Neurones, xarxes, memòria, plasticitat, consciència i IA. Una introducció accessible a la ciència que intenta comprendre el cervell i el sistema nerviós.
Què és la neurociència realment i què estudia? Descobreix com investiga el cervell i el sistema nerviós, què sabem i quines són les seves grans fronteres.
Què és la neurociència? La ciència que intenta comprendre el cervell i el sistema nerviós
Com pot una xarxa de cèl·lules produir un record?
Què passa al cervell quan aprenem alguna cosa nova?
Per què sentim por?
Com reconeixem una cara?
Què canvia al cervell durant la infància i l’adolescència?
Com prenem decisions?
I com pot l’activitat física d’un òrgan donar lloc a pensaments, emocions i experiències conscients?
Aquestes preguntes semblen pertànyer a camps molt diferents. Biologia, psicologia, medicina, filosofia, computació…
Però totes convergeixen en un mateix territori científic:
la neurociència.
La neurociència estudia el sistema nerviós: com està construït, com funciona, com es desenvolupa, com canvia amb l’experiència i com participa en tot allò que percebem, aprenem, recordem, sentim i fem.
És una ciència del cervell.
Però també és, inevitablement, una ciència sobre nosaltres mateixos.
La neurociència estudia molt més que el cervell
Quan pensem en neurociència, pensem immediatament en el cervell.
És comprensible.
El cervell humà és un òrgan extraordinari format per aproximadament 86.000 milions de neurones, acompanyades per una enorme diversitat de cèl·lules glials i organitzades en circuits i xarxes que interactuen contínuament.
Però la neurociència no estudia únicament el cervell.
Estudia el sistema nerviós.
Això inclou el cervell i la medul·la espinal —el sistema nerviós central—, però també els nervis que connecten aquestes estructures amb la resta de l’organisme.
El nostre sistema nerviós rep informació procedent tant del món exterior com de l’interior del cos.
Temperatura.
Llum.
Sons.
Pressió.
Dolor.
Posició de les extremitats.
Estat dels òrgans interns.
A partir d’aquesta informació, el sistema nerviós regula i coordina respostes.
Ens permet moure’ns.
Orientar l’atenció.
Recordar.
Parlar.
Reconèixer una persona.
Decidir.
I mantenir multitud de processos corporals sense que en siguem conscients.
Per entendre el cervell, per tant, no podem estudiar-lo completament aïllat del cos que regula i del món amb què interactua.
La unitat més famosa: la neurona
Si haguéssim de triar una imatge per representar la neurociència, probablement seria una neurona.
Les neurones són cèl·lules especialitzades en rebre, integrar i transmetre informació.
Moltes disposen d’un cos cel·lular, dendrites que reben nombrosos senyals i un axó que pot transmetre activitat a altres cèl·lules.
Les neurones es comuniquen mitjançant processos electroquímics.
Un senyal elèctric pot viatjar al llarg de l’axó i provocar l’alliberament de neurotransmissors en una sinapsi. Aquestes molècules poden modificar l’activitat de la cèl·lula següent.
És temptador imaginar cada neurona com un petit interruptor:
encesa o apagada.
La realitat és molt més rica.
Existeixen nombrosos tipus de neurones, amb formes, propietats, connexions i funcions diferents. La seva activitat depèn del moment, del circuit en què participen, dels senyals que reben i de l’estat general del sistema.
I, sobretot, una neurona aïllada explica molt poc sobre una ment.
Per comprendre el cervell hem d’estudiar les relacions entre enormes poblacions de cèl·lules.
El cervell no és només neurones
Durant molt de temps, les neurones han estat les grans protagonistes del relat popular sobre el cervell.
Però no estan soles.
El sistema nerviós també conté diferents tipus de cèl·lules glials.
Astròcits.
Oligodendròcits.
Micròglia.
I altres tipus cel·lulars.
La glia participa en funcions essencials: manteniment de l’entorn neuronal, regulació de sinapsis, metabolisme, mielinització dels axons, resposta immunitària i moltes altres.
Això és important perquè modifica una imatge excessivament simple del cervell.
No tenim una enorme xarxa de neurones envoltada de material de suport passiu.
Tenim un ecosistema cel·lular extraordinàriament complex en què diferents tipus de cèl·lules contribueixen al funcionament del sistema nerviós.
De molècules a pensaments
Una de les característiques que fan especialment fascinant la neurociència és que intenta comprendre fenòmens que existeixen en escales enormement diferents.
Podem estudiar què passa dins d’una molècula.
Podem estudiar una sinapsi.
Una neurona.
Un circuit.
