En esta edición de News from the lab, la investigadora CaixaResearch Liset M. de la Prida y su equipo del Instituto Cajal (IC-CSIC) nos presentan una nueva técnica para visualizar cómo recordamos. El trabajo publicado en Nature Neuroscience, liderado por el CSIC, es el resultado del proyecto DeepCode, apoyado por la convocatoria CaixaResearch de Investigación en Salud de la Fundación ”la Caixa”. 

Liset M. de la Prida y Enrique Rodríguez Sebastián, investigador predoctoral y primer autor del estudio. Crédito: César Hernández, del CSIC Comunicación

El hipocampo es la región del cerebro donde se guarda la memoria episódica, es decir, lo que recordamos de las experiencias vividas. Los científicos llevan años intentando entender cómo se produce este fenómeno a nivel fisiológico. Se sabe que cuando asociamos una situación que vivimos en el presente con un recuerdo del pasado se producen una serie de eventos o patrones de activación neuronal que representan «trazas» o «huellas» de esas experiencias previas que estamos recordando. Son oscilaciones de alta frecuencia llamadas ripples. 

Hasta ahora, las neuronas implicadas en esos patrones se estudiaban una a una, de forma individual, a través del análisis de frecuencias. Sin embargo, las formas de onda de cada ripple son muy variables y difíciles de clasificar. 

El equipo del Laboratorio de Circuitos Neuronales del Instituto Cajal ha diseñado una nueva estrategia que permite estudiar de forma mucho más eficaz esos eventos. Ha creado un espacio matemático abstracto donde se puede proyectar el comportamiento colectivo de los ripples emitidos en el hipocampo después de llevar a cabo una determinada tarea. 

Imaginemos que la tarea consiste en entrar en un museo, caminar por un pasillo y ver un cuadro. Esta experiencia reactivará una serie de ripples o patrones neuronales, «trazas» de recuerdos previos: una visita similar de años atrás, por ejemplo. La situación actual quedará así vinculada con la memoria de la situación del pasado. 

Los ripples se representan en el espacio matemático a través de puntos que configuran una nube con una forma determinada en la cual se puede rastrear y clasificar la actividad de cada tipo neuronal específico implicado en la situación en concreto. 

«Ripples de frecuencias, duración o amplitudes similares se proyectan cerca, mientras que aquellos de diferentes características ocupan localizaciones distantes entre sí», cuenta Enrique Rodríguez Sebastián, investigador predoctoral y primer autor del estudio. A través de este método de clasificación será más fácil descodificar los patrones neuronales asociados con los fenómenos implicados en la memoria de distintas regiones del hipocampo. «Estas regiones pueden iniciar “trazas” de diferentes contenidos de memoria, como aquellas con más contenido social, como por ejemplo recordar quién estaba en el museo durante la visita, u otras de más contenido espacial, como recordar que el museo está al lado de la casa donde vive el que realiza la visita», añade De la Prida. 

Nube de ripples en 3D

Esta innovadora herramienta no solo es una nueva ventana desde la que ver cómo representa el cerebro las vivencias personales, sino que también muestra cómo se modifica la memoria durante el aprendizaje y el sueño. Pero además será un gran paso adelante en el estudio de desórdenes como la enfermedad de Alzheimer y la epilepsia, en los cuales los patrones de activación neuronal relacionados con la memoria episódica se ven alterados.