Identificada la parte del cerebro que controla el tono de nuestra voz

Ya sea que se esté emitiendo una nota alta, declamando una frase en público, o leyendo un cuento para dormir a un niño, el tono de nuestras voces es una parte vital de la comunicación humana. Ahora, como parte de la búsqueda constante de producir una imagen dinámica de la función neuronal en tiempo real, los investigadores que participan en el proyecto BRAIN de los Institutos Nacionales de la Salud americanos,  han identificado la parte del cerebro que controla el tono vocal.

Esta mejor comprensión de cómo el cerebro humano regula el tono de los sonidos que emanan de la garganta, o específicamente de la laringe, es algo más que neurociencia puntera. Podría ser fundamental en el desarrollo de tecnologías nuevas y más naturales para ayudar a las personas que tienen trastornos del habla o a quienes se les ha extirpado la laringe debido a una lesión o enfermedad.

Nuestra capacidad de hablar está controlada en la corteza sensitívomotora, parte de la corteza cerebral. Pero el cómo el complejo sensorial-motor orquesta el proceso físico del habla humana, desde los movimientos de nuestros labios hasta las vibraciones en nuestras laringe, se desconocía hasta ahora.

Si bien puede ser treméndamente complicado tratar de trazar un proceso tan complejo en el cerebro humano, los miembros del laboratorio de Edward Chang en el Centro de Epilepsia de la Universidad de California en San Francisco se encuentran en una posición ideal para hacerlo. Eso se debe a que Chang, un neurocirujano, realiza operaciones con regularidad para eliminar el tejido cerebral inductor de convulsiones de las personas con epilepsia.

Chang se prepara para esas operaciones colocando matrices de alta densidad de pequeños electrodos directamente sobre la superficie del cerebro de sus pacientes. Este método, conocido como electro-corticografía o ECoG, ayuda a identificar las ubicaciones precisas en el cerebro donde se desencadenan las convulsiones. También se usa para identificar otras áreas importantes del cerebro, incluidas las relacionadas con el lenguaje, para garantizar que no se dañen accidentalmente durante la cirugía.

En el primero de dos estudios recientes, éste dirigido por el estudiante de posgrado Josh Chartier y publicado en la revista Neuron, Chang pidió a los pacientes que necesitaban cirugía para tratar su epilepsia, que leyeran cientos de oraciones cuidadosamente construidas mientras esos sensores de ECoG se colocaban sobre la superficie de sus cortezas sensitivomotoras . El estudio reveló por primera vez cómo las neuronas coordinan los movimientos de casi 100 músculos en los labios, la lengua, las mandíbulas y la laringe a medida que la gente produce el habla.

En el segundo estudio, dirigido por el estudiante de posgrado Benjamin Dichter y recién publicado en la revista Cell, el equipo de Chang estudió los cambios en el tono vocal al analizar con más profundidad  las conexiones entre el cerebro y la laringe. Dieron por supuesto que los humanos varían el tono, tal como se ajusta un instrumento,  mediante el control de la tensión de los músculos que se mueven a través de los pliegues vocales de la laringe. También sabían que nuestros cerebros controlan estos movimientos sin que nos demos cuenta.

El equipo de Chang pidió a 12 pacientes voluntarios que estaban a la espera de ser operados,  que dijeran una frase bastante peculiar: "Nunca dije que me robó mi dinero". Luego se les ordenó cambiar el significado de la oración al alterar el tono de sus voces y enfatizar una palabra específica. Por ejemplo, "Nunca dije que me robó mi dinero", "Nunca dije que me robó mi dinero" y "Nunca dije que me robó mi dinero". Si lo hacemos nosotros, veremos que, de forma natural, tendemos  a elevar el tono, así como el volumen de la palabra que se enfatiza.) Mientras los participantes inflexionaban sus voces, los investigadores usaron conjuntos de ECoG para registrar la actividad neuronal en las áreas del cerebro que procesan el habla.

Sus estudios mostraron que algunas neuronas en el área de la corteza sensitivomotora, que controla la laringe, se activaban cada vez que los voluntarios enfatizaban diferentes palabras en una oración. Esta área, llamada corteza motora laríngea dorsal, fue más activa cuando el tono de un hablante alcanzaba su pico. Sus estudios también mostraron que un grupo distinto de neuronas en la corteza motora laríngea dorsal controla los sonidos producidos por la laringe, mientras que otras neuronas controlan las variaciones en el tono vocal.