Una regió cerebral.
Una xarxa distribuïda per diferents regions.
El cervell sencer.
El comportament d’una persona.
I fins i tot la interacció entre persones.
Totes aquestes escales estan relacionades.
Un canvi molecular pot modificar el funcionament d’una sinapsi.
Això pot alterar l’activitat d’un circuit.
El circuit pot participar en un procés d’aprenentatge.
I aquest aprenentatge pot acabar modificant el comportament.
Però no podem explicar necessàriament el comportament observant només una molècula.
Aquest salt entre nivells constitueix un dels grans reptes de la neurociència.
Com emergeixen propietats complexes de la interacció entre elements més simples?
És una pregunta que reapareixerà constantment.
On és un record?
Imaginem que intentem localitzar un record concret.
La primera vegada que vam anar en bicicleta.
La cara d’una persona estimada.
Una cançó de la infància.
On és?
Seria còmode imaginar que existeix una neurona o una petita zona del cervell que guarda aquell record, com un arxiu dins d’una carpeta.
Però la memòria no funciona així.
Diferents sistemes cerebrals participen en diferents formes de memòria, i els records depenen de patrons d’activitat i modificacions distribuïdes entre múltiples circuits.
L’hipocamp, per exemple, té un paper fonamental en la formació de determinats records declaratius i en processos relacionats amb la memòria espacial.
Però això no significa que els records quedin simplement “guardats” a l’hipocamp.
Recordar és un procés distribuït i dinàmic.
I aquesta idea és aplicable a molts altres fenòmens.
El mite d’una zona cerebral per a cada cosa
Les representacions populars del cervell sovint mostren mapes amb una zona per a cada funció.
Aquí el llenguatge.
Allà la memòria.
Aquí les emocions.
Allà la creativitat.
La realitat és més complexa.
És cert que existeix especialització funcional. Les lesions en determinades àrees poden produir dèficits molt específics i algunes regions participen especialment en determinats processos.
Però les funcions cognitives complexes acostumen a dependre de la interacció entre múltiples regions.
Llegir una frase, per exemple, pot implicar sistemes visuals, lingüístics, atencionals, semàntics i de memòria.
Prendre una decisió pot involucrar informació sensorial, experiències anteriors, expectatives, emocions, valoracions i objectius.
El cervell no funciona simplement com una col·lecció de departaments independents.
Funciona mitjançant xarxes que cooperen, competeixen i es reorganitzen dinàmicament.
Un cervell que canvia
Durant molt de temps va existir una visió excessivament rígida del cervell adult.
Una vegada desenvolupat, quedaria essencialment fixat.
Avui sabem que això no és així.
El sistema nerviós presenta plasticitat.
Les connexions entre neurones poden modificar la seva eficàcia.
Poden formar-se i eliminar-se sinapsis.
Els circuits poden reorganitzar-se.
L’experiència pot modificar patrons d’activitat i connectivitat.
Aprendre alguna cosa significa, en algun nivell, canviar el cervell.
Això no significa que el cervell sigui infinitament mal·leable ni que qualsevol cosa pugui transformar-se simplement amb voluntat o entrenament.
La plasticitat també té límits i varia segons l’edat, la regió cerebral, el tipus d’aprenentatge i moltes altres condicions.
Però sí que ens proporciona una idea extraordinàriament important:
el cervell no és només producte dels nostres gens.
També és producte de la nostra història.
El cervell es construeix durant el desenvolupament
Un cervell infantil no és simplement una versió petita d’un cervell adult.
Durant el desenvolupament es produeixen enormes transformacions.
Es formen connexions.
Altres s’eliminen.
Canvia la mielinització.
Es reorganitzen circuits.
Maduren diferents sistemes a ritmes diferents.
I tot això succeeix mentre l’infant interactua contínuament amb el seu entorn.
La biologia i l’experiència no treballen per separat.
Interactuen.
Aquesta és una de les raons per les quals la neurociència del desenvolupament resulta tan important per comprendre l’aprenentatge, el llenguatge, la regulació emocional, les relacions socials i les diferències individuals.
També ens ajuda a abandonar una idea massa simple:
que existeix una única manera “correcta” en què tots els cervells haurien de desenvolupar-se exactament igual.
La variabilitat forma part de la biologia.
Cervells diferents
No existeixen dos cervells humans idèntics.
Compartim una arquitectura general extraordinàriament semblant, però existeixen diferències anatòmiques, funcionals, genètiques, de desenvolupament i d’experiència.
Aquestes diferències contribueixen a la diversitat humana.
Algunes poden influir en la manera com aprenem, percebem, prestem atenció, processem informació o interactuem socialment.
