Investigaciones sobre el detalle de la visión.

El proceso biológico, que ha seguido la visión en los animales, en los mamíferos, y en especial entre los primates estaba muy lejos de lo que el humano común hubiera podido imaginarlo, han hecho falta que transcurrieran 200 mil años, y un poco más, para que se contara con herramientas tecnológicas y puntos de vista acordes a tal situación para empezar a desvelar el misterio, uno de tantos, que contiene el cerebro.

Los Primates, con su especial visión binocular frontal (que conlleva a la visión estereoscópica), a lomos de la evolución, tanto anterior como posterior, los descubrimientos básico sobre el funcionamiento del cerebro y sus formas de visualizar la realidad cotidiana, para luego entrar en terrenos de exploración pioneros, aunados a los avances en las neuriciencias y las matemáticas. Pero vayamos por partes e iniciemos con la información fundamental.

Para percibir una imagen en nuestro cerebro hay dos etapas:

la primera se basa en el mecanismo esencial de nuestra visión;

la segunda se basa en la manera en la que percibimos, o sea, que le damos un sentido interno a la imagen, generamos una comprensión, una emotividad, una interpretación de ella;

esta es la explicación que proporcionó el doctor en neurociencias Francisco Fernández de Miguel, del Instituto de Fisiología Celular (IFC) y del Centro de Ciencias de la Complejidad (C3) de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), tomado del boletín UNAM de la Dirección General de Comunicación Social (DGCS) 1147, del 30 de diciembre del 2020.

Como ve el cerebro. Tomada de Investigación y Ciencia.

La retina está conectada a la corteza visual (en la parte posterior del cerebro) por medio de un número relativamente pequeño de células nerviosas, que forman el núcleo geniculado lateral. Esta es la única vía que tiene la información visual para viajar desde el mundo exterior al cerebro. [iStock/janulla]. 

El cerebro humano pesa alrededor de kilo y medio, alberga cerca de diez mil millones de células llamadas neuronas, las cuales generan impulsos eléctricos para comunicarse entre sí, además de producir cambios químicos que permiten a dicho órgano llevar a cabo las funciones más sorprendentes, complejas y misteriosas del cuerpo humano, como son la generación de pensamientos o emociones, la imaginación, el lenguaje, el comportamiento, entre otras.

El doctor señaló: "Para la primera etapa utilizamos el ojo, con la retina y las conexiones que llevan la imagen a nuestro cerebro visual, que está en la corteza occipital, ubicada en la parte trasera de la cabeza, así que estas conexiones cruzan el cerebro. Ahí comienza el procesamiento de la imagen y se empieza a propagar el mecanismo de la percepción, que es la conversión de la visión al entendimiento y la interpretación de la imagen”.

Los avances de las "neurociencias" en los últimos cincuenta años han permitido comprender a detalle las bases neurológicas de la visión. Muchos de estos avances han sido posibles gracias a la investigación en animales que permiten estudiar regiones específicas del cerebro, incluso al nivel de una célula, muchos de ellos del orden de los primates.

El proceso visual comienza cuando la luz pasa a través del cristalino hacia la retina, una delgada capa de células neuronales muy especializadas ubicadas al fondo del ojo. Ahí la luz estimula a células fotoreceptoras, llamadas conos y bastones, que transducen las características de la luz en señales eléctricas.

Fotografía que muestra el detalle de la posición frontal en los ojos de los primates, cuya genética explica la evolución de la visión humana. Tomada de Master En Primatologia.

El investigador detalló que los conos se dividen en tres tipos dependiendo de los pigmentos que contienen y que les permiten absorber la luz. Cada tipo de pigmento absorbe luz en un rango diferente en el espectro visible. 

De esta forma, un tipo de cono responde mejor a longitudes de onda corta (la región del espectro que corresponde al azul), un segundo tipo responde a ondas de longitud media (luz verde) y el tercer tipo responde a longitudes de onda mayores (luz roja). Además, otro tipo de células fotorreceptoras, los bastones, tienen un pigmento que detecta luz verde-amarilla, generando la visión monocromática característica de la noche.