En un notable conjunto de experimentos en más de 80 pacientes voluntarios, los investigadores estimularon selectívamente las neuronas en la corteza motora laríngea dorsal mientras registraban la activación de los músculos en la laringe. Identificaron sitios específicos allí que activaban, sin ninguna duda,  los músculos de la laringe. De hecho, 20 personas respondieron a la estimulación cerebral haciendo, de forma totalmente involuntaria,  vocalizaciones audibles.

Los investigadores también encontraron actividad cerebral similar cuando los participantes variaban su tono mientras cantaban. Esto indica que el tono vocal se controla de manera similar tanto en el habla como en el canto. Además, esas mismas áreas del cerebro se activaron cuando los participantes escucharon en silencio el sonido de sus propias voces. Los investigadores sugieren que podría explicar cómo las personas imitan el habla, incluido el tono, de otra persona.

Estas capacidades humanas para el lenguaje, la música y la canción no solo son fascinantes, sino que también son fundamentales para lo que somos y para nuestro bienestar. Y también pueden tener importantes consecuencias terapéuticas. De hecho, el NIH está comprometido en una asociación con The Kennedy Center para explorar las conexiones entre la música, la salud y el bienestar, en un programa al que han llamado Sound Health.

En un futuro, estas investigaciones pueden dar lugar a tecnologías que proporcionen voces sintéticas de gran realismo a aquellas personas que por enfermedad o accidente, no disponen de esta capacidad.

Basado en:

[1] The Control of Vocal Pitch in Human Laryngeal Motor Cortex. Dichter BK, Breshears JD, Leonard MK, Chang EF. Cell. 2018 Jun 28;174(1):21-31.e9.

[2] Encoding of Articulatory Kinematic Trajectories in Human Speech Sensorimotor Cortex. Chartier J, Anumanchipalli GK, Johnson K, Chang EF. Neuron. 2018 Jun 6;98(5):1042-1054.e4. doi: 10.1016/j.neuron.2018.04.031.

Mapeando la retina

Redes de neuronas en la retina del ratón. Las células verdes forman una red eléctrica acoplada;

 las células rojas expresan un marcador fluorescente distintivo para distinguirlas de otras células; 

las células azules se etiquetan con un anticuerpo contra una enzima que produce óxido nítrico, 

importante en la señalización retiniana.

 Estas imágenes ayudan a identificar los tipos de células de la retina, 

sus moléculas de señalización y sus patrones de conectividad.

Imagen: Jason Jacoby y Gregory Schwartz, de la Universidad Northwestern

Para Gregory Schwartz, Investigador, trabajar en total oscuridad tiene sus beneficios. Sólo en ausencia de luz puede Schwartz aislar las neuronas en reposo de la retina del ojo y estimularlas con luz (su excitante natural) para que disparen señales eléctricas. Tales señales no sólo proporcionan una lectura de las propiedades intrínsecas de cada neurona, sino información que permite al investigador de la visión deducir cómo funciona y como forja conexiones con otras neuronas.

La retina es el tejido neural sensible a la luz que recubre la parte posterior del ojo. Aunque sólo tiene el tamaño de un sello de correos, cada una de nuestras retinas contiene alrededor de 130 millones de células y más de 100 tipos de células distintas. Estas células están organizadas en múltiples capas de procesamiento de información que trabajan juntas para absorber la luz y traducirla en señales eléctricas que fluyen a través del nervio óptico hasta el centro visual apropiado en el cerebro. Al igual que otras partes del ojo, la retina puede dañarse, y las enfermedades de la retina, incluyendo la degeneración macular relacionada con la edad, la retinitis pigmentosa y la retinopatía diabética, siguen siendo las principales causas de pérdida de visión y ceguera en todo el mundo.

En su laboratorio en la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad Northwestern, en Chicago, Schwartz realiza investigación básica, que es parte de un esfuerzo mucho mayor entre los investigadores de la visión, para ensamblar una lista de piezas que explique todos los tipos celulares necesarios para hacer una retina. Una vez que Schwartz y otros investigadores se acerquen a la conclusión de esta lista, el siguiente paso será elaborar los detalles del cableado interno de la retina para comprender mejor cómo se generan las señales visuales. Este tipo de información  contiene la clave para detectar las enfermedades de la retina en su estado inicial y de forma más precisa, y permitiría la reparación de los circuitos mal conectados que afectan a la visión, y tal vez incluso más adelante se podría abordar la creación de una retina protésica mejorada.

