Una célula cuadriculada es un tipo de neurona dentro de la corteza entorinal que se activa a intervalos regulares mientras un animal navega por un área abierta, lo que le permite comprender su posición en el espacio al almacenar e integrar información sobre ubicación, distancia y dirección. [1] Se han encontrado células cuadriculadas en muchos animales, incluidas ratas , [1] ratones , [2] murciélagos , [3] monos , [4] y humanos . [5] [6]
Las células de cuadrícula fueron descubiertas en 2005 por Edvard Moser , May-Britt Moser y sus estudiantes Torkel Hafting, Marianne Fyhn y Sturla Molden en el Centro de Biología de la Memoria (CBM) en Noruega. Recibieron el Premio Nobel de Fisiología o Medicina de 2014 junto con John O'Keefe por sus descubrimientos de células que constituyen un sistema de posicionamiento en el cerebro. La disposición de los campos de disparo espaciales, todos a distancias iguales de sus vecinos, condujo a la hipótesis de que estas células codifican una representación neuronal del espacio euclidiano . [1] El descubrimiento también sugirió un mecanismo para el cálculo dinámico de la autoposición basado en información continuamente actualizada sobre la posición y la dirección.
Para detectar la actividad de las células de la cuadrícula en un experimento típico con ratas, se implanta un electrodo que puede registrar la actividad de una sola neurona en la corteza entorinal dorsomedial y recoge las grabaciones a medida que la rata se mueve libremente en un espacio abierto. Los datos resultantes se pueden visualizar marcando la posición de la rata en un mapa del espacio abierto cada vez que esa neurona dispara un potencial de acción . Estas marcas se acumulan con el tiempo para formar un conjunto de pequeños grupos, que a su vez forman los vértices de una cuadrícula de triángulos equiláteros. El patrón de triángulos regulares distingue a las células de la cuadrícula de otros tipos de células que muestran activación espacial. Por el contrario, si se examina una célula de lugar del hipocampo de la rata de la misma manera, las marcas con frecuencia solo formarán un grupo (un "campo de lugar") en un entorno determinado, e incluso cuando se ven múltiples grupos, no hay una regularidad perceptible en su disposición.
En 1971, John O'Keefe y Jonathon Dostrovsky informaron sobre el descubrimiento de células de lugar en el hipocampo de la rata , células que disparan potenciales de acción cuando un animal pasa a través de una pequeña región específica del espacio, que se llama el campo de lugar de la célula. [7] Este descubrimiento, aunque controvertido al principio, condujo a una serie de investigaciones que culminaron en la publicación en 1978 de un libro de O'Keefe y su colega Lynn Nadel llamado El hipocampo como mapa cognitivo (una frase que también apareció en el título del artículo de 1971) [8] —el libro argumentó que la red neuronal del hipocampo instancia los mapas cognitivos como lo hipotetizó el psicólogo Edward C. Tolman . Esta teoría despertó un gran interés y motivó cientos de estudios experimentales destinados a aclarar el papel del hipocampo en la memoria espacial y la navegación espacial.
Dado que la corteza entorinal proporciona con diferencia la mayor entrada al hipocampo, era claramente importante comprender las propiedades de activación espacial de las neuronas entorrinales. Los primeros estudios, como los de Quirk et al. (1992), describían que las neuronas de la corteza entorinal tenían campos de lugar relativamente grandes y difusos. [9] Pero los Moser pensaron que era posible que se obtuviera un resultado diferente si se hicieran registros desde una parte diferente de la corteza entorinal. La corteza entorinal es una franja de tejido que recorre el borde posterior del cerebro de la rata desde el lado ventral hasta el dorsal. Los estudios anatómicos habían demostrado que diferentes sectores de la corteza entorinal se proyectan a diferentes niveles del hipocampo: el extremo dorsal de la CE se proyecta al hipocampo dorsal, el extremo ventral al hipocampo ventral. [10] Esto era relevante porque varios estudios habían demostrado que las células de lugar en el hipocampo dorsal tienen campos de lugar considerablemente más nítidos que las células de niveles más ventrales. [11] Pero todos los estudios de la actividad espacial entorrinal anteriores a 2004 habían hecho uso de electrodos implantados cerca del extremo ventral de la corteza entorrinal. En consecuencia, junto con Marianne Fyhn, Sturla Molden y Menno Witter, los Moser se propusieron examinar la activación espacial de los diferentes niveles dorsal-ventrales de la corteza entorrinal. Descubrieron que en la parte dorsal de la corteza entorrinal medial (CEM), las células tenían campos de lugar claramente definidos como en el hipocampo, pero las células activaban en múltiples ubicaciones. [12] La disposición de los campos de activación mostraba indicios de regularidad, pero el tamaño del entorno era demasiado pequeño para que la periodicidad espacial fuera visible en este estudio.
El siguiente conjunto de experimentos, publicado en 2005, utilizó un entorno más amplio, lo que llevó al reconocimiento de que las células en realidad se activaban en un patrón de cuadrícula hexagonal. [1] El estudio mostró que las células en niveles similares de MEC dorsales a ventrales tenían un espaciado y una orientación de cuadrícula similares, pero que la fase de la cuadrícula (el desplazamiento de los vértices de la cuadrícula en relación con los ejes x e y) parecía estar distribuida aleatoriamente entre las células. El patrón de activación periódica se expresó independientemente de la configuración de los puntos de referencia, en la oscuridad, así como en presencia de puntos de referencia visibles e independientemente de los cambios en la velocidad y la dirección del animal, lo que llevó a los autores a sugerir que las células de la cuadrícula expresaban un cálculo dinámico dependiente de la integración de la trayectoria de la ubicación del animal.