La corteza visual primaria es la región cerebral fundamental en la función visual, está dividida dentro de seis capas funcionales, etiquetadas de 1 al 6 (I-VI), también conocida como "corteza estriada" o V1, y es anatómicamente similar al "Área de Brodmann". Korbinian Brodmann (1868 - 1918) fue un neurólogo quién postuló las áreas funcionales definidas y numeradas de la 1 a la 47, basado solamente en la arquitectura histológica microscópica, en el año de 1909, utilizando para ello la tinción de Nissi. Trabajo pionero que al paso del tiempo ha sido complementado, como por ejemplo por Constantin von Economo (1876 - 1931) y Georg N. Koskinas (1885 - 1975) en el año de 1925.

Fotografía de un primate catarrino macaco (Macaca fascicularis) en Ngarai Sianok, Bukittinggi,  Sumatra occidental. Trabajo Propio de Sakurai Midori.

Las últimas investigaciones sobre la "corteza visual primaria",  pueden involucrar el registro de potenciales de acción de electrodos colocados dentro del cerebro de diversas especies, como son: gatos, hurones, ratas y monos, o a través del registro de señales ópticas intrínsecas de animales o "electroencefalogramas o "estudios de resonancia funcional". Un área de Brodmann es una región de la "corteza cerebral definida con base en su "cirtoarquitectura", que es la disposición de los "somas" de las neuronas que constituyen la "corteza cerebral". 

Un descubrimiento reciente concerniente a la V1 humana es que las señales medidas a través de resonancia funcional muestran una muy grande modulación atencional. Esto resulta fuertemente contrastante con la fisiología de un Macaco, un primate catarrino, el cual muestra pequeños cambios, o ninguno, en el disparo asociado a la modulación atencional. Investigaciones con macacos son efectuadas usualmente al medir la actividad de los picos de las neuronas individuales. La base neuronal de la señal en la resonancia funcional, esta por otra parte relacionada principalmente a la Potenciación Postsináptica (PSP). Esta diferencia por tanto no necesariamente indica una diferencia entre la fisiología del macaco y del ser humano. Por otra parte, otro trabajo actual de investigación sobre la V1 busca caracterizar completamente sus propiedades de sintonía, y su uso como área modelo para el circuito cortical canónico.

En esta imagen se aprecia en color rojo, amarillo y naranja las distintas áreas de Brodmann. Tomada de wikipedia.

Lesiones de la corteza visual primaria usualmente conducen a un "escotoma" o agujero dentro del campo visual. De manera interesante, pacientes con escotomas son frecuentemente capaces de hacer uso de la información visual presentada en sus escotomas a pesar de ser incapaces de percibirla conscientemente. Este fenómeno llamado, ceguera de percepción, es ampliamente investigado por científicos interesados en la correlación neural del consciente.

Ante los ojos de los Homo sapiens, el mundo se presenta con una diversidad infinita de colores: desde el naranja solar de una caléndula, hasta el tono gris oscuro del chasis de un automóvil; desde el azul intenso del cielo hasta el verde centelleante de una esmeralda. Sorprende que en la mayoría de los humanos todos los colores puedan reproducirse mezclando tan solo tres longitudes de onda de luz fijas a ciertas intensidades.

Esta propiedad de la visión humana, la tricromacia, se debe a que la retina utiliza para la visión de los colores solo tres tipos de pigmentos que absorben luz, como antes se detalló. Una consecuencia de la tricromacia es la técnica de la tricromía: las impresoras y las pantallas de los ordenadores y televisores pueden mezclar píxeles rojos, verdes y azules para generar lo que percibimos como un amplio aspecto de colores.

Casi todos los mamíferos no primates son dicrómatas, esto es, con una visión de los colores basada en dos tipos de pigmentos visuales, ahora bien, en algunos mamíferos nocturnos que poseen únicamente un pigmento, cuentan con visión monocromática, en contraste, la naturaleza ha dotado a ciertas aves, peces y reptiles, con visión cromática con cuatro tipos de pigmentos, por lo que pueden detectar la luz ultravioleta, invisible para nosotros.