Schwartz centra la mayor parte de su atención en la quinta capa más interna de la retina, que se compone principalmente de neuronas llamadas células ganglionares. Aunque el conteo continúa, se estima que hay más de 40 tipos de células ganglionares. Estas células se autoorganizan en circuitos que se especializan en extraer una característica específica de una señal visual y procesarla aún más. Este proceso es complejo y asombroso. De hecho, Schwartz calculó que estas células continuamente emiten información, desde cada punto en el espacio visual, destinada al cerebro, mediante 150 vías visuales diferentes. Cada vía proyecta información específica, tal como forma, color, contraste, movimiento, dirección y ubicación.

Este año, Schwartz y Amurta Nath, estudiante de Northwestern, informaron haber descubierto dos nuevos tipos de células ganglionares de la retina que seleccionan la orientación, es decir, informan al cerebro si un objeto se coloca vertical u horizontalmente. Curiosamente, los neurólogos David Hubel y Torsten Wiesel ganaron el Premio Nobel de Fisiología y Medicina de 1981 por descubrir la orientación selectiva en la corteza cerebral. El último descubrimiento muestra que la retina transmite al cerebro una señal de orientación paralela.

Schwartz y sus colegas se están dedicando a generar estrategias para desmontar y recomponer, o "hacer ingeniería inversa", varias partes de la retina del ratón. El primer paso en el proceso es idear métodos para determinar cómo interactúan las células ganglionares, así como a detectar la forma en la que varios tipos de células de la retina se conectan para formar circuitos. La creación de esta "matriz de conectividad" implicará un etiquetado preciso de las distintas células y sinapsis.

Para Schwartz, el paso dos será ir más allá de una descripción puramente anatómica de las células y comenzar a definir cómo funcionan estos circuitos con múltiples componentes. El objetivo es conseguir que al excitar las células individuales dentro de un circuito con un patrón definido de luz, se pueda predecir con precisión la fuerza y ​​la duración de la señal eléctrica que cada célula va a generar.

Para lograr esta proeza, se requerirá un modelado informático muy sofisticado. Schwartz, con formación en biología computacional, piensa que ese trabajo debe basarse en una comprensión detallada de los diferentes tipos de células, su fisiología, y su comportamiento de señalización a menudo complejo, no lineal. Este acercamiento ascendente a la modelización informática requiere un gran esfuerzo, pero Schwartz piensa que es la única manera de obtener la matemática correcta.

Durante su formación postdoctoral, Schwartz quería aplicar sus habilidades computacionales para mapear el cerebro con sus decenas de miles de millones de células y conexiones. Schwartz rápidamente se dio cuenta de que esto  sería una tarea abrumadora. Entonces, durante una rotación requerida en un laboratorio de investigación de la visión, quedó fascinado por la retina y el conocimiento que puede ser obtenido estudiando un sistema neural mucho más pequeño, más simple, cuyo único input es la luz y su única salida es predecible ya que transcurre a través del embudo que forma el  nervio óptico. A diferencia de la cartografía de todo el cerebro, Schwartz decidió que la cartografía de la retina era algo que realmente podría ser un proyecto realizable en unos pocos años.

Si este tipo de mapeo neuronal detallado puede lograrse para la retina, proporcionará más ímpetu para el esfuerzo de identificar y mapear todos los circuitos en el cerebro humano, que es el  objetivo específico de la Iniciativa norteamericana BRAIN (Investigación del Cerebro a través de Neurotecnologías Innovadoras).

Basado en:  Cardinal orientation selectivity Is represented by two distinct ganglion cell types in mouse retina. Nath A, Schwartz GW. J Neurosci. 2016 Mar 16;36(11):3208-3221.

Descifrando el lenguaje del cerebro

Una nueva iniciativa puede acercarnos a la comprensión de cómo se comunican las células del cerebro

Imagen multicolor de un  cerebro completo para la investigación mediante imágenes cerebrales. Esta imagen fue creada utilizando un programa de procesamiento de imágenes por ordenador (llamado SUMA), que se usa para dar sentido a los datos generados por las  imágenes obtenidas mediante resonancia magnética funcional (fMRI). Instituto Nacional de Salud Mental, Institutos Nacionales de Salud

La comprensión de cómo funciona el cerebro es uno de los mayores desafíos científicos de nuestro tiempo, pero a pesar de la impresión que la prensa popular da a veces, los investigadores están todavía muy lejos de ciertos niveles básicos de entendimiento. Un proyecto recientemente financiado por el gobierno de Obama BRAIN (Investigación del cerebro mediante neurotecnologías innovadoras avanzadas) es uno de los varios enfoques prometedores para ofrecer nuevos conocimientos mediante el desarrollo de herramientas novedosas que requieren la combinación de la nanotecnología y la óptica.

