Investigación de Cold Spring Harbor
24/09/2026 | 13:37
Redacción Cadena 3
La percepción visual puede ser engañosa. A veces, lo que vemos no tiene sentido inmediato: una sombra puede parecer un rostro o un objeto puede confundirse con otro. Un nuevo estudio sugiere que el cerebro podría resolver estos conflictos visuales permitiendo que diferentes regiones comparen sus interpretaciones hasta que emerja una imagen más coherente.
Investigadores de Cold Spring Harbor Laboratory, liderados por la becaria Cynthia R. Stebbins, junto a colaboradores de la Universidad de Cambridge y University College London, publicaron sus hallazgos en la revista Nature Neuroscience. En su investigación, examinaron cómo interactúan dos regiones vecinas de la corteza visual. Descubrieron que cuando la actividad en ambas regiones coincidía, el patrón compartido persistía. En cambio, cuando se producían patrones conflictivos, el desacuerdo se desvanecía en una fracción de segundo.
Estos hallazgos ofrecen una posible explicación sobre cómo el cerebro combina información de regiones especializadas en una única percepción coherente.
Funcionamiento conjunto de regiones cerebrales especializadas
Diferentes áreas del cerebro son responsables de procesar diversas corrientes de información sensorial, pero nuestra experiencia del mundo generalmente se siente unificada y no fragmentada. Comprender cómo estos sistemas especializados se coordinan entre sí representa un gran desafío en la neurociencia.
"Intentamos entender cómo se puede tener un alto nivel de especialización entre estos bloques, y aun así obtener un resultado holístico consistente", afirmó Mitra Javadzadeh.
Los investigadores se enfocaron en dos áreas conocidas por su procesamiento visual en la neocorteza del cerebro: la corteza visual primaria (V1) y el área visual lateromedial (LM). El procesamiento visual no se mueve simplemente en una dirección de una región a otra; en cambio, estas áreas intercambian información continuamente.
Prueba de la comunicación entre áreas visuales
Para explorar esta comunicación, Javadzadeh y su equipo entrenaron a ratones para diferenciar entre dos patrones visuales inclinados en direcciones opuestas. Los animales recibieron una recompensa por reconocer solo una de las orientaciones.
Durante la tarea, los investigadores silenciaron temporalmente V1 o LM y observaron cómo se comportaba la región restante sin su socio habitual. Luego, utilizaron esas observaciones para crear un modelo de red neuronal artificial del circuito V1-LM. Con ese modelo, pudieron probar cómo podría responder el sistema cuando se alteraran neuronas particulares.
Los resultados revelaron un patrón notable: la actividad que entraba en conflicto entre las dos regiones cerebrales desaparecía rápidamente, mientras que la actividad compartida por ambas áreas duraba más tiempo.
"Encontramos que, con el tiempo, estos tipos de conexiones entre áreas implementan un mecanismo que llamamos construcción de consenso", explicó Javadzadeh.
Mecanismo de consenso en todo el cerebro
El estudio examinó solo dos regiones involucradas en la visión, pero los investigadores ahora están investigando si el mismo proceso puede operar de manera más amplia en toda la neocorteza.
"Por ejemplo, cuando lo que ves contradice lo que oyes, ¿utilizas los mismos mecanismos para reconciliar estas dos informaciones?", se pregunta.
Si la construcción de consenso dinámica resulta ser generalizada, podría ayudar a los científicos a comprender mejor cómo el cerebro combina señales en competencia en una interpretación estable del mundo. También podría arrojar luz sobre lo que ocurre cuando diferentes regiones del cerebro no logran llegar a la misma conclusión.
Esta idea podría incluso tener implicaciones más allá de la neurociencia. Principios similares podrían ayudar a los investigadores a pensar en cómo los sistemas de inteligencia artificial manejan corrientes de información conflictivas y deciden en qué señales confiar.
"Mientras entendemos los bloques de construcción individuales del cerebro, ¿cuál es el pegamento que los une?", se pregunta Javadzadeh. "Saber eso podría ayudarnos a entender finalmente cómo funciona el cerebro en su totalidad."
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