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Un modelo matemático capaz de describir con toda exactitud el complejo comportamiento de las células nerviosas del cerebro ha sido desarrollado por el matemático británico Ivan Tyukin. Su método permite la “copia” automática de neuronas simuladas a través circuitos artificiales y proporciona muestras electrónicas de comportamiento casi idéntico al de las neuronas vivas, creando así una nueva interfaz entre el tejido biológico y los sistemas mecánicos.

El matemático de la Universidad de Leicester, Ivan Tyukinn, en colaboración con científicos de Japón y de los Países Bajos, ha desarrollado una nueva técnica que permite generar modelos matemáticos que describen de manera precisa el verdadero comportamiento de las células nerviosas del cerebro, informa la mencionada universidad en un comunicado.

El desarrollo de estos modelos requiere de información detallada de la dinámica de los elementos responsables de la generación de pulsos (spike) en la célula. En neurociencia, basta un disparo de potencial de acción de duración entre 3 y 5 milisegundos (casi un pulso) a través de una brecha sináptica, para lograr excitar a la neurona post-sináptica.

La barrera principal entre los modelos matemáticos y la realidad es que la mayoría de las variables intrínsecas de las células vivas no puede observarse de manera directa. Un modelo matemático es una traducción de la realidad física para poder aplicar los instrumentos y técnicas de las teorías matemáticas para estudiar el comportamiento de sistemas complejos, y posteriormente hacer el camino inverso para traducir los resultados numéricos a la realidad física.

Generalmente, los modelos matemáticos introducen simplificaciones de realidad, especialmente en la modelización de la dinámica celular. Sin embargo, Ivan Tyukin y sus colegas han conseguido crear un método que permite reconstruir de forma automática las variables ocultas que describen las dinámicas celulares, haciendo uso únicamente de los registros de la actividad eléctrica de respuesta de las células.

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