Fotografía de un primate estrepsirrino, "sifaca de Coquerel" (Propithecus coquereli), tomada de Yale Peabody Museum. Yale University.

Se estima que el origen de los primates se remonta a por lo menos hace 65 millones de años, a pesar de que el primate más antiguo conocido con certeza en el registro fósil es "Plesiadapis" animal que físicamente tiene cierto parecido con las ardillas actuales, que existió hace de entre cincuenta y cinco a cincuenta y ocho millones de años atrás, es decir, a finales del Paleoceno e inicios del Eoceno,  todavía presentaba garras y los ojos estaban situados lateralmente.

Utilizando el análisis mediante la técnica de reloj molecular, se sitúa el origen de los primates hace aproximadamente ochenta y cinco millones de años, que implica su aparición a mediados del Cretácico tardío.

Los primates son un orden de mamíferos placentarios que surgieron hace alrededor de sesenta y cinco millones de años, es decir, al final del Cretácico a partir de pequeños mamíferos terrestres. Se adaptaron a la vida arborícola en las selvas tropicales; de hecho, muchas de las características de los primates constituyen adaptaciones a la vida en ese entorno: un cerebro de gran tamaño, agudeza visual, visión de colores, una cintura escapular modificada y manos que se usan con habilidad. Continuamente aparecen nuevas especies de primates: en la primera década de este milenio se describieron más de veinticinco, y otros once desde 2010. Comparten características anatómicas generales: Extremidades que terminan en manos y pies pentadáctilos, son plantígrados, presentan el dedo pulgar oponible, clavículas desarrolladas, dentición no muy especializada, con uñas planas en lugar de garras, amplio desarrollo cerebral, y muy importante visión binocular frontal (que conlleva la ya mencionada visión estereoscópica), hocicos reducidos, partos individuales con la consecuente prolongación de los periodos de vida postnatales.

Se clasifican para su estudio en dos subórdenes:

estrepsirrinos, término que proviene del griego y que significa: nariz torcida, este suborden incluye los lémures y loris, y cuyas especies se distinguen por su nariz húmeda,  y por otro lado,

haplorrinos, término del griego que significa de nariz simple, están incluidos los tarseros, monos, gibones, grandes simios y homínidos.

En resumen, parece que la tricromacia de los primates constituye un rasgo insólito, por ello es de interés conocer su evolución, comenzando por la visión frontal binocular; la estructura del cráneo muestra que los Primates dependemos más de la vista que del olfato. Todos los primates tenemos ambos ojos mirando hacia adelante, en el frontal de la cara y dentro de unas estructuras óseas, de modo que el punto de vista de un ojo superpone al otro. La visión estereoscópica implica la obtención de una imagen clara y tridimensional. Por lo tanto, los primates somos buenos para apreciar las distancias, una habilidad importante para la vida en los árboles.

Fotografia de un primate haplorrino, el tarsero "Caritia syrichta." Tomada de wikipedia

La estructura básica del ojo primate es similar a otros mamíferos; aunque la mayoría de los mamíferos tiene visión monocromática y dicromática, la visión tricromática (en color) es la norma en los primates que son activos durante el día (diurnos).

Los euarcontoglires, que significa "verdaderos semejantes a antiguos lirones", también conocidos como "supraprimates" son la base evolutiva que lleva a los "primates". Se componen de dos clados: 

"Glires", compuesto por:  Rodentia (roedores) y Lagomorfa (conejos) y

"Euarchonta", compuesto por: escandentios (tupayas o musarañas arborícolas), dermópteros  (colugos), y los primates (lémures, gálagos, potos y loris; así como: tarseros, monos del nuevo mundo, simios del viejo mundo, hilobátidos y grandes simios y primates bípedos). 

