Entender cómo se guía y procesa la información en el cerebro es clave a la hora de entender su funcionamiento. Sin embargo, esta no es una tarea fácil. Miles de millones de neuronas lo componen, cada una con sus propias conexiones, formando un entramado extremadamente complejo. Además, los canales de información no son estáticos, las conexiones entre neuronas van cambiando, fortaleciéndose algunas mientras que otras se debilitan. Ahora un estudio internacional, publicado en la revista Neuroimage y en el que ha participado el investigador Claudio R.Mirasso del Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC-UIB/CSIC), plantea un modelo de simulación neuronal en el que se analiza cómo estas conexiones dinámicas pueden ir variando dirigidas internamente por el propio comportamiento de las neuronas.
En el modelo, la homogeneidad del sistema se rompe, imponiendo que uno de los nodos pulse a una frecuencia mayor. Esta perturbación local provoca una serie de cambios en los canales de transmisión de la información, las conexiones entre nodos. El nodo que pulsa a alta frecuencia comienza a influir en la dirección de propagación de las señales neuronales, cambiando la conectividad efectiva de toda la red. La dinámica global de la red neuronal pasa a ser dirigida por la dinámica interna de uno de los nodos, sin haberse producido ningún cambio estructural de la red.
