Resumen
Extraer la estructura temporal subyacente de la experiencia es un aspecto fundamental del aprendizaje y la memoria que nos permite predecir lo que es probable que suceda a continuación. El conocimiento actual sobre los fundamentos neuronales de este proceso cognitivo en los seres humanos proviene de la investigación de neuroimagen funcional.
Como estos métodos carecen de acceso directo al nivel neuronal, sigue sin saberse cómo las neuronas del cerebro humano calculan este proceso. En este artículo, Tacikowski, et.al.,[Nature (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07973-1] registraron neuronas individuales en individuos a los que se les han implantado electrodos intracraneales por razones clínicas y demostraron que las neuronas entorrinales y del hipocampo humano modifican gradualmente su actividad para codificar la estructura temporal de una secuencia compleja de presentación de imágenes.
Esta representación se formó rápidamente, sin proporcionar instrucciones específicas a los participantes, y persistió cuando la experiencia prescrita ya no estaba presente. Además, la estructura recuperada de la actividad de la población de neuronas hipocampales-entorrinales se parecía mucho al gráfico estructural que define la secuencia, pero al mismo tiempo, también reflejaba la probabilidad de estímulos futuros.
Finalmente, el aprendizaje del gráfico de secuencia se relacionó con la reproducción espontánea y comprimida en el tiempo de la actividad de neuronas individuales correspondiente a trayectorias gráficas experimentadas previamente. Estos hallazgos demuestran que las neuronas en el hipocampo y la corteza entorinal integran la información de «qué» y «cuándo» para extraer representaciones duraderas y predictivas de la estructura temporal de la experiencia humana.
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