Descifrar los secretos del cerebro es casi tan complejo como explorar el espacio. Puede parecer extraño porque, a diferencia de Júpiter, nuestro cerebro no está a casi 800 millones de kilómetros. Sin embargo, la distancia que nos separa de él es igual de grande, aunque no se pueda medir en kilómetros. Hemos diseñado sondas y telescopios para acortar el espacio que hay entre nosotros y los otros planetas y, en el caso del cerebro, intentamos desarrollar tecnología que acorte la distancia que hay entre la escala a la que funcionan nuestros sentidos y los sutiles procesos electroquímicos que se ocultan bajo los huesos del cráneo.

Mientras en la exploración aeroespacial hemos necesitado combustibles más eficientes, toberas y sistemas de control en remoto, en el estudio del cerebro hemos necesitado sensores extremadamente sensibles, tecnologías de neuroimagen y análisis bioquímicos. El objetivo era comprender cuáles de sus 86.000 millones de neuronas se conectan entre sí y, a su vez, cómo viajaba la “información” a través de esa red de células. La dificultad era alcanzar las dos metas simultáneamente, porque para conocer la estructura del cerebro necesitamos cortarlo y, por lo tanto, aislarlo, “apagando” por lo tanto su actividad. Y a esta dificultad se suma otra menos comentada, porque no es lo mismo detectar cómo se estimulan las neuronas (salida) y cómo son estimuladas por las neuronas que se activaron antes que ellas (entrada). Esta última característica se nos resiste, pero, con la ayuda de una nueva tecnología desarrollada por el Allen Institute, podríamos estar a punto de ver un cambio. Un avance que podría ayudarnos a comprender detalles hasta ahora invisibles de enfermedades tan relevantes como el alzhéimer, la esquizofrenia, el autismo o la epilepsia.

Hay que condensar la ciencia en un artículo periodístico las simplificaciones se vuelven inevitables. En este caso, los investigadores han elegido una analogía literaria. “Es como leer un libro con todas las palabras desordenadas y no entender el orden de las palabras ni cómo están organizadas”, dijo el doctor Kaspar Podgorski, autor principal del estudio y científico senior del Allen Institute. “Siento que lo que estamos haciendo aquí es añadir las conexiones entre esas neuronas y, al hacerlo, ahora entendemos el orden de las palabras en las páginas y lo que significan”. Se refieren a que, aunque podíamos identificar cada neurona de una región cerebral y cómo se conectaban entre sí, nos faltaba saber cómo podían activar unas a otras. ¿Qué tipo de actividad necesitaba recibir una neurona concreta para dispararse ella?

Tal vez, sea más conveniente una analogía matemática, porque, aunque las neuronas ni calculan ni saben la tabla del dos, sospechamos que siguen reglas concretas para activarse entre sí, las cuales, pueden ser imaginadas como sumas y restas. Cada neurona establece conexiones con otros miles, pero imaginemos, en este caso, una neurona que solo recibe el contacto de otras tres. ¿Cuánta actividad necesitará recibir la neurona para dispararse? ¿Bastará con que una de las conexiones se estimule? Tal vez necesite dos, o las tres. La suma de las conexiones estimuladas deberá alcanzar una cifra concreta. Ahora bien, sabemos que no todas las conexiones pesan lo mismo. Puede que una, especialmente gruesa, tenga más influencia y valga por dos o por tres. Puede también que otra no sume cuando se activa, sino que reste porque su papel es el de inhibir la activación de la siguiente neurona. Este juego de sumas y restas hasta alcanzar un quorum conforma las sencillas matemáticas de las neuronas, tienen sus reglas que hasta ahora solo entendemos en parte y ahora, gracias al avance del Allen Institute, podríamos conocerlas mucho mejor.

“Lo que hemos inventado aquí es una forma de medir la información que llega a las neuronas desde diferentes fuentes, y esa ha sido una parte crítica que faltaba en la investigación en neurociencia”, dijo Podgorski. Para ello han desarrollado una proteína bautizada como iGluSnFR4. Una secuencia de cifras y letras impronunciable si no fuera porque el propio equipo nos invita a llamarle “glue sniffer” que significa “olfateadora de glutamato” porque esa es la clave de su éxito. La proteína actúa como un sabueso que, cuando detecta a su presa, la muerde para ya no soltarla. En este caso, la presa a la que se adhiere es otra molécula que liberan las neuronas para estimular a aquellas con las que hacen contacto: el glutamato. Así pues, al universe, revelan dónde se están activando estas conexiones.

El resultado es una especie de telaraña resplandeciente cuyos nodos parpadean como luces de navidad, representando el momento en que se libera glutamato en alguna de estas conexiones. El uso coordinado de esta técnica con otras de carácter más estructural podría ser clave para el avance de la neurociencia y, aunque es pronto para decirlo, podría abrir las puertas a nuevos enfoques que, por lo tanto, sean capaces de llegar a donde otras técnicas no alcanzan.

QUE NO TE LA CUELEN:

  • Aunque observar la liberación de glutamato da información muy relevante sobre cómo se comunican las neuronas, esta no es la única sustancia que debemos identificar para poder comprender las matemáticas de las neuronas. En el artículo cometamos que existen neuronas que no estimulan, sino que inhiben a aquellas con las que se conectan. En estos casos, las sustancias liberadas son otras, como el GABA. Para entender realmente estos “cálculos ocultos” hará falta algo más que el glutamato, pero estamos en camino.

REFERENCIAS (MLA):

  • Podgorski, Kaspar, et al. “Glutamate Indicators with Increased Sensitivity and Tailored Deactivation Rates.” Nature Methods, 23 Dec. 2025, doi:10.1038/s41592-025-02965-z.