La corteza humana contiene más de 16.000 millones de neuronas unidas por aproximadamente 150.000 kilómetros de axones, formando cerca de 164 billones de sinapsis. Cómo una red tan astronómicamente compleja se organiza a sí misma, ni completamente aleatoria ni rígidamente regular, ha sido uno de los acertijos más profundos de la neurociencia.
Un estudio publicado el 20 de agosto en Cell propone una respuesta sorprendentemente simple: el cableado del cerebro está limitado por los mismos principios geométricos que rigen las ondas estacionarias en un parche de tambor.
Investigadores del Turner Institute for Brain and Mental Health de la Universidad de Monash desarrollaron un modelo matemático llamado Geometric Eigenmode Model (GEM) que trata la corteza como una superficie continua en la que la actividad neuronal se propaga como ondas. Así como un parche de tambor tiene frecuencias resonantes preferidas, patrones espaciales de vibración determinados por su forma y tensión, la corteza tiene resonancias espaciales preferidas llamadas modos propios geométricos. Estos son los patrones naturales de ondas estacionarias de la actividad neuronal, cada uno caracterizado por una longitud de onda espacial específica y una disposición topográfica de nodos (puntos que permanecen estacionarios) y antinodos (puntos de oscilación máxima).
La hipótesis central del modelo es que las conexiones entre regiones corticales se preservan y fortalecen preferentemente cuando vinculan ubicaciones que oscilan en fase, ubicaciones cercanas a los antinodos del mismo modo propio. Estas conexiones actúan como canales de comunicación que reducen la energía necesaria para excitar ese modo, haciendo más eficiente la dinámica del cerebro.
“El modelo recapitula aspectos clave de la topología y topografía del conectoma empírico binario y ponderado en especies humanas y no humanas,” escriben los autores. “Los hallazgos apuntan a un papel fundamental de la geometría en la configuración de la arquitectura multiescala de los conectomas corticales que se ha conservado a lo largo de 90 millones de años de evolución.”
Cómo funciona el modelo
El GEM se deriva de la teoría de campo neural, una clase de modelos matemáticos que tratan la dinámica neuronal a gran escala como ondas que viajan a través de una lámina cortical continua. El modelo requiere solo dos parámetros libres: k, el número de modos propios incluidos (el modelo usó 108 de 4.386 posibles, aproximadamente el 2,5%), y rs, un parámetro de escala de longitud que controla cuán fuertemente contribuyen los modos de longitud de onda larga en relación con los más cortos.
Al ajustarse a un conectoma humano promedio de grupo mapeado mediante resonancia magnética de difusión de 339 adultos sanos, el GEM logró una precisión notable. Capturó el ordenamiento por rango de las intensidades de conexión con una correlación de ρ = 0,81, y predijo exitosamente la topografía espacial de los hubs de la red, las regiones del cerebro más altamente conectadas, con correlaciones espaciales de ρ = 0,52 para grado binario y ρ = 0,47 para grado ponderado. Alcanzó una tasa de verdaderos positivos del 75% para predecir la presencia o ausencia de conexiones.
De manera crucial, el modelo superó a todas las alternativas existentes: una regla simple de distancia exponencial (las conexiones son más probables entre regiones cercanas), un modelo basado puramente en los modos propios geométricos de la corteza sin la ponderación de la teoría de campo neural, y redes aleatorias. Al validarse con datos de prueba reservados mediante validación cruzada de mitades divididas, el rendimiento superior del GEM se mantuvo.
A través de especies y escalas
El poder del modelo se extiende mucho más allá del cerebro humano. Los investigadores lo probaron contra conectomas de chimpancés, macacos, titíes y ratones, mapeados mediante resonancia magnética de difusión o rastreo viral invasivo de tractos, métodos que operan a escalas espaciales fundamentalmente diferentes.
En cada especie, el GEM reprodujo la organización del conectoma cortical con alta fidelidad. Debido a que el último ancestro común de estas cinco especies vivió hace aproximadamente 90 millones de años, los resultados sugieren que la influencia de la geometría en el cableado cortical es una característica universal y profundamente conservada de la organización del cerebro de los mamíferos.
El modelo también capturó características que no se optimizaron directamente en su ajuste, incluyendo la estructura modular comunitaria de las redes corticales, la tendencia de las regiones del cerebro a organizarse en subgrupos densamente interconectados, y las propiedades espectrales del conectoma.
Qué significa
Los modelos previos del cableado cerebral han enfatizado la regla de distancia exponencial, la observación de que las conexiones se vuelven menos probables a medida que aumenta la distancia entre las regiones. Esta regla se ha propuesto como un principio universal de la organización del conectoma, derivado del costo metabólico de los axones largos. El GEM no contradice este principio, pero va más allá: explica no solo qué regiones podrían estar conectadas según la distancia, sino exactamente qué pares de ubicaciones a cualquier distancia dada tienen más probabilidades de formar conexiones fuertes.
“Dentro de nuestro modelo, la contribución de cada modo propio refleja su expresión relativa en la dinámica neural de campo medio asumida,” explican los autores. Los modos propios de bajo orden (longitud de onda larga) dominan porque requieren menos energía para excitarse, una dependencia energética análoga a la distribución de Boltzmann en termodinámica.
Los investigadores señalan varias advertencias importantes. El modelo actualmente considera solo conexiones cortico-corticales intrahemisféricas, excluyendo conexiones interhemisféricas y conexiones con estructuras subcorticales como el tálamo. Asume una escala de longitud espacial uniforme en toda la corteza, cuando en realidad diferentes poblaciones neuronales tienen diferentes escalas de propagación características. Y el modelo captura la arquitectura de estado estacionario promediada en el tiempo, no la coevolución dinámica de la geometría y la conectividad durante el desarrollo.
No obstante, el estudio proporciona la evidencia más sólida hasta la fecha de que el cableado complejo y aparentemente idiosincrático del cerebro de los mamíferos puede entenderse mediante un principio geométrico notablemente simple.
Traducido por Alessandra
Fuentes
- Normand, F., Gajwani, M., Cao, T., et al. “Geometric constraints on the architecture of mammalian cortical connectomes.” Cell 189, 1-21 (2026). DOI: 10.1016/j.cell.2026.05.048. https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.05.048
- Code and data: https://github.com/francisnormand/GeometricEigenModeModel and https://osf.io/rz3hw/