En las últimas décadas se ha producido un cambio de paradigma en la neurociencia. En el pasado, nos centrábamos en las propiedades de las neuronas individuales. Ahora se es cada vez más consciente de que el almacenamiento y el procesamiento de la información dependen de agrupaciones dinámicas de neuronas distribuidas espacialmente, conocidas como conjuntos neuronales o células engramas. Técnicas como la inducción de proteínas, la expresión de genes tempranos inmediatos (IEG) y la optogenética permiten identificar las neuronas del conjunto que participan en el almacenamiento y el recuerdo de la memoria. 

La metáfora del "circuito" cerebral es tan indiscutible como familiar: Las neuronas forjan conexiones físicas directas para crear redes funcionales, por ejemplo para almacenar recuerdos o producir pensamientos. Pero la metáfora también es incompleta. ¿Qué impulsa a estos circuitos y redes a unirse?. Un estudio del MIT (EEUU) muestra que, mientras los animales jugaban a juegos de memoria de trabajo, la información sobre lo que estaban recordando se coordinaba en dos regiones cerebrales clave, mediante el campo eléctrico que surgía de la actividad subyacente de todas las neuronas participantes. 

El mecanismo físico por el que este campo eléctrico predominante influye en el voltaje de membrana de las neuronas constituyentes se denomina "acoplamiento efáptico" y es fundamental para la actividad cerebral. Cuando cruzan un umbral, las neuronas "dan un pico", enviando una transmisión eléctrica que señala a otras a través de las sinapsis.

Mientras los animales jugaban, los científicos registraron los potenciales de campo locales (LFP, una medida de la actividad eléctrica local) producidos por decenas de neuronas en cada región. Luego introdujeron estos datos en modelos matemáticos que predecían la actividad y que permitieron calcular si los cambios en los campos predecían cambios en los voltajes de membrana, o en los campos. Para realizar este análisis, utilizaron un método matemático denominado causalidad de Granger.

Sin ambigüedades, se demostró que, en cada región, los campos tenían una fuerte influencia causal sobre la actividad neuronal y no al revés. El análisis también mostró que las medidas de la fuerza de la influencia se mantenían mucho más estables para los campos que para la actividad neuronal.

A continuación, comprobaron la causalidad entre las dos regiones cerebrales y descubrieron que los campos eléctricos, pero no la actividad neuronal, representaban de forma fiable la transferencia de información. Más concretamente, que esta fluía normalmente.

Por último, utilizaron otra técnica matemática llamada análisis de similitud de representación para determinar si las dos regiones estaban, de hecho, procesando la misma memoria. Descubrieron que los campos eléctricos, pero no los LFP ni la actividad neuronal, representaban la misma información en ambas regiones, unificándolas en una red de memoria engrama.

En concreto, el estudio demostró que los campos eléctricos impulsaban la actividad eléctrica de redes de neuronas para producir una representación compartida de la información almacenada en la memoria de trabajo. Los hallazgos podrían mejorar la capacidad de científicos e ingenieros para leer información del cerebro, lo que podría ayudar en el diseño de prótesis controladas por el cerebro para personas con parálisis.