Hay cerca de 100 mil millones de neuronas en el cerebro humano. Los investigadores saben mucho acerca de cómo se comportan estas células individuales, principalmente a través de "la electrofisiología", que requiere insertar finos electrodos en las células para grabar su actividad eléctrica. También sabemos bastante sobre la organización general del cerebro en regiones anatómicas parcialmente especializadas, gracias a las tecnologías de imágenes del cerebro como la resonancia magnética funcional (fMRI), que miden cómo los niveles de oxígeno en sangre cambian a medida que las regiones que trabajan más duro aumentan su demanda de oxígeno para alimentar su metabolismo. Poco, sin embargo, se conoce acerca de cómo el cerebro está organizado en "circuitos" distribuidos necesarios para facultades como la memoria o la percepción. Y sabemos mucho menos acerca de cómo las células se organizan en "procesadores locales" que actuarían  como componentes en este tipo de redes o ni siquiera si lo hacen.

También nos falta conocimiento sobre el "código" que un gran número de células utilizan para comunicarse e interactuar. Esto es crucial, porque los fenómenos mentales probablemente surgen de la actividad simultánea de muchos miles, o millones de las neuronas que interactúan. En otras palabras, los neurocientíficos aún tienen que descifrar el "lenguaje" del cerebro. "La primera fase es aprender cual es el idioma natural del cerebro. Si la resolución [en un hipotético detector del  lenguaje] es demasiado basta, de forma que  lo que está promediando son párrafos o capítulos, no podemos oír las palabras individuales o discernir las letras ", dice el físico Michael Roukes del Instituto de Tecnología de California, uno de los autores del artículo "Mapa de la Actividad Cerebral", publicado en 2012 en la revista Neuron que inspiraron la Iniciativa BRAIN. "Una vez que tengamos eso, podríamos hablar con el cerebro en oraciones completas."

Esta es la brecha que la Iniciativa BRAIN pretende abordar. Lanzado en 2014 con un presupuesto inicial de más de  100 millones de dólares, la idea es fomentar el desarrollo de nuevas tecnologías para interactuar con un mayor número de neuronas más allá de lo que ha sido posible anteriormente. La esperanza es que una vez que los investigadores entiendan cómo funciona el cerebro (con detalle celular pero en todo el cerebro) tendrán una mejor comprensión de las enfermedades neurodegenerativas, como el Alzheimer y de los  trastornos psiquiátricos como la esquizofrenia o la depresión.

Actualmente, la tecnología puntera en la investigación es la obtención de imágenes ópticas, principalmente utilizando las proteínas fluorescentes indicadoras de calcio  introducidas en las células a través de modificaciones genéticas, que emiten luz en respuesta a los cambios en el nivel de calcio causados ​​por las neuronas que se excitan. Estas señales se registran utilizando microscopios especiales que producen luz, ya que los indicadores necesitan absorber fotones con el fin de emitir a continuación estas partículas de luz. Esto se puede combinar con la optogenética, una técnica que modifica genéticamente las células para que puedan ser activadas mediante luz, permitiendo a los investigadores tanto observar cómo controlar la actividad neuronal.

Ya han conseguido algunos avances increíbles haciendo uso de estas herramientas. Por ejemplo, los investigadores del Centro de Investigación Janelia Farm del Instituto Médico Howard Hughes, dirigido por Misha Ahrens, publicaron un estudio en 2013 en la revista Nature Methods en el que se recogió la actividad de casi todas las neuronas del  cerebro de larvas de peces cebra. Se utilizan larvas de peces cebra porque son fácilmente modificables genéticamente, son pequeñas y, sobre todo, son transparentes. Los investigadores perfeccionaron una técnica llamada microscopía de haz de luz, que utiliza el láser para producir planos de luz que iluminan toda la sección transversal del cerebro a la vez. Los peces fueron modificados por ingeniería genética con indicadores de calcio por lo que los investigadores fueron capaces de generar imágenes bidimensionales de la actividad neuronal, que se integran en imágenes tridimensionales, capturando el 90 por ciento de la actividad de las 100.000 células del cerebro del pez cebra.