Aquí apareix un territori especialment important:
la neurodiversitat.
El concepte ens convida a considerar que la variabilitat neurològica forma part de la diversitat humana, alhora que no hauríem d’ignorar les dificultats, necessitats de suport o discapacitats que algunes persones poden experimentar.
La neurociència pot ajudar-nos a comprendre diferències.
Però comprendre una diferència biològica no significa reduir una persona al seu cervell.
Una persona és també la seva història, les seves relacions, la seva cultura, el seu entorn i les seves experiències.
Com sabem què passa dins del cervell?
Aquí arribem a una qüestió essencial.
Com podem saber tot això?
No podem preguntar directament a una neurona què està fent.
La neurociència ha desenvolupat un conjunt extraordinari de mètodes per observar el sistema nerviós des de perspectives diferents.
La ressonància magnètica estructural permet estudiar l’anatomia cerebral.
La ressonància magnètica funcional (fMRI) detecta canvis relacionats amb l’oxigenació de la sang que podem utilitzar com a mesura indirecta de l’activitat cerebral.
L’electroencefalografia (EEG) registra activitat elèctrica mitjançant elèctrodes situats sobre el cuir cabellut.
La magnetoencefalografia (MEG) mesura els camps magnètics produïts per l’activitat neuronal.
La tomografia per emissió de positrons (PET) permet estudiar determinats processos metabòlics i moleculars.
Els investigadors també utilitzen registres electrofisiològics, microscòpia, tècniques genètiques, estimulació cerebral, estudis de lesions, models animals i experiments de comportament.
Cap d’aquestes tècniques ens explica per si sola “com funciona el cervell”.
Cadascuna observa una part del problema amb resolucions espacials i temporals diferents.
Per això la neurociència necessita combinar evidències.
Una imatge del cervell no és una fotografia d’un pensament
Les imatges de neuroimatge són extraordinàriament poderoses.
També poden ser extraordinàriament seductores.
Veiem un cervell amb una zona acolorida i és fàcil pensar:
“aquí és on passa aquesta emoció”.
Però una imatge d’fMRI no és una fotografia directa d’un pensament.
És el resultat d’una cadena de mesures, processament estadístic i interpretació científica.
L’activitat neuronal modifica demandes metabòliques.
Això pot produir canvis en el flux i l’oxigenació de la sang.
L’escàner detecta determinades propietats relacionades amb aquests canvis.
Els investigadors analitzen després les dades.
Entre una neurona disparant i una imatge acolorida en un article hi ha, per tant, moltes etapes.
Aquesta és una lliçó important més enllà de la neuroimatge:
la neurociència no observa la ment directament. Construeix inferències a partir de mesures.
Correlació no significa causa
Imaginem un estudi que observa que una determinada regió cerebral mostra més activitat mentre unes persones realitzen una tasca.
Què podem concloure?
Que aquesta regió està relacionada amb la tasca.
Però això no demostra automàticament que sigui la causa del comportament.
Pot participar en un procés necessari.
Pot reflectir una conseqüència.
Pot treballar conjuntament amb altres regions.
Pot estar relacionada amb una altra variable que no havíem considerat.
Distingir correlació i causalitat és essencial en tota la ciència.
En neurociència encara ho és més perquè treballem amb un sistema extraordinàriament interconnectat.
Per això són tan importants els experiments, els estudis longitudinals, les intervencions, les lesions i la combinació de múltiples mètodes.
De la neurociència a la psicologia
On acaba la neurociència i comença la psicologia?
No existeix una frontera perfecta.
La psicologia estudia el comportament i els processos mentals.
La neurociència estudia els mecanismes del sistema nerviós que contribueixen a aquests processos i comportaments.
Quan investiguem com recorda una persona una llista de paraules, podem formular una pregunta psicològica.
Quan estudiem quins circuits cerebrals intervenen en aquesta memòria, formulem una pregunta neurocientífica.
Quan combinem totes dues perspectives, entrem en territoris com la neurociència cognitiva.
Les disciplines no competeixen necessàriament.
Poden explicar nivells diferents d’un mateix fenomen.
Moltes neurociències dins de la neurociència
Parlar de la neurociència pot donar la impressió que es tracta d’una única disciplina.
En realitat és un gran territori interdisciplinari.
La neurociència molecular estudia els mecanismes moleculars que fan possible el funcionament neuronal.
La neurociència cel·lular estudia neurones, glia i les seves propietats.
La neurociència de sistemes investiga com circuits i xarxes produeixen funcions.
