Un equipo de investigadores del Instituto de Neurociencias, centro mixto del CSIC y la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche, ha demostrado que la direccionalidad de las ondas lentas en la corteza cerebral está determinada por la excitabilidad de las neuronas, y no solo por la estructura anatómica del cerebro. Este hallazgo, publicado en la revista iScience, arroja nueva luz sobre el funcionamiento cerebral y podría tener implicaciones en la comprensión de estados como el sueño profundo, la anestesia o trastornos como la epilepsia.
El cerebro, incluso en estados de reposo como el sueño profundo o bajo anestesia, mantiene una actividad eléctrica rítmica conocida como oscilaciones lentas. Estas ondas son fundamentales para organizar la actividad cerebral, pero su alteración puede estar asociada a patologías neurológicas.
El estudio, liderado por los investigadores Ramón Reig Reig y Javier Alegre Cortés, utilizó un innovador modelo computacional que integra dos niveles de análisis: la actividad local de redes neuronales y la interacción global entre distintas áreas cerebrales.
“La novedad de nuestro enfoque es que analizamos estas dos escalas conjuntamente, lo que nos permitió observar cómo las diferencias locales se diluyen cuando las redes están conectadas”, explica Reig. El modelo reveló que, al conectarse, las regiones cerebrales tienden a sincronizarse siguiendo el ritmo de la zona más activa, que actúa como un “líder” neuronal, determinando la dirección de las ondas lentas.
Los experimentos realizados en ratones anestesiados confirmaron que la excitabilidad neuronal es clave en este proceso. Al aumentar artificialmente la excitabilidad en una región específica, los investigadores observaron que las ondas cambiaban de dirección, demostrando que la dinámica neuronal, más que la anatomía, guía su propagación.
Este avance no solo profundiza en la comprensión de las oscilaciones cerebrales, sino que también destaca por su enfoque metodológico. El modelo, basado en datos reales del cerebro de mamíferos, permite simular distintos estados cerebrales y explorar hipótesis difíciles de comprobar en laboratorio, consolidándose como una herramienta valiosa para futuras investigaciones.