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El equipo investigador de Ingeniería Informática y Matemáticas de la Universitat Rovira i Virgili (URV), liderado por el catedrático Àlex Arenas, ha encontrado la manera de predecir la degradación o quiebra (percolación) de cualquier sistema de red, también de la red neuronal.
La investigación permite prever matemáticamente en qué momento dejará de funcionar y ofrece a la comunidad científica herramientas matemáticas para "comprender los procesos". A partir de la investigación, que publica la revista Nature Communications, se podrán aportar soluciones, por ejemplo, a enfermedades como el Alzheimer. Los resultados de la investigación se pueden aplicar en otros campos como la red eléctrica o la circulación viaria.
La percolación es el proceso a través del cual un sistema de redes sufre una quiebra en un punto concreto, pero que acaba afectando a toda la estructura. Como explican los investigadores de la URV, por ejemplo, pasa con las redes eléctricas cuando se produce un corte en una torre que deja a todo un barrio sin luz.
Las neuronas
El mismo proceso "es todavía más claro" en sistemas biológicos como el neuronal. Por diferentes causas, las neuronas se van degenerando hasta que algunas mueren. Las quiebras neuronales, derivadas del envejecimiento, las enfermedades o los accidentes, a la larga acaban provocando una pérdida importante de conectividad en el cerebro y la red neuronal deja de funcionar de manera correcta. Hace décadas que la comunidad científica estudia este proceso de percolación y las transiciones de fase (el punto exacto donde, si se corta la red, dejará de funcionar completamente).
Como ha detallado Arenas, a partir del trabajo conjunto con el equipo de neurociencia de la UB de Jordi Soriano, se pudo observar que a pesar de dañar directamente las conexiones neuronales con láser, el sistema continuaba funcionando "de forma bastante eficiente". Denominan a este fenómeno plasticidad homeostática: pese al corte, el sistema todavía hace lo que hacía a través de alternativas y recursos que busca para continuar funcionando correctamente.
El equipo de la URV ha conseguido saber a partir de qué fracción de daño del sistema se degradará totalmente y perderá la funcionalidad. También han calculado "la respuesta homeostática": las alternativas que hay que buscar para que la red continúe funcionando.
Herramientas contra enfermedades como el Alzheimer
La investigación ofrece a la comunidad científica herramientas matemáticas "muy útiles en neurociencia". "Comprender los procesos" podrá aportar soluciones para enfermedades como el Alzheimer, en la cual muchos pacientes pueden recordar episodios de su niñez y, en cambio, pierden recuerdos recientes. Esto está relacionado con el proceso de degradación que ha sufrido su red neuronal.
Al entender por qué pasa esto, se podrán establecer las bases para investigar y aplicar esta investigación en personas que empiezan a sufrir la enfermedad. "Por ejemplo, podremos saber cuáles son sus respuestas ante unas preguntas de control, inferir qué degradación puede tener su sistema neuronal y ver si una medicación o algún tipo de intervención respondería a esta reconexión o no, porque ahora ya podemos saber cómo actúan físicamente estos procesos de degradación", ha explicado Arenas.
Otros usos
Los resultados de la investigación se pueden aplicar a otros campos como la red eléctrica o la circulación viaria. Se podrá predecir si hay que cortar una vía y redirigir el tráfico hacia otras zonas, prever donde habrá problemas de colapso y como habilitar estas vías para poder absorber el tráfico que habrá.