La neurociència cognitiva estudia les bases neurals de processos com percepció, atenció, memòria, llenguatge o presa de decisions.
La neurociència del desenvolupament estudia com es forma i transforma el sistema nerviós al llarg de la vida.
La neurociència computacional utilitza matemàtiques i models computacionals per intentar comprendre com el sistema nerviós representa i processa informació.
La neurociència clínica investiga trastorns i lesions del sistema nerviós i les seves possibles intervencions.
I les fronteres continuen expandint-se.
Genètica.
Immunologia.
Enginyeria.
Ciència de dades.
Robòtica.
Intel·ligència artificial.
Cada nova eina permet formular preguntes que abans eren impossibles d’abordar.
Què sabem del cervell?
En sabem molt.
Coneixem l’estructura general del sistema nerviós amb enorme detall.
Comprenem molts mecanismes de comunicació neuronal.
Sabem molt sobre neurotransmissors, receptors i plasticitat sinàptica.
Coneixem circuits essencials per al moviment, la percepció, la memòria i moltes altres funcions.
Podem registrar l’activitat de neurones.
Podem observar el cervell humà viu sense necessitat de cirurgia.
Podem relacionar lesions concretes amb alteracions del comportament.
Podem modificar experimentalment determinats circuits en models animals.
Podem estudiar milers de cervells i buscar patrons mitjançant grans bases de dades.
La neurociència ha avançat extraordinàriament.
Però això no significa que estiguem a prop d’haver “resolt” el cervell.
Què encara no entenem?
Aquí la llista és extraordinària.
Encara intentem comprendre amb precisió com el cervell representa molts tipus d’informació.
Com s’integren records distribuïts.
Com emergeixen conceptes abstractes.
Com construïm una representació coherent del món.
Com es coordinen dinàmicament les xarxes cerebrals.
Com apareixen moltes diferències individuals.
Com interactuen cervell, cos i entorn.
Com emergeixen alguns trastorns neurològics i psiquiàtrics.
I existeix una pregunta especialment profunda:
com pot l’activitat física del cervell donar lloc a una experiència subjectiva?
Com pot l’activitat electroquímica d’un sistema biològic produir la sensació de veure el color vermell?
Sentir dolor?
Recordar una tarda?
Tenir por?
Sentir que som nosaltres mateixos?
La consciència continua sent una de les grans fronteres de la ciència.
Un cervell no és una ment aïllada
Hi ha una temptació comprensible quan estudiem el cervell.
Pensar que, si aconseguim explicar completament les neurones, haurem explicat completament una persona.
Però nosaltres no existim aïllats.
Tenim cos.
Vivim en entorns físics.
Creixem dins de famílies i societats.
Aprenem llengües.
Construïm cultures.
Establim relacions.
Utilitzem eines.
Transformem l’entorn i l’entorn ens transforma.
Per comprendre el comportament humà necessitem múltiples nivells d’explicació.
Biologia.
Psicologia.
Desenvolupament.
Educació.
Societat.
Cultura.
La neurociència és extraordinàriament poderosa.
Però no converteix totes les preguntes sobre l’ésser humà en preguntes sobre neurones.
Reconèixer aquest límit no debilita la neurociència.
La fa millor ciència.
Quan arriben les dades massives
Durant bona part de la història de la neurociència, els investigadors treballaven amb quantitats de dades relativament limitades.
Això està canviant.
Les noves tecnologies poden produir volums extraordinaris d’informació.
Imatges cerebrals.
Registres de milers de neurones.
Connectomes.
Dades genòmiques.
Informació molecular.
Vídeos de comportament.
Historials clínics.
Dades procedents de sensors.
La neurociència s’està convertint també en una ciència intensiva en dades.
I això crea un nou problema:
obtenir dades ja no és suficient.
Hem de ser capaços d’analitzar-les.
Aquí entren en escena la ciència de dades i la intel·ligència artificial.
La intel·ligència artificial com a nova eina per estudiar el cervell
La relació entre cervell i intel·ligència artificial té una història curiosa.
Durant dècades, la direcció principal de la inspiració va ser:
cervell → màquina.
Els investigadors observaven principis de la intel·ligència biològica i intentaven convertir-ne alguns en models computacionals.
Les xarxes neuronals artificials són l’exemple més conegut.
Però ara la direcció també funciona a l’inrevés:
màquina → cervell.
Els algoritmes d’aprenentatge automàtic poden ajudar a analitzar enormes conjunts de dades neuronals.
Poden detectar patrons.
Classificar senyals.
Reconstruir determinats estímuls a partir d’activitat cerebral.
Analitzar comportaments.
Construir models predictius.
