no tiene ningún tipo de experiencia consciente; en el segundo, la persona está igualmente inmóvil y sin experiencia consciente, pero tiene movimientos rápidos de los ojos, aunque estén cerrados, y una actividad cerebral similar a la de alguien que esté despierto.
Luego, se observó que, si una persona era despertada durante la etapa REM, ella reportaba que había estado soñando hasta ese momento. Esto permitió concluir que entrar en esa fase equivalía a estar soñando.
Sin embargo, hoy se sabe que esto no siempre es así y que hasta un setenta por ciento de las personas despertadas durante la etapa no-REM sí reporta sueños. Y, aunque en menor proporción, hay individuos que no los informan durante la fase REM. Es por esto que un equipo de científicos liderados por Francesca Siclari, del Departamento de Psiquiatría de la Universidad de Wisconsin, Estados Unidos, investigó en detalle la actividad eléctrica cerebral durante el sueño, utilizando un electroencefalograma de alta densidad que permite identificar las zonas activas con mayor precisión.
Se despertó a los participantes del estudio varias veces durante la noche, lo que permitió clasificarlos en tres grupos: lo que soñaron algo y lo recuerdan; los que soñaron, pero no recuerdan los detalles; y los que no soñaron. A los que soñaron se les pidió que describieran el tipo de sueño, si incluía experiencias sensoriales o no; y su contenido, si había interacción con otras personas, lugares, sensaciones o emociones. El siguiente paso fue relacionar esa información con los datos obtenidos por el electroencefalograma. Para ello, se clasificó la actividad cerebral en dos tipos: una de alta y otra de baja frecuencia.
La actividad de baja frecuencia, que corresponde a ondas amplias y lentas en el electroencefalograma, se relaciona con disminución de la actividad y la capacidad de comunicarse entre distintas áreas cerebrales, siendo este el tipo de onda que se observa, por ejemplo, en personas inconscientes. Por eso, era esperable que este tipo de registro disminuyera en áreas que estuvieran haciendo algún tipo de trabajo activo, en especial si requería intercomunicación entre distintas áreas cerebrales.
Cuando se hizo una comparación entre las personas que reportaron sueños y las que no, se descubrió que una diferencia constante era la disminución de las ondas amplias y de baja frecuencia en una “zona activa”, ubicada en una parte superior lateral y posterior de ambos lados del cerebro. Por eso, se pensó que esta zona estaría realizando un mayor trabajo en todas las personas que soñaron algo, independiente de si recordaban el sueño o no y de si había ocurrido durante las etapas REM o no-REM.
Por otro lado, la actividad de alta frecuencia, que corresponde a ondas rápidas y de corta duración en el electroencefalograma, está relacionada al aumento de la actividad neuronal y es el tipo de onda que se observa en las personas despiertas, en especial en áreas que realizan mucho trabajo, como las que procesan la información visual. Cuando se comparó esta actividad en los dos grupos de personas, se constató que quienes soñaron tuvieron un aumento de trabajo en la “zona activa” del cerebro, pero también que este se extendía a otras zonas de la corteza cerebral, hacia arriba y hacia adelante.
Para comprender el funcionamiento de estas “zonas extra”, los investigadores se fijaron en los contenidos de los sueños de los participantes. Y constataron que estas áreas “extra” tenían una directa relación con lo soñado. Por ejemplo, un sueño que incluía rostros de personas se asociaba a la actividad de la zona llamada “facial fusiforme”, que es la encargada del reconocimiento de las caras; o, si el sueño involucraba movimiento, se activaba el surco temporal posterior, a cargo de la percepción del movimiento corporal.
Este trabajo permitió determinar la existencia de un área principal, en la zona parieto-occipital del cerebro que, al activarse, produce el inicio del sueño; y que el resto de las regiones involucradas dependerá del contenido del sueño.
