{"id":92351,"date":"2022-02-16T09:19:18","date_gmt":"2022-02-16T08:19:18","guid":{"rendered":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/?p=92351"},"modified":"2022-02-17T14:04:26","modified_gmt":"2022-02-17T13:04:26","slug":"investigadores-de-la-urv-descubren-como-predecir-la-degradacion-de-una-red-neuronal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/investigadores-de-la-urv-descubren-como-predecir-la-degradacion-de-una-red-neuronal\/","title":{"rendered":"Investigadores de la URV descubren c\u00f3mo predecir la degradaci\u00f3n de una red neuronal"},"content":{"rendered":"

Entender c\u00f3mo trabaja una red neuronal, c\u00f3mo reacciona ante un fallo y prever matem\u00e1ticamente qu\u00e9 pasar\u00e1 y en qu\u00e9 momento dejar\u00e1 de funcionar. Esto es lo que ha conseguido un equipo investigador liderado por el catedr\u00e1tico del Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica y Matem\u00e1ticas<\/a> de la URV \u00c0lex Arenas, que ha encontrado la explicaci\u00f3n te\u00f3rica de un proceso muy complejo que permitir\u00e1 a partir de ahora realizar predicciones sobre el funcionamiento en cualquier sistema de redes. La revista Nature Communications<\/em> ha publicado los resultados de esta investigaci\u00f3n.<\/p>\n

La percolaci\u00f3n es el proceso a trav\u00e9s del cual un sistema de redes sufre una quiebra en un punto concreto que acaba afectando a toda la estructura de la red. Esto ocurre, por ejemplo, con las redes el\u00e9ctricas, cuando se produce un corte en una torre que deja a todo un barrio sin luz. Este proceso est\u00e1 a\u00fan m\u00e1s claro en sistemas biol\u00f3gicos como el neuronal. Por distintas causas, las neuronas se van degenerando hasta que algunas mueren. Estas quiebras neuronales, derivadas del envejecimiento, enfermedades o accidentes, a la larga acaban provocando una p\u00e9rdida importante de conectividad en el cerebro y la red neuronal deja de funcionar de forma correcta. La comunidad cient\u00edfica lleva d\u00e9cadas estudiando este proceso de percolaci\u00f3n junto con lo que se denominan transiciones de fase: el punto a partir del cual, si se corta la red, \u00e9sta dejar\u00e1 de funcionar completamente.<\/p>\n

\u00abNuestra investigaci\u00f3n se inicia hace unos a\u00f1os, trabajando el equipo de neurociencia de la UB liderado por el investigador Jordi Soriano\u00bb, explica Arenas. \u201cObservamos que, a pesar de da\u00f1ar directamente las conexiones neuronales con l\u00e1ser, el sistema segu\u00eda funcionando de forma bastante eficiente\u201d, a\u00f1ade. Este fen\u00f3meno se conoce como plasticidad homeost\u00e1tica: a pesar de sufrir un corte, el sistema intenta seguir haciendo lo que hac\u00eda. Busca alternativas, recursos para seguir funcionando de forma correcta.<\/p>\n

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El catedr\u00e1tico de la URV \u00c0lex Arenas ha liderado la investigaci\u00f3n.<\/figcaption><\/figure>\n

Ahora, el equipo investigador de la URV ha logrado encontrar las respuestas a las transiciones de fase de la percolaci\u00f3n por degradaci\u00f3n: saber a partir de qu\u00e9 fracci\u00f3n de da\u00f1o que sufre el sistema, se degradar\u00e1 totalmente y perder\u00e1 la funcionalidad. \u00abHemos sido capaces de encontrar esta transici\u00f3n y tambi\u00e9n hemos logrado calcular la respuesta homeost\u00e1tica (es decir, buscar alternativas para seguir funcionando) de la red\u00bb, destaca Arenas.<\/p>\n

Estos resultados son importantes porque a partir de ahora la comunidad cient\u00edfica tendr\u00e1 a su alcance un conjunto de herramientas matem\u00e1ticas \u00abque pueden resultar muy \u00fatiles no s\u00f3lo en neurociencia sino en cualquier tipo de red\u00bb, a\u00f1ade el investigador. La investigaci\u00f3n supone un paso adelante para entender c\u00f3mo los sistemas de redes reaccionan al da\u00f1o exterior manteniendo su funcionalidad, compensando la quiebra que se ha producido en una de las partes para reconducir la actividad hacia alguna otra.<\/p>\n

\u201cComprender estos procesos puede aportar soluciones en muchos \u00e1mbitos\u201d, subraya Arenas, que pone de ejemplo enfermedades como el Alzheimer, en las que muchos pacientes pueden recordar episodios de su ni\u00f1ez y, sin embargo, han perdido el recuerdo de aspectos m\u00e1s recientes de su vida. Esto est\u00e1 relacionado con el proceso de degradaci\u00f3n que ha sufrido su red neuronal. Ahora ya se puede entender por qu\u00e9 ocurre esto y sentar una de las bases para investigar y aplicar esta investigaci\u00f3n en personas que comienzan a padecer la enfermedad. \u201cPor ejemplo, podremos saber cu\u00e1les son sus respuestas frente a unas preguntas de control, inferir qu\u00e9 degradaci\u00f3n puede tener su sistema neuronal y ver si una medicaci\u00f3n o alg\u00fan tipo de intervenci\u00f3n responder\u00eda a esta reconexi\u00f3n o no, porque ahora ya podemos saber c\u00f3mo act\u00faan f\u00edsicamente estos procesos de degradaci\u00f3n\u201d, apunta el investigador.<\/p>\n

Los resultados de la investigaci\u00f3n tambi\u00e9n pueden aplicarse a otros campos, como el de una red de circulaci\u00f3n vial. Permitir\u00e1, por ejemplo, saber si es necesario cortar una v\u00eda y redirigir el tr\u00e1fico hacia otras zonas, se podr\u00e1 prever d\u00f3nde habr\u00e1 problemas de colapso y c\u00f3mo deber\u00edan habilitarse estas v\u00edas para poder absorber el tr\u00e1fico que habr\u00e1.<\/p>\n

Referencia bibliogr\u00e1fica: <\/strong>Rapisardi, G., Kryven, I. & Arenas, A. Percolation in networks with local homeostatic plasticity.\u00a0Nat Commun<\/em>\u00a013,\u00a0<\/strong>122 (2022). https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41467-021-27736-0<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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