Fotografia de "lémures" (Lemur catta), mismos que se han adaptado muy exitosamente a las duras condiciones de vida en la isla de Madagascar, que tiene un clima en el que fluctúan mucho las estaciones. Almacenan grasa en el cuerpo, se unen en grupos pequeños y viven activos tanto de día como de noche. Tomada de Animapedia.

Es la evolución aparecida en los sistemas de los organismos primates, los que llevaron a los humanos a ser los seres que hoy se auto definen como "hombres sabios", atisbamos la manera en que sucedieron los hechos en el pasado.

La manera de observar al entorno da a los humanos, algunas ventajas con respecto al espectro visual, pero esta no es la única forma de observar, las diferencias con otras especies, hasta lo científicamente comprobado, está muy lejos de dejar certezas absolutas, pero en algo se ha logrado avanzar.

Las Neurociencias, iniciadas formalmente en su desarrollo durante la década de los sesentas del siglo Veinte, como un estudio interdisciplinario, son terreno propios para pioneros, he aquí una mirada a un reciente trabajo sobre la visión de los "Homo sapiens".

Reviso los comentarios que brindan Emanuel Dzul e Ivan de Jesús Uscanga Uscanga del Instituto de Neurología de la Universidad Veracruzana, en su artículo "El Cerebro en el Tiempo" (Recorrido de la Neurociencia). "A partir de la década de los 60 del siglo pasado se dieron pasos agigantados en el estudio del cerebro, debido en gran medida a los avances tecnológicos. Por ejemplo, se desarrollaron escáneres que permitieron saber cómo es y cómo funciona este órgano. En años posteriores las investigaciones sobre él fueron enfocadas a la cognición humana (aprendizaje, memoria, percepción, etc.).

Como parte de este recorrido es posible establecer tres etapas: en la primera, que comprende hasta mediados de los ochentas, domina la metáfora del cerebro como un ordenador computacional; la segunda es la del conexionismo (modelos de redes neurales), en los años 80; y la tercera se ubica en los noventas, época conocida como la década del cerebro.

La década del cerebro se caracterizó por la mezcla de diversas ramas del conocimiento, cada una con un interés en particular respecto a alteraciones neurológicas como Parkinson, Alzheimer, neurofibromatosis, entre otras. Así, fue posible implicar al sector político y social en la investigación neurocientífica, desarrollar sistemas de inversión federales y concienciar a la opinión pública sobre la importancia de las enfermedades neurológicas".

Un modelo matemático revela secretos de la visión.

Ilustración del desarrollo computacional aplicado a la neurociencia. Tomada de la Tercera.

Creado por un neurocientífico y dos matemáticos puede entregar resultados que explican como es la forma en que puede producirse la visión.

Ante los ojos de nuestra mente aparecen vívidas imágenes del mundo, pero el sistema visual del cerebro recibe muy poca información del exterior. Gran parte de lo que «vemos» lo evocamos en nuestra cabeza.

Abunda en su explicación Lai-Sang Young, matemática de la Universidad de Nueva York: «Muchas de las cosas que creemos ver realmente nos las estamos inventando, en realidad no las vemos. Pero al cerebro se le debe dar bastante bien inventar el mundo visual, dado que habitualmente no vamos chocándonos con las puertas. Desgraciadamente, los estudios anatómicos no revelan por sí solos cómo crea el cerebro estas imágenes, del mismo modo que examinar el motor de un automóvil no nos permitiría descifrar las leyes de la termodinámica».

Una nueva investigación sugiere que la clave está en las matemáticas, durante los últimos años, Young ha participado en una colaboración poco habitual con dos de sus colegas de la Universidad de Nueva York: el neurocientífico Robert Shapley, y el matemático Logan Chariker.

Ellos están creando un modelo matemático que unifica años de experimentos biológicos y explica la manera en que el cerebro genera elaboradas reproducciones visuales del mundo a partir de una información visual escasa.

Apunta Young: «El trabajo de un investigador teórico, desde mi punto de vista, es tomar estos hechos y reunirlos en un marco coherente.  Los experimentadores no pueden decirnos qué es lo que hace que algo funcione».

