Citybrain: Similitud de conexiones en ciudades y cerebros

ScienceDaily (Sep. 19, 2009) - Traducido por Rubén Carvajal Santana

(Diseño de Rensselaer/Mark Changizi)

Las ciudades están organizados como los cerebros, y la evolución de las ciudades refleja la evolución de los cerebros de humanos y animales, según un nuevo estudio realizado por investigadores del Instituto Politécnico Rensselaer.

Así como el cerebro de los mamíferos avanzados requiere de una red neuronal robusta para alcanzar un pensamiento más complejo, las grandes ciudades necesitan carreteras y sistemas avanzados de transporte que faciliten poblaciones más grandes y más productivas. El nuevo estudio descubrió una sorprendente similitud en cómo los cerebros y ciudades más grandes tienen que lidiar con el difícil problema de mantener una interconexión suficiente.

"La selección natural ha guiado de forma pasiva la evolución del cerebro de los mamíferos a través del tiempo, al igual que los políticos y los empresarios tienen en forma indirecta la organización de las ciudades grandes y pequeñas", dijo Mark Changizi, un experto en neurobiología y profesor asistente en el Departamento de Ciencia Cognitiva del Rensselaer, que dirigió el estudio. "Parece que estas dos manos invisibles han llegado a una conclusión similar: el cerebro y las ciudades, a medida que crecen, tienen que ser igualmente densamente interconectados para funcionar de manera óptima".

En la medida que el cerebro se vuelve más complejo al pasar de una especie a otra, se modifican la estructura y organización a fin de lograr el nivel más adecuado de interconexión. Uno no esperaría que por duplicar el tamaño del cerebro del perro, por ejemplo, éste tendría las mismas capacidades que un cerebro humano. Esto se debe, entre otras cosas, a que un cerebro humano no se limita a tener más "neuronas perro", sin que, en cambio, tiene neuronas con un mayor número de sinapsis que las de un perro - algo crucial para ayudar a mantener el cerebro humano óptimamente conectado.

Changizi sostiene que al igual que con el cerebro, la interconexión es también un componente crítico de la función general de las ciudades. El juntar tres copias de la ciudad de Seattle (superficie: 83,9 millas cuadradas) no produciría como resultado el mismo nivel de interconexión y eficiencia de una ciudad como Chicago (superficie: 227,1 millas cuadradas). Habría demasiadas autopistas con muy pocas salidas y caminos que quedarían demasiado estrechos.

Al explorar este tema, Changizi descubrió evidencias que vinculan el tamaño de una ciudad o un cerebro con el número y el tamaño de su infraestructura de apoyo. Investigó cómo en la medida que aumentan las infraestructuras, también aumenta la superficie de los cerebros y las ciudades.

Según los hallazgos de Changazi, mientras las ciudades y el neocórtex crecen superficialmente, el número de sus conexiones (carreteras en las ciudades y las neuronas piramidales en el cerebro) aumentan más lentamente. El número de nuevas conexiones, tanto en los cerebroscomo en las ciudades, es de 3/4(S), donde S = superficie.

Igualmente, en la medida que las ciudades o el cerebro crecen, el número total de salidas de las autopistas y las sinapsis (que comparten una función similar como puntos terminales en las carreteras y las neuronas) aumenta con un exponente de alrededor de 9/8. El número de salidas por carretera y sinapsis por neurona también están estrechamente relacionados, con un exponente de crecimiento de aproximadamente 3/8.

Estas y otras conclusiones se detallan en el documento "Common Scaling Laws for City Highway Systems and the Mammalian Neocortex", publicado esta semana en la revista Complexity. El documento completo puede ser visto en línea en el sitio Web de la revista Complexity.

Changizi sostiene que "Cuando las ciudades y el cerebro aumentan de tamaño y funciones, parecen seguir similares leyes empírica ya que tienen que mantener con eficacia un nivel fijo de conexión, independiente del tamaño físico del cerebro o de la ciudad, a fin de funcionar correctamente."


Marc Destefano, profesor asistente del Departamento de Ciencia Cognitiva de Rensselaer, es co-autor del trabajo.