Precisan que la experiencia es crucial para el aprendizaje y la memoria, y que éstos y las ondas cerebrales asociadas son variables y difíciles de clasificar.

Los resultados del estudio se publican en la revista 'Nature Neuroscience' y se enmarcan en el proyecto DeepCode, financiado por la Fundación "La Caixa".

Estos eventos son característicos del hipocampo, que es la región cerebral responsable de la memoria. Hasta ahora el abordaje más común para su estudio era la aplicación de técnicas de análisis de frecuencias. A través del uso de herramientas de ciencia de datos, un grupo de investigación del Instituto Cajal (IC-CSIC), dirigido por Liset M. de la Prida, ha conseguido desentrañar la estructura temporal de estos eventos.

Los científicos observaron que al agregar todos los eventos registrados en una sesión en espacios matemáticos abstractos se obtiene una nube en la que la posición de cada uno de ellos no es arbitraria. Esta información puede ser útil para su clasificación diferencial en desórdenes como la enfermedad de Alzheimer o la epilepsia, en los que se producen déficits de memoria episódica.

Esta memoria es la que representa las vivencias de una persona y conforma su narrativa vital. Se forma asociada a unos eventos llamados 'sharp-wave ripples', que son oscilaciones de alta frecuencia que contienen trazas de memoria de las experiencias vividas. Esos 'ripples', y por tanto la memoria episódica, se ven afectados en desórdenes como las citadas enfermedades, según explica De la Prida.

MEMORIA Y ACTIVIDAD NEURONAL

Las trazas de memoria de las experiencias se manifiestan como secuencias de actividad neuronal. Por ejemplo, entrar en un museo o caminar por un pasillo son secuencias reactivadas durante los 'ripples' y se fusionan con otras trazas de acontecimientos previos, creando relaciones y editando los aspectos de la memoria. De esta forma, alguna de esas vivencias queda vinculada con el recuerdo de otra similar previa. La forma de onda de glos ripples refleja esta especificidad de las trazas de memoria vinculadas.

En este contexto, durante mucho tiempo el estudio de los 'ripples' se realizó con herramientas espectrales, que caracterizan la frecuencia y la amplitud de las oscilaciones. Sin embargo, estos métodos “no son capaces de identificar la variabilidad que reflejan sus formas de onda y las secuencias neuronales asociadas”, apuntó la investigadora.

Por ello, este trabajo introduce una estrategia de ciencia de datos, el análisis topológico, que permite proyectar las muestras temporales de los 'ripples' en un espacio de alta dimensión. En este espacio, cada 'ripple' se convierte en un punto y al agregar todos los registrados en una sesión se obtiene una nube de eventos que adquiere una manera especial, según detalló el CSIC.

Este trabajo permitirá “desentrañar mejor los mecanismos de formación de la memoria episódica”, expresó la científica. Al mismo tiempo, aseguró que “las mismas estrategias pueden ayudar a separar los 'ripples' fisiológicos de los patológicos, que acompañan a déficits de memoria episódica como en las enfermedades nombradas”, finalizó.