Explica Alessandra Angelucci, neurocientífica de la Universidad de Utah: «Los colaboradores del equipo han construido su modelo incorporando los elementos básicos de la visión uno a uno. Han explicado cómo interaccionan las neuronas de la corteza visual para detectar los bordes de los objetos y los cambios de contraste, y ahora tratan de entender de qué modo percibe el cerebro la dirección en que se mueven los objetos. Se trata de un trabajo pionero. Los intentos previos de modelizar la visión humana realizaron suposiciones poco realistas sobre la estructura de la corteza visual. El trabajo de Young, Shapley y Chariker acepta la exigente y poco intuitiva biología de la corteza visual tal y como es, y trata de explicar cómo puede producirse, a pesar de todo, el fenómeno de la visión. Creo que su modelo supone una mejora, ya que se basa en la anatomía real del cerebro. Quieren un modelo que sea correcto o plausible desde el punto de vista biológico».

Hay algunos aspectos de la visión que sabemos a ciencia cierta. El ojo actúa como una lente. Recibe luz del mundo exterior y proyecta una réplica a escala de nuestro campo visual sobre la retina, que se encuentra en la parte trasera del ojo. La retina está conectada a la corteza visual, la parte del cerebro situada en la zona posterior de la cabeza.

Sin embargo, hay muy pocas conexiones entre la retina y la corteza visual. Para un área visual unas 4 veces menor que la luna llena, solo hay alrededor de 10 células nerviosas que conectan la retina con la corteza. Estas células forman el "Núcleo Geniculado Lateral" (NGL), la única vía que transmite la información visual del mundo exterior al cerebro.

Imagen sobre las aplicaciones matemáticas para la Neurociencia en el estudio del Cerebro Humano. Tomada de Instituto de Políticas Públicas en Salud de la Universidad de San Sebastian (IPSUSS).

Las células del (NGL) no solo son escasas, sino que tampoco pueden hacer demasiadas cosas. Envían un impulso a la corteza visual cuando detectan un cambio de oscuro a claro, o viceversa, en su minúscula sección del campo visual. Y eso es todo. Nuestro mundo iluminado bombardea la retina con datos, pero el cerebro solo puede apoyarse en la exigua señal de una pequeña colección de células del (NGL). Ver el mundo basándonos en tan poca información es como tratar de reconstruir Moby Dick a partir de las notas escritas en una servilleta.

Dice Young: «Uno podría pensar que el cerebro realiza una fotografía de lo que vemos en nuestro campo visual. Pero no es el cerebro el que hace la foto, sino la retina, y de la retina a la corteza visual pasa muy poca información».

Asegura Shapley: «Es entonces cuando la corteza visual se pone manos a la obra. Mientras la corteza y la retina están conectadas por un número relativamente pequeño de neuronas, la propia corteza posee una gran densidad de ellas. Por cada diez neuronas del (NGL) que retornan de la retina, hay cuatro mil neuronas en la «capa de entrada» de la corteza visual, y muchas más en el resto. Esta discrepancia sugiere que el cerebro procesa mucho los escasos datos visuales que recibe. La corteza visual posee una mente propia».

El reto es descifrar lo que sucede en esa mente.

La anatomía neuronal de la visión da que pensar. Al igual que una persona menuda que levante un enorme peso, pide a gritos una explicación: ¿cómo logra hacer tanto con tan poco?

Young, Shapley y Chariker no son los primeros que intentan responder esa pregunta con un modelo matemático. Sin embargo, todos los esfuerzos anteriores suponían que entre la retina y la corteza viajaba más información, una suposición con la que sería más fácil explicar la respuesta de la corteza visual a los estímulos. 

Comenta Shapley: «A la hora de desarrollar modelos computacionales nadie se había tomado en serio lo que decía la biología».

Ilustración sobre las matemáticas inscritas en la mente y una clave para entender los procesos biológicos del cerebro humano. Tomada de Madridmasd.

