Ruido neuronal
El ruido neuronal o ruido neuronal se refiere a las fluctuaciones eléctricas intrínsecas aleatorias dentro de las redes neuronales . Estas fluctuaciones no están asociadas con la codificación de una respuesta a estímulos internos o externos y pueden ser de uno a dos órdenes de magnitud. [1] La mayor parte del ruido ocurre comúnmente por debajo de un umbral de voltaje que es necesario para que ocurra un potencial de acción, pero a veces puede estar presente en forma de potencial de acción ; por ejemplo, las oscilaciones estocásticas en las neuronas del marcapasos en el núcleo supraquiasmático son parcialmente responsables de la organización de los ritmos circadianos . [2] [3]
La actividad neuronal a nivel microscópico tiene un carácter estocástico, con colisiones atómicas y agitación, que puede denominarse "ruido". [4] Si bien no está claro sobre qué base teórica las respuestas neuronales involucradas en los procesos de percepción se pueden segregar en un componente de "ruido neuronal" versus un componente de "señal", y cómo tal dicotomía propuesta podría corroborarse empíricamente, una serie de Se han construido modelos que incorporan un término "ruido".
Las neuronas individuales demuestran diferentes respuestas a señales de entrada neuronales específicas. Esto se conoce comúnmente como variabilidad de la respuesta neuronal. Si se inicia una señal de entrada específica en las dendritas de una neurona, entonces existe una hipervariabilidad en el número de vesículas liberadas desde la fibra terminal del axón hacia la sinapsis. [5] Esta característica es cierta para las fibras sin señales de entrada neuronales, como las neuronas marcapasos, como se mencionó anteriormente, [2] y las neuronas piramidales corticales que tienen un patrón de disparo muy irregular. [6]El ruido generalmente obstaculiza el rendimiento neuronal, pero estudios recientes muestran que, en redes neuronales dinámicas no lineales, esta afirmación no siempre es cierta. Las redes neuronales no lineales son una red de neuronas complejas que tienen muchas conexiones entre sí, como los sistemas neuronales que se encuentran dentro de nuestro cerebro. Comparativamente, las redes lineales son una visión experimental del análisis de un sistema neuronal colocando neuronas en serie entre sí.
Inicialmente, se cree que el ruido en un circuito informático complejo o en circuitos neuronales se ralentiza [7] y afecta negativamente a la potencia de procesamiento. Sin embargo, la investigación actual sugiere que el ruido neuronal es beneficioso para las redes neuronales complejas o no lineales hasta un valor óptimo. [8] Una teoría de Anderson y sus colegas respalda que el ruido neuronal es beneficioso. Su teoría sugiere que el ruido producido en la corteza visual ayuda a linealizar o suavizar el umbral de los potenciales de acción. [9]
Otra teoría sugiere que el ruido estocástico en una red no lineal muestra una relación positiva entre la interconectividad y la actividad similar al ruido. [10] Así, basándose en esta teoría, Patrick Wilken y sus colegas sugieren que el ruido neuronal es el factor principal que limita la capacidad de la memoria visual a corto plazo . Los investigadores de conjuntos neuronales y aquellos que apoyan especialmente la teoría del procesamiento distribuido, proponen que las grandes poblaciones de neuronas reducen eficazmente el ruido al promediar el ruido en neuronas individuales. Algunos investigadores han demostrado en experimentos y en modelos que el ruido neuronal es un posible mecanismo para facilitar el procesamiento neuronal. [11] [12]La presencia de ruido neuronal (o más específicamente ruido sináptico ) confiere a las neuronas más sensibilidad a una gama más amplia de entradas, puede igualar la eficacia de las entradas sinápticas ubicadas en diferentes posiciones de la neurona y también puede permitir una discriminación temporal más fina. [13] Existen muchas teorías sobre por qué el ruido es evidente en las redes neuronales, pero muchos neurólogos no tienen claro por qué existen.
De manera más general, se pueden distinguir dos tipos de impactos del ruido neuronal: agregará variabilidad a la respuesta neuronal o permitirá fenómenos dinámicos inducidos por ruido que no se pueden observar en un sistema libre de ruido. Por ejemplo, se ha demostrado que el ruido de canal induce oscilaciones en el modelo estocástico de Hodgkin-Huxley. [14]
