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El cerebro refina sus circuitos neuronales al aprender habilidades motoras. El aprendizaje motor: Del caos a la eficiencia neuronal Un estudio fundamental, publicado en Cell Reports (2025) por investigadores de la Universidad de Stanford, ha arrojado luz sobre el mecanismo biológico que subyace a la adquisición de habilidades motoras....
octubre 6, 2025
El cerebro refina sus circuitos neuronales al aprender habilidades motoras.
Un estudio fundamental, publicado en Cell Reports (2025) por investigadores de la Universidad de Stanford, ha arrojado luz sobre el mecanismo biológico que subyace a la adquisición de habilidades motoras. Los hallazgos confirman que, al aprender una nueva acción, el cerebro humano no solo archiva información, sino que lleva a cabo una profunda transformación en su actividad neuronal. Este proceso convierte los movimientos torpes y conscientes iniciales en acciones automáticas y eficientes.
La investigación, destacada por Muy Interesante, revela que el aprendizaje motor implica un paso de un caos inicial a la formación de circuitos cada vez más precisos. Este entendimiento es vital para explicar la génesis de los hábitos motores y abre nuevas perspectivas para el manejo de enfermedades como el párkinson y la rehabilitación posterior a lesiones neurológicas.
El equipo liderado por Jun Ding se enfocó en observar la refinación de redes neuronales en el estriado, una región cerebral clave para el control del movimiento. Entrenaron a ratones en una tarea simple—correr en una rueda—mientras monitoreaban la actividad de sus neuronas.
Al comienzo del experimento, la actividad neuronal era desordenada, sin una distinción clara entre el inicio o el final del movimiento. Tras varios días de entrenamiento, se observó un cambio significativo: menos neuronas participaban, pero su activación se volvía precisa, formando grupos que se encendían justo al empezar o terminar la acción. Esto evidencia que el aprendizaje motor no se trata de crear nuevas neuronas, sino de la selección y consolidación de las existentes, afinándolas para una mayor eficiencia. Muy Interesante subraya la conclusión: “el aprendizaje, entonces, no es sumar más neuronas, sino refinar las que mejor cumplen la función”.
El estudio detalló el papel de las neuronas del estriado:
Una de las conclusiones más relevantes del trabajo fue la optimización neuronal. A medida que los ratones aprendían la tarea, el número total de neuronas activas disminuía, pero la información transmitida se mantenía con la misma precisión. Los modelos matemáticos utilizados para predecir la velocidad de los animales a partir de la actividad neuronal confirmaron que el cerebro logra hacer más con menos esfuerzo, optimizando sus recursos y reduciendo errores.
Las implicaciones de estos hallazgos van más allá, afectando potencialmente el tratamiento de enfermedades como el párkinson. La investigación sugiere que el problema podría ser la desestabilización de las redes neuronales que sostienen los recuerdos motores. Si esto se confirma, los tratamientos basados únicamente en la reactivación de neuronas (como la L-Dopa) podrían ser insuficientes. Muy Interesante indica la necesidad de ayudar al cerebro a reorganizar y estabilizar sus circuitos motores, combinando medicamentos con terapias físicas específicas.
Además, el conocimiento sobre la reorganización de redes neuronales ofrece nuevas pistas para el diseño de programas de rehabilitación después de lesiones neurológicas o accidentes cerebrovasculares. El trabajo de Jun Ding destaca que el aprendizaje motor es un proceso de reconfiguración continua de circuitos, lo que implica que la posibilidad de aprender y reaprender permanece activa. El reto para la ciencia es trasladar este conocimiento a la práctica clínica para estabilizar o reactivar los circuitos neuronales del control motor.
Con información de: Infobae