Los matemáticos cuentan con una larga y exitosa trayectoria en la modelización de fenómenos variables, desde el movimiento de bolas de billar hasta la evolución del espacio-tiempo. Estos son ejemplos de «sistemas dinámicos»: sistemas que evolucionan con el tiempo de acuerdo con unas reglas fijas. Las interacciones entre las neuronas que se activan en el cerebro también son un ejemplo de un sistema dinámico, aunque uno especialmente sutil y difícil de definir mediante una lista de reglas.

Las células del (NGL) envían a la corteza un tren de impulsos eléctricos con una magnitud de una décima de voltio y una duración de un milisegundo, lo que desencadena una cascada de interacciones neuronales. Según Young, las reglas que gobiernan esas interacciones son «infinitamente más complejas» que las que nos encontramos en otros sistemas físicos más familiares.

Cada neurona recibe al mismo tiempo las señales de otros cientos de neuronas. Algunas de estas señales empujan a la neurona a activarse. Otras la refrenan. A medida que una neurona recibe impulsos eléctricos de estas neuronas excitadoras e inhibidoras, el voltaje a través de su membrana fluctúa. La neurona solo se activa cuando ese voltaje (su «potencial de membrana») supera un cierto valor umbral, pero es casi imposible predecir cuándo sucederá eso.

Indica Young: «Si observamos el potencial de membrana de una única neurona, vemos que fluctúa enormemente,  no hay forma de saber exactamente cuándo se va a activar.»

La situación se torna aún más complicada, cada una de esos cientos de neuronas conectadas a una única neurona está a su vez recibiendo señales de centenares de otras neuronas. La corteza visual es una espiral de bucles y más bucles de retroalimentación. «El problema es que hay un montón de componentes. Eso es lo que lo hace difícil», razona Shapley.

Los anteriores modelos de la corteza visual ignoraban este aspecto. Daban por sentado que la información fluye en un único sentido: desde la parte frontal del ojo hasta la retina y de ahí al interior de la corteza, hasta que ¡zas! aparece la visión, como un artilugio que sale de una cinta transportadora. Estos modelos de «prealimentación» eran más fáciles de implementar, pero no tenían en cuenta las evidentes implicaciones de la anatomía de la corteza, que sugería que los bucles de «retroalimentación» debían jugar un papel importante.

Ilustración del “núcleo geniculado lateral” (de genus, rodilla, por la doblez o acodamiento que presenta), como núcleo de asociación, como núcleo de proyección específico, que recibe información directamente del ojo, hasta acabar en la corteza cerebral, en un circuito posible y real (retina hacia V1). Tomada de "Cuaderno de Inteligencia Digital para Buscar Islas Desconocidas" de José Antonio Cobeña Fernández.

Señala Young: «Lidiar con los bucles de retroalimentación es realmente difícil, porque la información vuelve una y otra vez y te cambia, no deja de volver y afectarte, es algo que no aborda casi ningún modelo y que en el cerebro ocurre por doquier.»

Este equipo de investigación, en su artículo inicial publicado en el año 2016, ya se había tomado en serio el asunto de los bucles de retroalimentación. Los bucles de su modelo introducían algo parecido al efecto mariposa: los pequeños cambios en la señal del (NGL) se amplificaban a medida que atravesaban un bucle de retroalimentación tras otro, en un proceso conocido como «excitación recurrente» que propiciaba grandes cambios en la representación visual finalmente producida por el modelo.

Ellos tres demostraron que su modelo con abundante retroalimentación era capaz de reproducir la orientación de los bordes de los objetos (desde vertical hasta horizontal, pasando por todas las posibilidades intermedias) únicamente a partir de ligeros cambios en la débil señal de entrada del (NGL). «Mostraron que es posible generar todas las orientaciones del mundo visual usando tan solo unas pocas neuronas conectadas a otras neuronas», agrega Angelucci.

Sin embargo, la visión es mucho más que detectar bordes, y el artículo de 2016 sólo fue el comienzo. El siguiente reto consistió en incorporar a su modelo nuevos elementos de la visión sin perder el que ya habían descifrado.

