Explicación Neurológica de cualquier fase de la Lógica Computacional

Todo comportamiento es el resultado de una actividad y función cerebral. El explicar el comportamiento animal en función de la actividad que el sistema nervioso realiza es el objetivo de la neurociencia. La función del cerebro es recoger información del medio ambiente donde el animal se desenvuelve, analizar esta información y tomar decisiones. La acción final esta basada en resultados computacionales hechos en el cerebro. Un sistema nervioso puede ser considerado como una caja negra: ingreso de la información (input)  computarizar la información y tomar decisiones-> salida (output) = comportamiento. La Neurociencia investiga el trabajo que ocurre en esta “caja negra.” En esta investigación contribuyen otras ciencias como la neuroetología, neurofisiología, anatomía, fisiología, medicina, física, química y matemáticas entre otras.

 

Las neuronas usan señales estereotipadas eléctricas para procesar toda la información recibida por el sistema sensorial y posteriormente analizarla. Las señales nerviosas son símbolos que no representan por sí solos el medio exterior, por lo que es un proceso esencial el decodificar las señales neuronales y su significado. El significado de las señales eléctricas neuronales depende de la fuente de origen y el blanco de las interconexiones neuronales.

 

La unidad funcional más pequeña del sistema nervioso es la neurona. Las neuronas son las que forman el cerebro y realizan las computarizaciones. El cerebro difiere entre los diferentes grupos del reino animal. En efecto el cerebro de un artrópodo consiste de un ganglio supraoesofágico y de un ganglio suboesofágico. Ganglios adicionales se encuentran en el tórax y en el abdomen del animal. Este tipo de sistema nervioso es segmentado a diferencia del sistema nervioso en los vertebrados que es centralizado.

 

Generalmente se reconocen dos tipos funcionales de neuronas: neuronas locales y proyeccionales. Estas neuronas fueron descritas por primera vez por Camilo Golgi en el sistema nervioso de vertebrados. Golgi desarrollo un método de tinción y reconoció las neuronas locales o células stellate y neuronas proyeccionales con axones. Neuronas stellate o locales realizan computaciones locales mientras que las neuronas de proyección transmiten los resultados de las neuronas locales hacia otros núcleos y regiones en el cerebro. Las áreas blancas pueden estar a una distancia de hasta un metro.

 

Todas las neuronas usan señales eléctricas basadas en las diferencias de concentración de iones entre los espacios extracelulares e intracelulares. Las diferencias en las concentraciones de sodio (Na+) y potasio (K+) resultan en un potencial eléctrico a lo largo de la membrana celular de las neuronas. El potencial de descanso (resting potencial) de una neurona esta representado por el valor del potencial eléctrico en equilibrio.

 

Las neuronas se comunican entre sí a través de sinapsis, las cuales pueden ser eléctricas o químicas. Sinapsis eléctricas se encuentran en el empalme cercano entre dos neuronas donde las corrientes de iones se pasan directamente a la neurona vecina. Sinapsis químicas liberan substancias transmisoras y los receptores postsinápticos determinan los efectos de los potenciales de acción presinápticos en los potenciales eléctricos postsinápticos. La interacción sináptica – postsináptica podría ser excitatoria o inhibitoria, dependiendo del neurotransmisor y de los receptores postsinápticos de la señal.

 

En la conexión sináptica entre neuronas ocurren memoria y aprendizaje. La memoria de corto plazo esta representada por cambios en la fuerza sináptica entre las neuronas relacionadas. La memoria de largo plazo se basa en interacciones entre las sinapsis y el núcleo de la célula, donde cambios sinápticos a largo plazo involucran la activación de la expresión genética, síntesis de nuevas proteínas y la formación de nuevas conexiones sinápticas. Estos cambios relacionados en memoria y aprendizaje son probablemente mecanismos universales en todos los animales.

 

Los cambios en los parámetros físicos medio ambientales y eventos son importantes en la determinación del comportamiento animal. Los sistemas sensoriales traducen los eventos físicos (estímulos) a potenciales locales y de acción en el sistema nervioso. Los eventos traducidos, son posteriormente procesados en las vías ascendentes neuronales (ascending neuronal pathways). Los análisis del estímulo son realizados en las vías ascendentes sensoriales (ascending sensory pathways) en todas las partes que conforman el cerebro de los vertebrados. Todas las vías sensoriales son paralelas a través del cerebro y procesan paralelamente la información. Finalmente la información crítica para el comportamiento es extraída de las señales provenientes de los sentidos y se generan patrones neuronales de contracción muscular. En las vías descendentes de las células efectoras, por ejemplo músculos para el movimiento, existe una organización sistemática paralela de igual manera que en las vías sensoriales ascendentes.