Funcionamiento interno de la memoria a corto plazo

La llamada memoria de trabajo utiliza de forma diferente ciertas redes de neuronas dependiendo de la complejidad de la tarea que haya que afrontar

Una investigación de neurocientíficos eafrontar

versity of Chicago muestra que la memoria a corto plazo, también llamada memoria de trabajo, utiliza de forma diferente ciertas redes de neuronas dependiendo de la complejidad de la tarea que haya que afrontar. Para llegar a esta conclusión, los investigadores utilizaron técnicas de inteligencia artificial (IA), con las que adiestraron redes neuronales informáticas para resolver una serie de tareas complejas de comportamiento, las cuales requerían almacenar información en memoria a corto plazo. Las redes de IA fueron basadas en la estructura biológica del cerebro y pusieron de manifiesto dos procesos diferentes implicados en la memoria a corto plazo. El primero, un proceso “silencioso” donde el cerebro almacena recuerdos a corto plazo sin actividad neuronal en marcha, y un segundo proceso, más activo, donde los circuitos de neuronas se disparan continuamente. El estudio, liderado por Nicholas Masse, se publicó en Nature Neuroscience. Según los investigadores, la memoria a corto plazo se compone probablemente de muchos procesos diferentes, desde muy simples, donde necesitamos recordar algo que vimos hace unos pocos segundos, hasta otros más complejos donde tenemos que manipular la información que estamos manteniendo en memoria. En el presente estudio se ha identificado cómo dos de los mecanismos neuronales distintos trabajan juntos para resolver diferentes tipos de tareas de memoria. Muchas tareas cotidianas requieren el uso de memoria a corto plazo, información que necesitamos para hacer algo en ese instante pero que es probable olvidemos más tarde. A veces recordamos activamente algo a propósito, como cuando estamos haciendo un problema de matemáticas en la cabeza o intentamos recordar un número de teléfono antes de que tengamos la oportunidad de escribirlo. También absorbemos pasivamente información que podremos recuperar más tarde incluso si no pretendíamos recordarla, por ejemplo, cuando alguien nos pregunta si hemos visto a alguien particular. Los neurocientíficos han aprendido mucho sobre cómo el cerebro representa la información mantenida en la memoria a través de monitorizar los patrones de actividad eléctrica que se mueven a través de los cerebros de animales mientras estos realizan tareas que requieren el uso de la memoria a corto plazo. Se puede entonces vigilar la actividad de las células cerebrales y medir su actividad mientras los animales realizan las tareas. Pero los científicos se sorprendieron de ver que durante ciertas tareas que requerían mantener información en la memoria, existían circuitos neuronales inusualmente tranquilos. Esto les llevó a especular que estos recuerdos “silenciosos” podrían residir en cambios temporales en la fortaleza de las conexiones, o sinapsis, entre las neuronas. El problema es que es imposible con la actual tecnología medir lo que está pasando en las sinapsis durante estos periodos “silenciosos” en un cerebro de animal vivo. Así que el equipo decidió desarrollar una metodología de inteligencia artificial que utiliza datos procedentes de experimentos con animales para diseñar redes que puedan simular cómo se conectan entre sí las neuronas de un cerebro real. Después se puede adiestrar a las redes para resolver los mismos tipos de tareas estudiadas en los experimentos con animales. Los dos procesos de memoria a corto plazo Fue con este método de IA, de inspiración biológica, que pudieron ver dos procesos diferentes activos durante el procesamiento de la memoria a corto plazo. Uno, llamado actividad neuronal persistente, era especialmente evidente durante tareas más complejas pero aún de corto plazo. Cuando una neurona recibe una señal de entrada, genera un pico eléctrico breve de actividad. Las neuronas forman sinapsis con otras neuronas, y en cuanto una se dispara desencadena una reacción en cadena para hacer que otra neurona haga lo mismo. Normalmente, este patrón de actividad se detiene cuando la entrada desaparece, pero el modelo de IA mostró que cuando se realizan ciertas tareas, algunos circuitos de neuronas continúan disparándose incluso tras la retirada de la señal de entrada, como una reverberación o eco. Esta actividad persistente pareció ser especialmente importante para problemas más complejos que requerían que la información en la memoria fuera manipulada de alguna forma.

Los investigadores vieron asimismo un segundo proceso que explicaba cómo el cerebro podía mantener información en la memoria sin una actividad persistente. Es similar a la forma en que el cerebro almacena cosas en memoria a largo plazo a través de producir redes complejas de conexiones entre muchas neuronas. A medida que el cerebro aprende nueva información, estas conexiones se ven fortalecidas, redirigidas o eliminadas, un concepto conocido como plasticidad. Los modelos de IA mostraron que durante los periodos silenciosos de memoria, el cerebro puede usar una forma de plasticidad a corto plazo en las conexiones sinápticas entre neuronas para recordar información de forma temporal.

Ambas formas de memoria a corto plazo duran desde unos pocos segundos hasta unos cuantos minutos. Parte de la información utilizada en la memoria de trabajo puede acabar como almacenamiento de largo plazo, pero la mayor parte irá desapareciendo con el paso del tiempo.