Afirma Young: «Si un modelo hace algo bien, debería poder hacer más cosas a la vez. Nuestro cerebro siempre es el mismo, pero podemos actuar de manera diferente en circunstancias distintas.»

En los experimentos de laboratorio, los investigadores exponen a primates a estímulos visuales sencillos: patrones en blanco y negro que varían en cuanto al contraste o la dirección en la que entran en el campo visual. Los investigadores estudian los impulsos nerviosos producidos en respuesta a esos estímulos mediante electrodos conectados a la corteza visual de los primates. Un buen modelo debería reproducir los mismos tipos de impulsos al recibir los mismos estímulos.

Asevera Young: «Sabemos cómo reacciona [un primate] si le mostramos una determinada foto, a partir de esa información, intentamos aplicar ingeniería inversa para comprender lo que sucede en el interior».

Fue en el año 2018, que los tres investigadores publicaron un segundo artículo en el que demostraban que el mismo modelo que es capaz de detectar los bordes también puede reproducir un patrón general de la actividad eléctrica de la corteza conocido como «Ritmo gamma». Y es similar a lo que vemos cuando un enjambre de luciérnagas brilla de acuerdo con un patrón colectivo.

Su tercer artículo, actualmente en proceso de revisión, explica cómo percibe los cambios de contraste la corteza visual. Su explicación se basa en un mecanismo por el que las neuronas excitadoras refuerzan mutuamente su actividad, un efecto parecido al fervor creciente que se vive en una fiesta. Es el tipo de aumento necesario para que la corteza visual cree imágenes completas a partir de escasos datos de entrada.

Actualmente, Young, Shapley y Chariker tratan de añadir sensibilidad direccional a su modelo, lo que serviría para explicar cómo reconstruye la corteza visual la dirección en que se mueven los objetos a través de nuestro campo visual. Después de eso, comenzarán a intentar entender el modo en que la corteza visual reconoce patrones temporales en los estímulos visuales. Con ello esperan descifrar, por ejemplo, por qué podemos percibir los destellos de un semáforo que parpadea, mienta que en una película no vemos la acción fotograma a fotograma.

Ilustración de La Corteza Visual Primaria. Tomada de Slide Player.

En ese momento tendrán un modelo sencillo de la actividad de una de las seis capas de la corteza visual, aquella donde el cerebro esboza los aspectos básicos de la impresión visual. Su trabajo no aborda las cinco capas restantes, donde se lleva a cabo un procesamiento visual más complejo. Tampoco dice nada sobre la forma en que la corteza visual distingue los colores, lo cual ocurre a través de una vía neuronal completamente diferente y más difícil.

Aseveró Angelucci: «Creo que aún tienen un largo camino por delante, aunque eso no quiere decir que no estén haciendo un buen trabajo. Es complicado y se necesita tiempo.»

Si bien su modelo está lejos de revelar completamente el misterio de la visión, constituye un paso en la dirección correcta: es el primer modelo que intenta descifrar la visión de una manera plausible desde el punto de vista biológico.

Concluye Jonathan Victor, neurocientífico de la Universidad Cornell: «Durante largo tiempo, la gente pasó de puntillas sobre este problema, demostrar que es posible emplear un modelo que se ajusta a la biología constituye un verdadero triunfo».

Este contenido se sustenta en la versión de Kevin Hartnett / Quanta Magazine; traducido por "Investigación y Ciencia" con permiso de "QuantaMagazine.org", una publicación independiente promovida por la "Fundación Simons" para potenciar la comprensión de la ciencia.

La corteza visual primaria y sus seis capas, los primates que funcionan en forma parecida a los humanos, modelaje matemático, aplicación de la Teoría matemática del Caos, el uso de sistemas dinámicos; en total es un enorme cúmulo de conocimientos puestos en sincronía, es algo muy complejo, pero con tiempo suficiente se tendrán respuestas como nunca antes. Terrenos propios de pioneros.