Este logro fue notable, pero comparte una limitación con todas las técnicas ópticas de “espacio libre” que dirigen la luz externa hacia el cerebro: la luz sólo penetra superficialmente en el tejido no transparente. Usando microscopía de dos fotones, que utiliza luz de alta longitud de onda, el tejido más profundo que puede ser fotografiado es de dos milímetros. Esto limita las regiones que se pueden estudiar en animales, donde la estructura externa, la corteza, es más gruesa que eso. Uno de los esfuerzos principales de la Iniciativa BRAIN será ampliar estos límites. "Se podrían usar imágenes de tres fotones para entrar a más profundidad", dice el neurocientífico Rafael Yuste, de la Universidad de Columbia, que fue pionero en imágenes de calcio y fue co-autor del artículo “Mapa de la Actividad Cerebral”. La tecnología es ahora capaz de penetrar tres milímetros en el tejido, dice. (Las luces de longitud de onda superiores penetran aún más, pero tienen menos energía, por lo que se necesitan más fotones para iluminar los indicadores).

Una colaboración multidisciplinar de grupos de investigación, dirigido por Roukes, está tomando  un enfoque alternativo. Financiado por una subvención reciente del proyecto BRAIN, su equipo planea combinar métodos ópticos con nanotecnología para producir implantes a nanoescala que se insertan en el cerebro, pero que interactúan con las células ópticamente, en profundidades que la luz no puede alcanzar de otra manera. "Con técnicas ópticas con las que se obtienen imágenes estáticas, a medida que se avanza más profundo, se pierde resolución; el otro paradigma es la implantación de cosas en el cerebro ", dice Roukes. " Se pueden implantar poco a poco cables extremadamente estrechos y pueden ser tolerados, siempre y cuando no se desplace demasiado tejido."

Esta  tecnología la llaman "neurofotónica integrada." Las agujas, o "lanzaderas" están llenas de pixeles "emisores" y "detectores", y las guías de onda ópticas (esencialmente fibras ópticas diminutas) inyectan la luz a los emisores, que utilizan la difracción para enviar haces de luz del tamaño de la célula al interior del cerebro. En efecto, se coloca en el interior del cerebro un generador de imágenes óptico. "Es una amalgama de diversos bloques de construcción que aplica la tecnología del chip fotónico a la obtención de imágenes funcionales del cerebro," dice Roukes. "Es emocionante pensar cómo utilizar todos estos ladrillos para construir un tipo diferente de catedral que nunca antes ha sido creada."

Uno de los primeros objetivos de este proyecto es registrar la actividad de cada neurona existente en un volumen de un milímetro cúbico de tejido. "No vamos a poder entender el cerebro completo de un solo golpe, vamos a  encontrar algunos problemas mientras lo conseguimos” dice Roukes. "La pregunta es: ¿Se puede identificar algún tipo de procesador local en el cerebro que pudiéramos comprender en profundidad en los próximos 10 años?" Hay pequeñas estructuras en la corteza llamadas "columnas corticales" donde las conexiones internas son conexiones densas y las externas son escasas, lo que las hace posibles candidatas para ser procesadores locales. En los ratones tienen un milímetro de ancho, con un volumen de un milímetro cúbico que contiene alrededor de 100.000 células, en otras palabras, un objetivo ideal para el estudio inicial.

El grupo de Roukes también está llevando las sondas eléctricas convencionales a su límite. Han construido “nanosondas” con agujas de anchura similar a la de las células (alrededor de 20 micrómetros), tachonadas con nanoelectrodos que se sitúan en el espacio intercelular. Pero como la distancia sobre la cual los electrodos pueden recoger señales de células individuales en medio de la cacofonía de la actividad es limitada, cada electrodo sólo permite a los investigadores grabar, en promedio, la actividad de una o dos células.

Tales sondas actualmente pueden grabar la actividad de alrededor de 1.000 neuronas. Aumentarlo hasta 100.000 es "un problema de ingeniería y financiero" dice Roukes, y esto tendría que distribuirse a través del cerebro, porque la grabación de todas las células contenidas en un milímetro cúbico de tejido implicaría alrededor de 70.000 electrodos, un nivel de intrusión demasiado susceptible de perturbar la función celular y dañar el tejido. Las sondas fotónicas podrían resolver este problema. "La distancia a la que se pueden medir las neuronas individuales es mucho más larga para la sonda óptica que para la eléctrica", dice Roukes. "Podemos coger de entre 20 a 50 neuronas, por lo que necesitamos un menor número de sitios de medida, lo que significa que podemos espaciar las cosas y hacerlo menos invasivo; es por eso que este enfoque parece muy prometedor".

