Propagation electrodynamics and differential conduction of action potentials in geometrically branched squid giant axons

El río eléctrico y el viento invisible

Imagine que su cerebro es una ciudad bulliciosa y de alta velocidad donde la información viaja a través de diminutos y sinuosos caminos llamados neuronas. Durante más de un siglo, los científicos han comprendido cómo funcionan estos caminos utilizando un conjunto de reglas llamadas "teoría del cable". Piense en una neurona como una manguera de jardín larga y mojada. Cuando usted aprieta la manguera (enviando una señal eléctrica), el agua corre a través de ella. Las viejas reglas dicen que la velocidad de este flujo depende principalmente de qué tan ancha sea la manguera: una manguera más ancha permite que el agua fluya más rápido, mientras que una más estrecha la ralentiza. Esta teoría trata la señal eléctrica como un simple flujo de agua, ignorando el hecho de que la electricidad en movimiento crea vientos magnéticos invisibles a su alrededor.

Sin embargo, tal como un río de movimiento rápido crea ondas y remolinos en el aire sobre él, las señales eléctricas en movimiento en las neuronas crean sus propios campos magnéticos diminutos e invisibles. La gran pregunta que este artículo plantea es: ¿Realmente cambian estos vientos magnéticos invisibles la forma en que viaja la señal? Si bien las viejas reglas de la "manguera de jardín" son excelentes para caminos simples, podrían estar pasando por alto una pieza crucial del rompecabezas cuando el camino se divide en una bifurcación, cuando la señal se mueve a la velocidad del rayo o cuando el camino es tan increíblemente delgado que entra en el reino cuántico. Si estos vientos magnéticos importan, significa que nuestros mapas actuales de cómo piensa el cerebro podrían estar ligeramente desactualizados, especialmente en los complejos árboles ramificados de las neuronas que componen nuestro sistema nervioso.

El descubrimiento del artículo: Cuando los imanes interfieren con el mensaje

En este estudio, los investigadores Xi Liu, Wenxi Fang y Ken Perlin decidieron actualizar el viejo modelo de la "manguera de jardín". Construyeron una nueva simulación supercompleja que combina las reglas estándar de la electricidad con las leyes completas del electromagnetismo, las mismas leyes que gobiernan cómo funcionan los imanes y los motores eléctricos. En lugar de solo observar el agua fluyendo a través de la manguera, comenzaron a rastrear los vientos magnéticos invisibles que se arremolinan a su alrededor. Utilizaron un poderoso método computacional llamado "dominio del tiempo de diferencias finitas" (FDTD, por sus siglas en inglés), que es como tomar millones de instantáneas de la señal cada nanosegundo para ver exactamente cómo danzan la electricidad y el magnetismo. Para los segmentos de escala nanométrica más diminutos de estos caminos, incluso añadieron "correcciones cuánticas" al modelo, reconociendo que, a escalas tan pequeñas, las reglas de la física se vuelven un poco extrañas y requieren un tipo diferente de matemáticas para describir cómo se comportan las cargas.

Lo que descubrieron es que estos vientos magnéticos invisibles no son solo ruido de fondo; de hecho, cambian las reglas del juego. En sus simulaciones, los efectos magnéticos actuaron como un freno oculto o un empuje repentino. Por ejemplo, cuando una señal eléctrica llegaba a una bifurcación en el camino (un punto de ramificación donde un axón se divide en dos), las viejas reglas predecían que la señal se dividiría equitativamente si los dos nuevos caminos fueran del mismo tamaño. Pero el nuevo modelo mostró que, si se introduce un campo magnético, la señal deja de ser justa. Podría acelerarse en una rama y frenarse en la otra, o incluso quedarse estancada por completo, incluso si las ramas parecen idénticas. Las fuerzas magnéticas esencialmente "inclinan el campo de juego", rompiendo la simetría que las viejas reglas decían que debería existir.

El equipo también descubrió que la relación entre el tamaño de la neurona y su velocidad no es tan simple como pensábamos. La vieja regla dice que si se duplica el ancho del axón, la señal se vuelve más rápida de una manera predecible (específicamente, proporcional a la raíz cuadrada del diámetro). Sin embargo, sus nuevas simulaciones sugieren que esta regla se rompe. Para axones muy anchos, los efectos magnéticos crean una especie de "retroalimentación electromagnética" que puede de hecho ralentizar la señal o detenerla por completo antes de que siquiera llegue a la bifurcación. Calcularon que el tamaño crítico donde una señal podría fallar es menor de lo que se pensaba anteriormente debido a estas interacciones magnéticas, lo que significa que los cables grandes pueden provocar un bloqueo temprano de la señal que los modelos antiguos pasaron por alto.

Para dar sentido a esto, los autores propusieron una nueva forma de medir qué tan bien puede una señal saltar de un camino principal a una bifurcación. Lo llaman la "relación geométrica corregida electromagnéticamente" ($GR_{EM}$). Es como una nueva regla de tráfico que no solo mira el ancho de los caminos, sino que también tiene en cuenta los "atascos" magnéticos causados por la electricidad en movimiento. Sus resultados, basados en simulaciones computacionales en lugar de experimentos físicos en calamares reales, sugieren que los modelos antiguos subestiman sistemáticamente cuánto pueden estas fuerzas magnéticas distorsionar la forma, la velocidad y la fiabilidad de la señal.

En resumen, este artículo sugiere que para comprender verdaderamente cómo viajan las señales a través de las complejas autopistas ramificadas del cerebro, no podemos limitarnos a mirar los cables; tenemos que tener en cuenta el clima magnético invisible que se arremolina a su alrededor, las peculiaridades cuánticas de los caminos más diminutos y las sorprendentes formas en que los caminos anchos pueden atascarse de repente. Si bien el modelo clásico de la "manguera de jardín" funciona bien para casos simples, los autores argumentan que, para obtener la imagen más precisa de cómo se comunican nuestras neuronas, necesitamos un nuevo mapa que incluya todo el poder del electromagnetismo.