Por mucho que los científicos de otros campos lo adorasen abiertamente, todos los físicos saben que, la audaz idea de Bak, sobre que la complejidad ordenada del cerebro y la capacidad de pensar surgen espontáneamente de la desordenada actividad eléctrica de las neuronas, no consiguió una aceptación inmediata.
© James O'Brien for Quanta Magazine
En la década de 1980, Bak se preguntó primero, cómo este exquisito orden que se ve en la naturaleza surge desde una mezcla desordenada de partículas que constituyen los componentes básicos de la materia. Halló una respuesta en la transición de fase, el proceso por el cual un material se transforma de una fase a otra de la materia. El cambio puede ser repentino, como el agua que se evapora en vapor, o gradual, como la conversión de un material en un superconductor. El momento preciso de la transición, cuando el sistema está a medio camino entre una fase y otra, se llama punto crítico, o más coloquialmente, el "punto de inflexión".
Las clásicas transiciones de fase requieren lo que se conozca el ajuste preciso: en el caso del agua al evaporarse, el punto crítico sólo puede ser alcanzado si la temperatura y la presión son las adecuadas. Pero Bak propuso un medio por el cual las simples interacciones locales entre los elementos de un sistema podrían alcanzar espontáneamente ese punto crítico, de ahí el término 'criticidad auto-organizada'.
Piense en la arena que cae desde arriba de un reloj de arena hasta abajo. Grano a grano, la arena se va acumulando. Con el tiempo, el creciente montículo de arena llega a un punto en que es tan inestable que el siguiente grano que caiga causará una avalancha. Cuando esto se produce, la base se ensancha, y la arena comienza a acumularse de nuevo, hasta que el montículo supere el punto crítico y se hunda una vez más. A través de esta serie de avalanchas de diversos tamaños, el montículo de arena (un sistema complejo de millones de pequeños elementos), mantiene la estabilidad general.
Si bien estas pequeñas inestabilidades mantienen paradójicamente estable el montículo de arena, una vez que el montículo llega al punto crítico, no hay manera de predecir cuál será el siguiente grano que provocará la avalancha, o lo grande que pueda resultar dicha avalancha. Todo lo más que uno puede decir con certeza es que, los más pequeños aludes se producirán con más frecuencia que los más grandes, partiendo de lo que se conoce como la ley potencial.
Bak introdujo la criticidad autoorganizada en un estudio de referencia en 1987, uno de los artículos de física más citados de los últimos 30 años. Bak empezó a ver el papel estabilizador de los más pequeños y frecuentes colapsos donde quiera que miraba.
Su libro de 1996, "Cómo funciona la naturaleza", amplió este concepto más allá de simples montículos de arena a otros sistemas complejos: los terremotos, los mercados financieros, los atascos, la evolución biológica, la distribución de las galaxias en el universo, y al cerebro. La hipótesis de Bak implica que la mayor parte del tiempo, el cerebro se tambalea al borde de una transición de fase, flotando entre el orden y el desorden.
© El MundoDante Chialvo
Una mejor comprensión de estas dinámicas críticas podría aclarar lo que ocurre cuando el cerebro tiene un mal funcionamiento. La criticidad autoorganizada también se postula como un marco teórico unificador. Según el neurofisiólogo Dante Chialvo, la mayoría de los modelos actuales de neurociencia se aplican sólo a los experimentos individuales; para replicar los resultados de otros experimentos, los científicos deben cambiar los parámetros (ajustar el sistema) o utilizar un modelo completamente diferente.
La criticidad autoorganizada tiene un cierto atractivo intuitivo. Pero una buena teoría científica debe ser más que elegante y hermosa. La noción de Bak ha tenido su parte de críticas, en parte debido a que lo que abarca su enfoque es ridículamente amplio: Él no veía nada extraño en saltar los límites disciplinarios y usar la criticidad auto-organizada para vincular la dinámica de los incendios forestales, el sarampión y la estructura a gran escala del universo, a menudo de una sola vez. No tenía pelos en la lengua. Su abrasiva personalidad no le granjeó precisamente las simpatías de sus críticos, aunque Lee Smolin, físico del Instituto Perimeter de Física Teórica, en Canadá, ya apuntaba que su "simplicidad infantil", en vez de la arrogancia, "no era otra cosa que su propia manera de ser", Smolin escribió recordando tras la muerte de Bak en 2002. "La ciencia es difícil, y tenemos que decir lo que pensamos."
