INTRODUCCI脫N A NEUROCIENCIA: NEURAL NETWORKS II

La semana pasada, en el art铆culo聽Introducci贸n a neurociencia: saber imprescindible para las Neural Networks (1),聽se hab铆a concluido con la generaci贸n de un spike. Este spike avanza hasta alcanzar el final del ax贸n (o cuerpo de la neurona). 驴Y entonces? Es en ese momento cuando se entra en la sinapsis.

Sinapsis

La sinapsis es el punto de uni贸n entre dos neuronas y puede ser de varios tipos:

Sinapsis el茅ctrica

En una sinapsis el茅ctica entre una neurona A y otra neurona B, cuando se produce actividad en la neurona A, esta se propaga a la neurona B. Lo que es lo mismo, cuando se produce un spike en la neurona A, tiene lugar un cambio en el voltaje de la neurona B. Esto se consigue a trav茅s de las uniones gap (gap junctions) que son, en esencia, canales i贸nicos:

Introducci贸n a neurociencia, saber imprescindible para las Neural Networks 2

Un canal i贸nico es un tipo de prote铆na que se incrusta en la membrana de una c茅lula permitiendo el paso de iones espec铆ficos a trav茅s de dicha membrana celular.

Como se aprecia en la ilustraci贸n, la peculiaridad de estos canales i贸nicos, que componen las uniones gap, es que se extienden a trav茅s de las membranas de ambas neuronas. De este modo, si se produce una excitaci贸n en la neurona A, motivada por un spike y la concentraci贸n de iones sodio (Na+) es mayor en la neurona A que en la neurona B, los canales i贸nicos facilitan la migraci贸n de ese tipo de iones hac铆a la neurona B. De esta forma, como resultado de cierta actividad en la neurona A, se produce un cambio en el potencial de la neurona B.

La sinapsis el茅ctrica es especialmente relevante en aquellos casos en los que se requiere la sincronizaci贸n de un grupo de neuronas de manera que todas ellas se activen a la vez. Esto es un com煤n, por ejemplo, en los actos reflejos de huida.

Sinapsis qu铆mica

Introducci贸n a neurociencia, saber imprescindible para las Neural Networks 2

En este tipo de sinapsis, todo empieza de la misma manera que en el anterior: con un spike que se genera en la neurona A y que se desplaza a lo largo de su ax贸n… Pero, en esta ocasi贸n, al final del camino existen unas bolsitas o ves铆culas que contienen mol茅culas neurotransmisoras. Debido al potencial generado en la neurona A, esas ves铆culas se fusionar谩n con la membrana celular. As铆, liberar谩n los neurotransmisores que, a su vez, se depositar谩n en el peque帽o hueco de la uni贸n gap conocido como synaptic cleft (o hendidura sin谩ptica)

Una vez liberados los neurotransmisores, estos se fusionan con los receptores de la neurona B (estos receptores son en realidad, canales i贸nicos) que controlar谩n la entrada y salida de los diferentes tipos de iones en funci贸n de la concentraci贸n de los mismos dentro y fuera de la neurona.

En la sinapsis qu铆mica, todo comienza realmente con una actividad el茅ctrica (la que ocurre en la neurona A). Esta聽desencadena una actividad qu铆mica (las mol茅culas neurotransmisoras liberadas de las ves铆culas en la neurona A, que se unir谩n con los receptores de la neurona B) que a su vez d茅 pie a otra actividad el茅ctrica motivada por la entrada de iones en la neurona B a trav茅s de los receptores.

Parece demasiado l铆o teniendo en cuenta que ya existe un tipo de sinapsis como es la sinapsis el茅ctrica. Entonces…驴por qu茅 tomarse la molestia con la sinapsis qu铆mica? Este tipo de sinapsis da un punto de flexibilidad adicional. Esto es porque permite cambiar c贸mo la neurona B es afectada por la neurona A, en funci贸n del n煤mero de canales i贸nicos que existan en la neurona B. Se cree que este tipo de sinapsis es la base del aprendizaje y de la memoria.

Todo esto nos lleva a una reflexi贸n…

Con estos proceso tan intrincados…驴tiene sentido pensar todav铆a que las redes neuronales tratan de reflejar el comportamiento del cerebro? Pronto lo sabremos.

En el pr贸ximo art铆culo continuaremos con la sinapsis y la doctrina sin谩ptica.


Alejandro Arranz. Data Engineer en datahack

M脕STER EXPERTO EN BIG DATA & ANALYTICS

Gracias al Master en Big Data Analytics 100% Online tendr谩s amplios conocimientos sobre las herramientas y t茅cnicas anal铆ticas necesarias para la modelizaci贸n de los principales retos de negocio, con el fin de mejorar la toma de decisiones a trav茅s de los datos y el conocimiento.

Deja un comentario

Datahack logo