Neuronas eficientes

Neurons Go Green (Neuronas ecológicas)
Por Cassandra Willyard - Traducción: Rubén Carvajal Santana
ScienceNOW Daily News
10 de septiembre de 2009

 Credit: © Sebastian Kaulitzki/iStockphoto

El cerebro humano es un glotón, sus células consumen el 20% de la energía de nuestro cuerpo a pesar de que sólo representan el 2% de nuestra masa. Sin embargo, una reciente investigación sugiere que, de toda esa energía, poca se usa para alimentar las señales eléctricas del cerebro. De hecho, estos impulsos viajan de una manera mucho más eficaz de lo que se pensaba anteriormente.

En 1939, los fisiólogos británicos Alan Hodgkin y Andrew Huxley hicieron el primer intento por averiguar cómo las neuronas transmiten las señales eléctricas, conocidas como potenciales de acción. Dado que la mayoría de las neuronas son pequeñas - en los seres humanos, un milímetro cúbico de materia gris puede contener 40.000 neuronas - los investigadores decidieron utilizar los calamares, que contienen un axón gigante, es decir, la parte larga y fina de una neurona a través del cual viajan los potenciales de acción. Los registros eléctricos de Hodgkin y Huxley ayudaron a desarrollar un modelo de cómo se mueven los potenciales de acción a través de las neuronas, trabajo por el que ganaron el Premio Nobel de Medicina y Fisología de 1963.

Según el modelo de Hodgkin y Huxley, la energía necesaria para transmitir un potencial de acción en el axón gigante del calamar es de tres a cuatro veces mayor que la que sería necesaria si el axón fuese perfectamente eficiente. Eso significa que el axón es aproximadamente un 25% a 30% eficiente, más o menos lo mismo que un motor de automóvil. Este número ha sido aceptado por décadas, pero nunca le pareció muy lógico a Henrik Alle, un neurocientífico del Instituto Max Planck para la Investigación Cerebral en Frankfurt, Alemania. "Uno podría pensar intuitivamente que la naturaleza trata de optimizar una señal tan importante", dice, para que sea de la máxima eficiencia energética posible.

Alle y sus colegas decidieron volver a examinar la cuestión de la eficiencia utilizando las neuronas de los mamíferos. Los investigadores registraron las corrientes que pasaban a través de las neuronas asociadas con los centros de la memoria y el aprendizaje en cerebros de ratas, con una técnica fuera del alcance de Hodgkin y Huxley, llamada el método de patch-clamp.

Después de analizar los datos, los investigadores encontraron que estos potenciales de acción viajan a través de neuronas de la rata de dos a tres veces más eficientemente que en el modelo de Hodgkin y Huxley. En lugar de ser el 30% de eficiencia, el proceso es de aproximadamente de 70% a 80% de eficiencia, según un trabajo publicado en la revista Current Opinion in Neurobiology. 

¿Por qué esa gran diferencia? En el modelo de Hodgkin y Huxley, los iones positivos y negativos que generan los potenciales de acción parecen estar luchando entre sí: los iones de sodio positivos se precipitan dentro de la célula en la medida en que los iones positivos de potasio salen de la misma. Es como si alguien "pisase el acelerador y el freno al mismo tiempo", dice Michael Hausser, neurocientífico de la University College London del Reino Unido que no participó en la investigación. 

Alle y sus colegas encontraron que, en las neuronas de rata, la apertura de un canal de iones sigue a la apertura de otro. El potasio no sale sino hasta que el sodio casi ha terminado de entrar. Primero viene el acelerador, y luego el freno, lo cual es indicativo de un proceso mucho más eficiente.

En cuanto a cómo el cerebro usa el resto de su energía, Alle dice que cerca de la mitad se usa para mantener vivas a las neuronas. El resto se utiliza para el cálculo. Sus resultados sugieren que se usa más energía para transportar señales de una neurona a otra que para trasladar las señales eléctricas a lo largo del axón.

"Este trabajo refuerza la idea de que la naturaleza ha trabajado muy duro para hacer quela señalización del potencial de acción sea casi tan eficaz como el límite teórico", dice Häusser. Alle cree que el hecho de conocer la cantidad de energía que es utilizada por el cerebro en sus diferentes actividades, podrá ayudar a los científicos a comprender mejor cómo es almacenada la información en el cerebro.