El enfoque podría conseguir la meta de registrar la actividad de cada una de las  células existentes en un volumen de un milímetro cúbico para dentro de dos años. Y si una sonda puede interactuar con 100.000 células, 10 podrían interactuar con un millón, objetivo final del proyecto. Todo lo cual se podría hacer potencialmente a mayor profundidad dentro del cerebro de lo que es actualmente posible utilizando la óptica del espacio libre, y con menos daño (y la grabación de la actividad de muchas más neuronas) que utilizando métodos de tipo "endoscopio" para llevar microscopios a las profundidades del cerebro.

Todo está siendo desarrollado en colaboración con una factoría industrial, por lo que la tecnología podría ser fácilmente producida en masa y puesta a disposición de la comunidad investigadora. Las pruebas iniciales se llevarán a cabo en ratones, pero uno de los neurólogos del proyecto, Andreas Tolias del Baylor College of Medicine de Houston también trabaja con primates no humanos, y planea finalmente llevar a cabo pruebas en monos.

La extensión a los seres humanos no sería sencilla, sin embargo. "Hay todo tipo de problemas para trasladar estas técnicas a los seres humanos", dice Roukes. "Esto no será posible en un futuro próximo." En primer lugar, la optogenética implica la modificación genética, y las personas  son comprensiblemente reacias a modificar sus genes. Además, la compatibilidad biológica de los implantes a largo plazo en los mamíferos superiores es incierta, especialmente porque el cerebro oscila a medida que nos movemos y respiramos. "El mayor reto será probablemente conseguir evitar la respuesta inmune aguda o crónica a los implantes," dice el biofísico Adam Cohen, de la Universidad de Harvard. "Y evitar que afecten a  la circulación, dañando los vasos sanguíneos o teniendo problemas cuando el animal se mueva." Y además está el asunto del  procedimiento quirúrgico para abrir el cráneo.

Una alternativa que eventualmente podría ser aplicada a los seres humanos es el "polvo neural." El ingeniero y neurólogo José Carmena de la Universidad de California, Berkeley, y sus colegas, están pensando en nanosensores que incorporen tecnología de comunicación inalámbrica. "La idea es construir pequeños sensores que registren la actividad de las neuronas vecinas y transmitan la información de forma inalámbrica desde la profundidad del cerebro," dice Yuste. "Es un tercer ángulo que está aún más lejano en el futuro."

Mientras tanto, la nanofotónica se beneficiará de los avances relacionados, tales como mejores indicadores. "Necesitamos conocer todos los detalles temporales de los “disparos” individuales de la célula para saber qué está haciendo el cerebro," dice Roukes. "Y los registros de calcio son lentos, por lo que se embrollan los detalles de esta actividad y se pierde información." Los indicadores de voltaje son más rápidos y graban la señal neuronal por lo que los investigadores están más interesados ​​en ellos, pero producen señales más débiles y más borrosas. También hay indicadores que informan de diferentes tipos de actividad, como otros componentes químicos, neurotransmisores e incluso las fuerzas físicas reales que actúan en el interior de la célula. "El cerebro es un sistema químico complejo y [las] técnicas para las  interacciones ópticas sobre grandes volúmenes serían aplicables a muchos indicadores diferentes," dice Cohen, que trabaja principalmente en el desarrollo de este tipo de herramientas.

Las aplicaciones potenciales son numerosas y profundas. "Estas herramientas nos permitirán empezar a entender la complejidad de los comportamientos que surgen al conjugar los patrones de actividad de célula individuales," dice Cohen. "También se  podrían utilizar para investigar qué áreas se desregulan en las enfermedades y cómo esos patrones conducen a los síntomas de la enfermedad." Las interfaces cerebro-máquina y las prótesis neuronales son otras áreas que se beneficiarán. "Se podrían generar prótesis visuales para las personas que no pueden mejorar con los implantes de retina debido a que el nervio óptico está dañado," dice Roukes. "Podríamos directamente intervenir mediante patrones en la estimulación de la corteza visual."

Cuál de los enfoques resultará ser más útil no es la cuestión importante. "Una combinación" será probablemente la respuesta final. "Hay una amplia gama de tecnologías sobre la mesa, y no son mutuamente excluyentes", dice Yuste. "Esto no es un juego en el que el ganador se lo lleva todo."

Basado en: http://www.scientificamerican.com/article/deciphering-the-language/