I les xarxes neuronals artificials poden convertir-se en objectes experimentals que comparem amb el cervell.
Per exemple:
si una xarxa artificial aprèn a reconèixer objectes, podem preguntar-nos si les representacions que desenvolupa tenen alguna similitud amb les que observem al sistema visual biològic.
No perquè la xarxa sigui un cervell.
Precisament perquè comparar dos sistemes diferents que resolen problemes semblants pot revelar principis interessants.
NeuroAI: quan cervells i màquines comencen a explicar-se mútuament
D’aquesta convergència està emergint un territori especialment prometedor:
NeuroAI.
La idea general és bidireccional.
Utilitzar coneixement procedent de la neurociència per desenvolupar sistemes artificials més flexibles, eficients i capaços d’aprendre.
I utilitzar intel·ligència artificial i models computacionals per comprendre millor el cervell.
Podríem representar-ho així:
comprendre el cervell → construir intel·ligència artificial → utilitzar la IA per comprendre millor el cervell.
Aquest cercle pot convertir-se en una de les grans aventures científiques de les pròximes dècades.
Perquè cervells i màquines no necessiten ser iguals perquè la comparació sigui útil.
Les semblances ens poden revelar principis compartits.
Les diferències ens poden revelar quines solucions són específiques de la biologia i quines poden ser més generals.
Una ciència sobre el cervell que acaba preguntant-se què som
La neurociència comença amb cèl·lules.
Neurones.
Sinapsis.
Molècules.
Circuits.
Però inevitablement acaba arribant a preguntes enormes.
Com aprenem?
Com recordem?
Com decidim?
Per què sentim?
Què és la intel·ligència?
Què és el jo?
Què significa comprendre?
Què és la consciència?
I fins a quin punt una màquina podria arribar a reproduir algunes de les capacitats que emergeixen d’un cervell?
No totes aquestes preguntes poden ser resoltes exclusivament per la neurociència.
Necessitarem psicologia, biologia, medicina, matemàtiques, informàtica, filosofia, ciència de dades, enginyeria i moltes altres disciplines.
Potser aquesta és precisament una de les característiques més fascinants de la neurociència.
Comença intentant comprendre un sistema biològic d’aproximadament 1,4 quilograms.
I acaba portant-nos fins a algunes de les preguntes més profundes que podem formular sobre nosaltres mateixos.
Comprendre el cervell és també intentar comprendre com arribem a percebre, aprendre, pensar, sentir i construir una experiència del món.
I tot indica que tot just estem començant.
Per saber més:
Intel·ligència
- Què és la intel·ligència? Una pregunta més difícil del que sembla
- Intel·ligència humana i intel·ligència artificial: en què ens assemblem i en què som radicalment diferents?
- Què és la intel·ligència artificial general (AGI)?
Cervell
- Què és una neurona?
- Què és una sinapsi?
- Què són les cèl·lules glials?
- Com funciona el cervell?
- Què són les xarxes cerebrals?
- Què és la plasticitat cerebral?
- Com es desenvolupa el cervell?
Cognició
- Com aprèn el cervell?
- Què és la memòria?
- Com funciona la percepció?
- Cervell i emocions
- Què és la consciència?
Diferències humanes
- Què és la neurodiversitat?
- Desenvolupament cerebral i diferències individuals
Neurociència + tecnologia
- Què és la neurociència computacional?
- Què és la NeuroAI?
- Com utilitza la intel·ligència artificial la neurociència?
- Què és una interfície cervell-ordinador?
- Què és la computació neuromòrfica?
Fonts i lectures recomanades
Kandel, E. R. et al. Principles of Neural Science. McGraw-Hill. Obra de referència general sobre neurociència.
Purves, D. et al. Neuroscience. Oxford University Press. Introducció àmplia als principis fonamentals de la disciplina.
Society for Neuroscience. Brain Facts. Recurs introductori sobre el cervell i el sistema nerviós elaborat per una de les principals societats científiques internacionals de neurociència.
Azevedo, F. A. C. et al. (2009). Equal numbers of neuronal and nonneuronal cells make the human brain an isometrically scaled-up primate brain. Journal of Comparative Neurology, 513, 532–541.
Bassett, D. S. & Sporns, O. (2017). Network neuroscience. Nature Neuroscience, 20, 353–364.
Saxe, A., Nelli, S. & Summerfield, C. (2021). If deep learning is the answer, what is the question? Nature Reviews Neuroscience, 22, 55–67.
Richards, B. A. et al. (2019). A deep learning framework for neuroscience. Nature Neuroscience, 22, 1761–1770.