Autismo y rango dinámico neuronal: conocimientos sobre un procesamiento más lento y detallado

un estudio apareciendo en Neurociencia de la naturaleza ha vinculado distintas características neuronales y de comportamiento en el trastorno del espectro autista (TEA) con un principio computacional simple.

Centrado en el «rango dinámico» de las neuronas, que refleja cuán gradual o bruscamente responden a las entradas, el estudio sugiere que los individuos con trastorno del espectro autista tienen un mayor rango dinámico en su respuesta neuronal, lo que resulta en una respuesta más detallada pero más lenta a los cambios. .

Esta investigación desafía las descripciones anteriores del TEA como un «engranaje roto de la máquina» y proporciona una explicación más profunda y rica de la base computacional del TEA.

Los investigadores Dr. Yuval Hart y Oded Wertheimer del departamento de Psicología y del Centro Edmond y Lily Safra para Ciencias del Cerebro (ELSC) de la Universidad Hebrea de Jerusalén han desarrollado un nuevo modelo computacional para explicar las diferencias neuronales y de comportamiento en el trastorno del espectro autista.

Este modelo ofrece nuevos conocimientos sobre el procesamiento de información en el cerebro de personas con trastorno del espectro autista, abriendo nuevas vías para futuras investigaciones y comprensión.

Se sabe que el trastorno del espectro autista presenta características neuronales y conductuales únicas en comparación con los individuos neurotípicos, pero los mecanismos computacionales subyacentes siguen siendo complejos y multifacéticos.

El modelo propuesto por el Dr. Hart y Wertheimer se centra en el concepto de «rango dinámico» dentro de las poblaciones neuronales. El rango dinámico se refiere al rango de señales para las cuales las neuronas provocan respuestas discernibles. En términos más simples, refleja cuán gradual o bruscamente responden las neuronas a los estímulos; una respuesta más gradual implica un mayor rango dinámico.

«Nuestro modelo sugiere que el trastorno del espectro autista no es un ‘engranaje roto de la máquina’, sino más bien un espectro de puntos en la línea de equilibrio computacional entre una inferencia precisa y una adaptación rápida», dijo el Dr. Yuval Hart.

«Esta compensación computacional demostró ser un marco fructífero para explicar muchas de las características neuronales y de comportamiento observadas en el autismo».

Los investigadores encontraron que un mayor rango dinámico, que indica una respuesta gradual de una población neuronal a los cambios en la información, explica las variaciones neuronales y de comportamiento en individuos diagnosticados con TEA en diversas tareas. Esta respuesta gradual permite una codificación más precisa de los detalles, pero conlleva una compensación: una adaptación más lenta a los cambios.

Por el contrario, un rango dinámico más estrecho permite reacciones rápidas basadas en umbrales, lo que facilita una adaptación rápida pero potencialmente a expensas de una discriminación fina.

Al probar su modelo en diversas simulaciones y tareas conductuales, incluida la sincronización de los toques con los dedos, la reproducción de la orientación y la coherencia del movimiento global, los investigadores demostraron que un mayor rango dinámico podría ser la base de ciertos comportamientos relacionados con el trastorno del espectro autista.

Esta variación en la respuesta podría deberse a diferencias en cómo se activan las neuronas individuales. Por ejemplo, una mayor variabilidad en el punto de media activación de las neuronas individuales, el punto donde la respuesta de la neurona es la mitad de su valor máximo, podría conducir a un rango dinámico más amplio a nivel de población, influyendo en cómo el cerebro procesa e interpreta la información sensorial. .

«Mostramos cómo la heterogeneidad en los puntos de media activación de neuronas individuales puede dar lugar a una respuesta poblacional más gradual y, por tanto, a un mayor rango dinámico», explicó Wertheimer.

«Dada la vasta literatura que relaciona el trastorno del espectro autista con mutaciones en genes relacionados con los receptores neuronales, el mecanismo biológico propuesto es muy relevante: muchas fuentes de heterogeneidad en estas características neuronales pueden conducir a un mayor rango dinámico.

«Este modelo proporciona una nueva lente para comprender el trastorno del espectro autista, una que une los mecanismos biológicos a nivel neuronal con principios computacionales».

Los hallazgos del Dr. Hart y Wertheimer también brindan información sobre por qué la investigación sobre los trastornos del espectro autista a menudo arroja resultados contradictorios. Las diferencias en el rango dinámico dentro de la población con trastorno del espectro autista pueden contribuir a la variación en los hallazgos entre los estudios, lo que destaca la necesidad de grupos de participantes más grandes para garantizar resultados sólidos.

Su modelo se alinea con las teorías existentes que relacionan el trastorno del espectro autista con el procesamiento sensorial atípico, lo que respalda una conexión con factores biológicos y genéticos más amplios. Mutaciones genéticas específicas asociadas con el trastorno del espectro autista, como las que afectan la regulación sináptica, pueden contribuir a este mayor rango dinámico.

Estos factores biológicos podrían conducir a una respuesta neuronal más variable, creando la codificación matizada de tipo analógico que se observa en los individuos con trastorno del espectro autista.

Al explorar esta compensación computacional, el estudio no sólo introduce una nueva perspectiva sobre el trastorno del espectro autista sino que también sugiere futuras direcciones de estudio. Los investigadores proponen que examinar este rango dinámico en diferentes etapas del desarrollo, o mediante modelos animales, podría aclarar aún más su impacto en las conductas relacionadas con el trastorno del espectro autista.