¿Cómo el cerebro le da sentido a las palabras?: un mapa de científicos de Harvard y el MIT aportó respuestas

Los científicos crearon el mapa de mayor resolución hasta el momento de las neuronas que codifican el significado de las distintas palabras. Lo consiguieron al escuchar al cerebro de personas vivas.

Los resultados apuntan a que, en todos los individuos, el cerebro utiliza las mismas categorías estándar para clasificar las palabras. Eso ayuda a convertir el sonido en sentido. Con el nuevo conocimiento, se podría ayudar en el futuro a desarrollar estrategias para las personas que perdieron el habla.

El estudio se basa únicamente en palabras en inglés. Pero es un paso más en el camino para averiguar cómo almacena el cerebro las palabras en su biblioteca lingüística, afirmó el neurocirujano Ziv Williams, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Cambridge, Estados Unidos, y líder de la investigación que fue publicada en la revista Nature.

Al cartografiar los conjuntos superpuestos de células cerebrales que responden a diversas palabras, “podemos intentar empezar a construir un tesauro del significado”, explicó el doctor Williams.

“Conseguir este nivel de detalle y echar un vistazo a lo que ocurre a nivel de una sola neurona es genial”, opinó Vikash Gilja, ingeniero de la Universidad de California en San Diego y director científico de la empresa de interfaces cerebro-ordenador Paradromics, en los Estados Unidos. Le impresionó que los investigadores pudieran determinar no sólo las neuronas que correspondían a las palabras y sus categorías, sino también el orden en que se pronunciaban.

Se sabe la “corteza auditiva” del cerebro es la zona que procesa el sonido de una palabra cuando entra en el oído. En cambio, la corteza prefrontal del cerebro elabora el “significado semántico” de una palabra.

En mayo del año pasado, otro grupo de científicos -que publicaron en Nature Neuroscience- habían seguido de cerca ese proceso y habían analizado imágenes del flujo sanguíneo cerebral, que es un indicador indirecto de la actividad cerebral.

Ese método permitía a los investigadores asignar el significado de las palabras a pequeñas regiones del cerebro. Pero ahora el doctor Williams y sus colegas encontraron una oportunidad única para observar cómo las neuronas individuales codifican el lenguaje en tiempo real.

Su grupo reclutó a 10 personas a punto de ser operadas por tener epilepsia, a cada una de las cuales se le habían implantado electrodos en el cerebro para determinar el origen de sus crisis. Los electrodos permitieron a los investigadores registrar la actividad de unas 300 neuronas del córtex prefrontal de cada persona.

Mientras los participantes escuchaban varias frases cortas con un total de unas 450 palabras, los científicos registraban qué neuronas se disparaban y cuándo.

Williams contó a la revista Nature en un artículo escrito por Sara Reardon que se encendieron unas dos o tres neuronas distintas para cada palabra, aunque señaló que el equipo solo registró la actividad de una pequeña fracción de los miles de millones de neuronas del córtex prefrontal. Luego, los investigadores observaron la similitud entre las palabras que activaban la misma actividad neuronal.

Las palabras a las que respondía el mismo conjunto de neuronas pertenecían a categorías similares, como acciones o palabras asociadas a personas. El equipo también descubrió que palabras que el cerebro podría asociar entre sí, como “pato” y “huevo”, activaban algunas de las mismas neuronas.

Palabras con significados similares, como “ratón” y “rata”, desencadenaban patrones de actividad neuronal más parecidos que los desencadenados por “ratón” y “zanahoria”. Otros grupos de neuronas respondían a palabras asociadas a conceptos más abstractos: palabras relacionales como “encima” y “detrás”, por ejemplo.

Las palabras a las que respondía el mismo conjunto de neuronas pertenecían a categorías similares, como acciones o palabras asociadas a personas. El equipo también descubrió que palabras que el cerebro podría asociar entre sí, como “pato” y “huevo”, activaban algunas de las mismas neuronas.

Palabras con significados similares, como “ratón” y “rata”, desencadenaban patrones de actividad neuronal más parecidos que los desencadenados por “ratón” y “zanahoria”. Otros grupos de neuronas respondían a palabras asociadas a conceptos más abstractos: palabras relacionales como “encima” y “detrás”, por ejemplo.

Las categorías que el cerebro asigna a las palabras eran similares entre los participantes, y eso sugiere que todos los cerebros humanos agrupan los significados de la misma manera, según los investigadores.

Las neuronas del córtex prefrontal no distinguían las palabras por su sonido, sino sólo por su significado. Cuando una persona oía la palabra “hijo” en una frase, por ejemplo, se iluminaban las palabras asociadas a los miembros de la familia. Pero esas neuronas no respondían a “Sol” en una frase, a pesar de que estas palabras tenían un sonido idéntico.

Hasta cierto punto, los investigadores pudieron determinar qué oían las personas observando cómo se encendían sus neuronas. Aunque no podían recrear frases exactas, sí podían saber, por ejemplo, que una frase contenía un animal, una acción y un alimento, en ese orden.

El registro de las neuronas es mucho más rápido que la obtención de imágenes. Comprender el lenguaje a su velocidad natural -estiman los científicos- será importante para los futuros trabajos de desarrollo de dispositivos de interfaz cerebro-ordenador que devuelvan el habla a las personas que han perdido esa capacidad.

Consultada por Infobae, la doctora Lucía Alba-Ferrara, investigadora de la Unidad Ejecutora para el Estudio de las Neurociencias y Sistemas Complejos (ENyS), del Conicet, consideró: “Es una investigación fabulosa. Los autores del estudio publicado en Nature encontraron células asociadas a significados específicos en áreas del cerebro que no se conocían relacionadas con el lenguaje. Eso es muy sorprendente”.

También -resaltó la científica argentina, que es profesora de la Universidad Austral- se demostró que “las palabras de uso más frecuente activan circuitos y células diferentes a los vocablos menos utilizadas. Significa que son redes dinámicas. Los resultados del trabajo podrían ayudar en el futuro para hacer más investigaciones sobre cómo se aprenden los diferentes idiomas”