Un modelo computacional explica cómo se retienen los recuerdos en la memoria

Un modelo computacional explica cómo se retienen los recuerdos en la memoria

Un grupo de investigadores de EE.UU. ha desarrollado un modelo computacional para explicar cómo retienen las neuronas ciertos recuerdos pocas horas después de un evento, algo que, además, servirá para entender mejor el párkinson o el alzhéimer.

Con el fin de revelar por qué solo se recuerdan con solidez ciertos detalles dentro de las dos horas posteriores a un suceso, un equipo de científicos del Instituto Salk, en San Diego, ha diseñado un programa informático capaz de recoger los detalles que suceden en un lapso de tiempo de entre una y dos horas, según la revista 'Neuron'.

"Nuestro trabajo explica los mecanismos biológicos por los cuales ciertos recuerdos se quedan guardados mientras que otros se olvidan, incluso si ambos son cercanos en el tiempo", explicó Cian O'Donnell, principal autor del estudio. "Ya se sabía que la ventana temporal es importante en la formación de recuerdos, pero lo que hemos averiguado ahora es cómo el contenido de un suceso también determina si se grabará o no", sostuvo el experto.

Ya se sabía que la ventana temporal es importante en la formación de recuerdos, pero lo que hemos averiguado ahora es cómo el contenido de un suceso también determina si se grabará o no
Ante un evento ocasional —como el ataque de un perro donde luego recordamos solo ciertos detalles— las células del cerebro fabrican rápidamente ciertas proteínas para crear nuevos recuerdos. Según revela el nuevo modelo informático, los recuerdos se retienen únicamente cuando una nueva experiencia vuelve a activar las mismas neuronas que ya habían sido excitadas por otro suceso anterior.

Los científicos indican que la posición de estas proteínas en neuronas específicas y en sus áreas circundantes predice qué recuerdos se van a retener. Este patrón espacial ha permitido a los investigadores crear una función matemática que predice si un recuerdo se grabará o no dependiendo del momento y el lugar de la superposición. Según los investigadores, se trata de una herramienta útil en la investigación de trastornos como el párkinson, el alzhéimer o el estrés postraumático.



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