No obstante, las ideas de Bak abonaron el terreno para un puñado de científicos con ideas afines. Chialvo, ahora en la Universidad de California, Los Angeles, y junto al Consejo de Investigación Técnica y Científica de Argentina, que se reunió con Bak en el Laboratorio Nacional Brookhaven alrededor de 1990, vino convencido de que la criticidad autoorganizada podría explicar la actividad cerebral. Él también, se encontró con una resistencia considerable. "Tuvo que aguantar bastantes críticas porque no tener suficientes datos", dijo Chialvo. Dietmar Plenz, neurocientífico del Instituto Nacional de Salud Mental, recordó que era imposible en aquel momento conseguir una beca en neurología para trabajar con la criticidad auto-organizada, dado la falta de evidencia experimental.
Desde 2003, sin embargo, el cuerpo de evidencias que muestra que el cerebro exhibe propiedades clave de la criticidad ha ido creciendo, desde las exploraciones de rebanadas de tejido cortical y la electroencefalografía (EEG) de las interacciones entre neuronas individuales, hasta los estudios a gran escala que comparan las predicciones de los modelos por ordenador con datos de imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI). "Ahora el campo está lo suficientemente maduro como para hacer frente a cualquier crítica imparcial", dijo Chialvo .
Una de las primeras pruebas empíricas del modelo del montículo de arena de Bak tuvo lugar en 1992, en el departamento de física de la Universidad de Oslo. Confinaron montículos de arroz entre placas de vidrio y fueron añadiendo granos uno a uno, capturando la dinámica de avalanchas resultantes con una cámara. Descubrieron que los montículos de granos alargados de arroz se comportaron de forma muy parecida al modelo simplificado de Bak .
En particular, las más pequeñas avalanchas eran más frecuentes que las de mayor tamaño, de acuerdo con la esperada ley de distribución potencial. Es decir, podía haber 100 pequeñas avalanchas donde participaban sólo 10 granos en un plazo determinado, o 10 avalanchas involucrando a 100 granos en el mismo período, o sólo una única gran avalancha que implicaba 1.000 granos. (El mismo patrón se ha observado en terremotos y sus réplicas. Puede haber 100 terremotos de 6,0 en la escala de Gutenberg-Richter en un año determinado, o habrá 10 terremotos de 7.0 ó uno de 8.0.)
Diez años más tarde, Plenz y un colega, John Beggs, ahora biofísico en la Universidad de Indiana, observó el mismo patrón de las avalanchas en la actividad eléctrica de las neuronas en las rodajas corticales, la primera pieza clave evidencial de que el cerebro funciona con la criticidad.
"Fue algo que nadie se creía que el cerebro podría hacerlo", dijo Plenz . "La sorpresa es que exactamente eso es lo que pasa. "Los estudios que utilizaron la magnetoencefalografía (MEG) y el propio trabajo de Chialvo, comparando simulaciones por ordenador con datos de fMRI del cerebro en estado de reposo, se han añadido desde entonces a la evidencia de que el cerebro muestra esta dinámica clave de las avalanchas.
Pero quizás no sea tan sorprendente. No puede haber transiciones de fase sin un punto crítico, y sin transiciones, un sistema complejo como es el montículo de arena de Bak, o el cerebro, no puede adaptarse. Es por eso que las avalanchas sólo aparecen en la criticidad, un "punto dulce" donde un sistema está perfectamente equilibrado entre orden y desorden, según Plenz.
Típicamente se produce cuando el cerebro está en su estado normal de reposo. Las avalanchas son el mecanismo por el cual, un sistema complejo evita quedarse atrapado, o "bloqueado en fase" en cualquiera de dos casos extremos. En un extremo, hay demasiado orden, por ejemplo, durante un ataque de epilepsia; las interacciones entre los elementos son demasiado fuertes y rígidas, por lo que el sistema no puede adaptarse a las condiciones cambiantes. En el otro, hay demasiado desorden; las neuronas no se comunican mucho, o no están tan ampliamente interconectadas por todo el cerebro, por lo que la información no se puede diseminar eficientemente y, una vez más, el sistema es incapaz de adaptarse .
Un sistema complejo que se sitúa entre la "monótona aleatoriedad y la monótona regularidad" es, en general, sorprendentemente estable, dijo Olaf Sporns, neurocientífico cognitivo de la Universidad de Indiana. "Lo monótono es malo", dijo, al menos para un sistema crítico. De hecho, "si intentas evitar que se desate una avalancha, cuando eventualmente puede ocurrir, es probable que sea muy grande", señalaba Raissa D'Souza, un científico de sistemas complejos en la Universidad de California, Davis, quien simuló precisamente un sistema genérico de este tipo el año pasado. "Si sesatas avalanchas todo el tiempo, vas como utilizando todo el combustible, por así decirlo, y así no hay oportunidad para las grandes avalanchas."
