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¿Por qué el cerebro nunca descansa?

Un estudio reveló que la actividad del órgano cerebral en reposo -es decir- sin la presencia de algún estímulo o tarea, está estructurada y responde a determinados patrones o redes espaciotemporales, llamadas redes en estado de reposo o resting-state networks (RSN)

Un trabajo de investigación -publicado en la revista Trends in Neurosciences-y basado en modelos informáticos de gran escala del cerebro, ha tenido como objetivo comprender cómo funcionan las resting-state networks -redes en estado de reposo o RSN–  cuando se encuentran en una situación -descrita por los expertos- como ‘límite de la inestabilidad’.

Cuando las RSN se encuentran en este estado, mayor es su eficacia y rapidez de movilización para la percepción sensorial y la acción cerebral. Es decir, cuando el cerebro se encuentra en el punto crítico de la ‘inestabilidad’ en una situación de reposo, puede desplegar todas sus posibilidades funcionales y  su potencialidad de respuesta ante un estímulo o una tarea concreta.

Este estudio propuso un nuevo marco teórico para vincular mejor las redes en estado de reposo a arquitecturas cognitivas desde el punto de vista empírico.

Un trabajador incansable

El trabajo de investigación descubrió que el cerebro trabaja mientras reposa en un punto crítico de ‘inestabilidad’, que puede afectar a los individuos por diferentes razones como: el aprendizaje, la experiencia, el envejecimiento o incluso diferentes síndromes neuropsiquiátricos.

Es precisamente por esta razón que la observación del estado de reposo del cerebro es tan importante e informativa, porque que puede reflejar estos cambios y así abrir una vía a un entendimiento más profundo de estos cambios cognitivos o neuropsiquiátricos.

Los autores señalaron que  las técnicas de medidas y modelado discutidas en este estudio son relevantes no solo para la neurociencia básica, sino también para sus aplicaciones en el campo de la biomedicina.

Bitácora Médica

Fuente

  • Servivio de Información y Noticias Científicas (SINC)

Acceda al trabajo original en Trends in Neurosciences aquí (en inglés)

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