Tomando en cuenta estos resultados, los científicos generaron un algoritmo predictivo que, según los niveles de alta y baja frecuencia de la “zona activa”, pretendía determinar si la persona estaba soñando o no. Tras conocer la respuesta de los participantes al ser despertados, se advirtió que el algoritmo acertó en el 87 por ciento de los casos, siendo mejor para predecir la presencia de un sueño que su ausencia.
Este estudio nos acerca un poco más a la comprensión de este misterioso fenómeno, ya que nos muestra los procesos cerebrales involucrados en él. Pero aún queda un largo camino para entender el sentido de los sueños y si es verdad que nos quieren decir algo.
La posibilidad de crear nuevas neuronas se hace realidadEnrique García
Pese a que ganó el premio Nobel en 1906, al español Santiago Ramón y Cajal le costó, en sus inicios, hacerse oír por sus colegas de otros países europeos. Durante un congreso de la Sociedad Anatómica Alemana, en 1889, debió coger del brazo a más de un científico alemán para hacerlo mirar en su microscopio y poder explicarle –en francés, el único idioma que sabía aparte del castellano– lo que había descubierto: nada menos que la existencia de las neuronas. Este precursor de la neurociencia fue ganando respeto poco a poco entre sus pares y hoy se sabe que tenía la capacidad de ver e interpretar cosas que los demás no veían. Con el tiempo, gran parte de sus ideas e intuiciones han sido demostradas gracias a los avances de la ciencia.
En 1896, por ejemplo, advirtió que en el organismo existían dos tipos de células: las no especializadas, o indiferenciadas, capaces de regenerar los tejidos, y las células adultas, que no podían retornar a un estado embrionario. Él fue uno de los primeros científicos que, aunque sin ponerle ese nombre, abordó el concepto de células madre y, luego, el de la regeneración del sistema nervioso.
La medicina regenerativa aplicada al cerebro ha tenido un gran desarrollo desde entonces, poniendo en jaque la tradicional creencia de que las neuronas que mueren producto de un traumatismo, el envejecimiento o una enfermedad, no podían ser reemplazadas.
La génesis de un ser humano comienza a partir de dos células: el espermatozoide y el óvulo. Ambos se fusionan para formar un ovocito y, a partir de este, se crean los más de 250 tipos celulares que conforman nuestro organismo. La generación de toda esta diversidad tiene lugar a partir de unas pocas células a las que se ha llamado “madre” o “progenitoras”. Hasta 2006 se pensaba que este proceso solo podía ocurrir en un sentido. Luego surgió la pregunta: ¿es posible dar marcha atrás y obtener células parecidas a las originales o progenitoras?
En 2006, un equipo liderado por el doctor Shinya Yamanaka descubrió la existencia de unos factores de transcripción (proteínas que se unen al ADN y permiten su expresión) que, una vez introducidos en una célula adulta y diferenciada, provocaban un proceso de reprogramación de esta, haciendo que se convirtiera en una célula madre “pluripotente”, capaz de generar una gran diversidad de tejidos diferentes. Desde entonces, esta técnica de reprogramación descrita por Yamanaka se ha aplicado en el estudio de numerosas patologías, como las enfermedades neurodegenerativas y los traumatismos craneanos.
Uno de los trabajos que aplicó esta técnica es el que publicó la revista Neuron en 2019. Se trata de un conjunto de experimentos realizados por Nicola Matuggini y Riccardo Bocchi con ratones modificados genéticamente, en los que se exploró la posibilidad de convertir en neuronas a los astrocitos que rodean una lesión en la corteza cerebral, por medio de la reprogramación celular. Los astrocitos son un tipo de células gliales o glías, que apoyan a las neuronas, entre otras importantes funciones, y que son capaces de expresar diferentes genes, según la posición que ocupen en el cerebro.
Para la reprogramación celular de los astrocitos, se emplearon tres tipos de virus distintos y se analizaron los resultados obtenidos por cada uno de ellos. Dichos vectores virales contenían un factor de transcripción llamado Neurogenina 2, que en un laboratorio es capaz de convertir