La investigación de D'Souza aplica esta dinámica para comprender mejor los cortes de energía a través de la red eléctrica. El cerebro no sólo necesita un orden suficiente para funcionar adecuadamente, sino también la flexibilidad suficiente para adaptarse a las condiciones cambiantes, de lo contrario, el organismo no podría sobrevivir. Esta podría ser la razón por la que el cerebro exhibe características de criticidad autoorganizada: Eso le confiere una ventaja evolutiva.
"Un cerebro que no es crítico es un cerebro que hace exactamente lo mismo cada minuto, o, en el otro extremo, es tan caótico que hace cosas completamente al azar, no importa cuáles sean las circunstancias", explicaba Chialvo. "Ese es el cerebro de un idiota."Cuando el cerebro se aleja de la criticidad, la información ya no puede filtrarse a través del sistema de manera eficiente. Un estudio (aún no publicado) ha examinado la privación del sueño en sujetos que permanecieron despiertos durante 36 horas y luego se midió su tiempo de reacción en u test, mientras que un EEG monitorizaba su actividad cerebral. Cuanto más privado de sueño, más actividad cerebral de la persona se desviaba del punto de equilibrio crítico y un peor desempeño en el test.
Otro estudio recolectó datos de los sujetos epilépticos durante sus convulsiones. Los registros EEG revelaron que a mitad de los ataques, las avalanchas informaban que la criticidad se desvanecía. Había demasiada sincronización entre neuronas, y entonces, dijo Plenz, "el procesamiento de la información se rompe, la gente pierde la conciencia, y ya no se acuerdan de lo que pasó hasta que se recuperan."
Chialvo prevé que la criticidad autoorganizada proporcione una teoría más amplio y fundamental para los neurocientíficos, como las que cimientan la física. Cree que podría ser utilizado para modelar la mente en todos sus posibles estados: despierto, dormido, bajo anestesia, sufriendo un ataque y bajo la influencia de una droga psicodélica, entre muchos otros estados.
Esto es especialmente relevante conforme la neurociencia se mueve cada vez más en el terreno de los grandes datos. Los últimos avances en la técnica de imagen son capaces de mapear la sinapsis y monitorizar la actividad cerebral hacia resoluciones sin precedentes, con la correspondiente explosión en el tamaño de los conjuntos de datos. Los miles de millones de dólares en fondos de investigación han puesto en marcha el Proyecto Humano Conectoma, cuyo objetivo es construir un "mapa de red" de las vías neurales del cerebro, y el Brain Research Through Advancing Innovative Neurotechnologies (BRAIN), dedicado al desarrollo de nuevas herramientas tecnológicas para la grabación de señales desde las células. También existe el Human Brain Project en Europa, que trabaja para simular el cerebro humano completo en un superordenador, y el proyecto Brainnetome de China, para integrar los datos recogidos de todos los niveles de la jerarquía de redes complejas del cerebro.
Pero sin una teoría subyacente, será difícil averiguar todo el potencial de conocimientos ocultos de los datos.
"Está bien construir mapas y catalogar las piezas y la forma en que se relacionan, siempre y cuando usted no se pierda de vista el hecho de que el mapa del sistema realmente funciona, que sea un sistema integrado y dinámico", afirmo Sporns ."La estructura del cerebro, el mapa preciso de qué se conecta con qué, es casi irrelevante en sí mismo", dijo Chialvo, o más bien, es necesario, pero no suficiente para descifrar cómo se generan en el cerebro la cognición y el comportamiento. "Lo relevante es la dinámica", añadió.
Más tarde, comparó el cerebro con un mapa de las calles de Los Angeles que contiene los detalles de todas las conexiones en todas las escalas, desde las calzadas privadas a las autopistas públicas. El mapa sólo nos habla acerca de las conexiones estructurales, no ayuda a predecir cómo el tráfico se mueve a lo largo de esas conexiones, o cuándo y dónde es probable que se forme un atasco de tráfico. El mapa es estático; el tráfico es dinámico. Y así es la actividad del cerebro. En un trabajo reciente, Chialvo dijo que los investigadores han demostrado que tanto la dinámica del tráfico como la dinámica del cerebro exhiben criticidad.
Sporns subraya que aún está por verse cuán robusto es este fenómeno en el cerebro, y señaló que se necesita más evidencia más allá de la observación de las leyes de potencia en la dinámica del cerebro. En concreto, la teoría carece aún de una descripción clara de cómo surge la criticidad de los mecanismos neurobiológicos, la señalización de las neuronas en los circuitos locales y distribuidos. Sin embargo, admite que está alentando a que la teoría pueda tener éxito.
"Tiene mucho sentido", subrayó. "Si vas a diseñar un cerebro, probablemente quieras la criticidad en la mezcla, pero en última instancia, es una cuestión empírica."
Artículo original: Simons.Foundation-Quanta.Magazine
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