en áreas subcorticales, dirigido por Ramón Reig, en colaboración con Javier Alegre Cortés, y se ha publicado en la revista iScience. Para llegar a estas conclusiones, el equipo utilizó un modelo computacional avanzado que integra dos niveles de análisis: la actividad local de redes neuronales aisladas y la interacción global entre distintas áreas cerebrales.

«Hasta ahora, la mayoría de los estudios trabajaban esas dos escalas por separado. La novedad de nuestro enfoque es que las analizamos conjuntamente, y eso nos ha permitido ver cómo las diferencias locales se diluyen cuando las redes están conectadas. Nuestro modelo predijo que la dirección de las oscilaciones dependía de qué grupo neuronal era más excitable en cada momento, y lo confirmamos con experimentos en ratones», comenta Ramón Reig.