Por su descubrimiento de las células reticulares, May-Britt Moser y Edvard Moser recibieron el Premio Nobel de Fisiología o Medicina en 2014, junto con John O'Keefe.
Las células de la cuadrícula son neuronas que se activan cuando un animal que se mueve libremente atraviesa un conjunto de pequeñas regiones (campos de activación) que son aproximadamente iguales en tamaño y están dispuestas en una matriz triangular periódica que cubre todo el entorno disponible. [1] Se han encontrado células con este patrón de activación en todas las capas de la corteza entorinal medial dorsocaudal (dMEC), pero las células en diferentes capas tienden a diferir en otros aspectos. La capa II contiene la mayor densidad de células de la cuadrícula puras, en el sentido de que se activan por igual independientemente de la dirección en la que un animal atraviesa una ubicación de la cuadrícula. Las células de la cuadrícula de las capas más profundas se entremezclan con células conjuntivas y células de dirección de la cabeza (es decir, en las capas III, V y VI hay células con un patrón similar a una cuadrícula que se activan solo cuando el animal está orientado hacia una dirección particular). [13]
Las células de la cuadrícula que se encuentran una al lado de la otra (es decir, células registradas desde el mismo electrodo) generalmente muestran el mismo espaciado y orientación de la cuadrícula, pero sus vértices de cuadrícula están desplazados entre sí por desplazamientos aparentemente aleatorios. Pero las células registradas desde electrodos separados a una distancia entre sí generalmente muestran diferentes espaciamientos de cuadrícula. Las células ubicadas más ventralmente (más lejos del borde dorsal del MEC) generalmente tienen campos de disparo más grandes en cada vértice de la cuadrícula y, en consecuencia, un mayor espaciado entre los vértices de la cuadrícula. [1] El rango total de espaciamientos de la cuadrícula no está bien establecido: el informe inicial describió un rango aproximadamente doble de espaciamientos de la cuadrícula (de 39 cm a 73 cm) en la parte más dorsal (25 %) superior del MEC, [1] pero hay indicios de escalas de cuadrícula considerablemente más grandes en zonas más ventrales. Brun et al. (2008) registraron celdas de cuadrícula de múltiples niveles en ratas que corrían a lo largo de una pista de 18 metros y descubrieron que el espaciado de la cuadrícula se expandía desde aproximadamente 25 cm en sus sitios más dorsales hasta aproximadamente 3 m en los sitios más ventrales. [14] Estas grabaciones solo se extendían 3/4 del camino hacia la punta ventral, por lo que es posible que existan cuadrículas aún más grandes. Se ha demostrado que tales representaciones multiescala son información teóricamente deseable. [15]
La actividad de las celdas de la cuadrícula no requiere de una entrada visual, ya que los patrones de la cuadrícula permanecen inalterados cuando se apagan todas las luces de un entorno. [1] Pero cuando hay señales visuales presentes, ejercen un fuerte control sobre la alineación de las cuadrículas: al girar una tarjeta de referencia en la pared de un cilindro, los patrones de la cuadrícula giran en la misma cantidad. [1] Los patrones de la cuadrícula aparecen cuando un animal entra por primera vez en un entorno nuevo y, luego, suelen permanecer estables. [1] Cuando un animal se traslada a un entorno completamente diferente, las celdas de la cuadrícula mantienen su espaciado y las cuadrículas de las celdas vecinas mantienen sus desplazamientos relativos. [1]
Cuando una rata se traslada a un entorno diferente, los patrones de actividad espacial de las células de lugar del hipocampo suelen mostrar un "remapeo completo" , es decir, el patrón de los campos de lugar se reorganiza de una manera que no tiene ningún parecido detectable con el patrón del entorno original. [16] Sin embargo, si las características de un entorno se alteran de forma menos radical, el patrón de los campos de lugar puede mostrar un grado menor de cambio, conocido como "remapeo de frecuencia" , en el que muchas células modifican sus frecuencias de disparo pero la mayoría de las células mantienen los campos de lugar en las mismas ubicaciones que antes. Esto se examinó utilizando registros simultáneos de células hipocampales y entorrinales, y se encontró que en situaciones en las que el hipocampo muestra un remapeo de frecuencia, las células de la cuadrícula muestran patrones de disparo inalterados, mientras que cuando el hipocampo muestra un remapeo completo, los patrones de disparo de las células de la cuadrícula muestran cambios y rotaciones impredecibles. [17]
La actividad neuronal en casi todas las partes del sistema hipocampal está modulada por el ritmo theta hipocampal , que tiene un rango de frecuencia de aproximadamente 6-9 Hz en ratas. La corteza entorinal no es una excepción: al igual que el hipocampo, recibe información colinérgica y GABAérgica del área septal medial , el controlador central de theta. Las células de la cuadrícula, al igual que las células de lugar del hipocampo, muestran una fuerte modulación theta. [1] Las células de la cuadrícula de la capa II del MEC también se parecen a las células de lugar del hipocampo en que muestran precesión de fase , es decir, su actividad de pico avanza de las fases tardías a las tempranas del ciclo theta a medida que un animal pasa a través de un vértice de la cuadrícula. Un modelo reciente de la actividad de las células de la cuadrícula explicó esta precesión de fase al suponer la presencia de una red atractora unidimensional compuesta de células estrelladas. [18] La mayoría de las células de la cuadrícula de la capa III no precesan, pero su actividad de pico se limita en gran medida a la mitad del ciclo theta. La precesión de fase de las células de la red no se deriva del hipocampo, porque continúa apareciendo en animales cuyo hipocampo ha sido inactivado por un agonista de GABA. [19]
Muchas especies de mamíferos pueden realizar un seguimiento de la ubicación espacial incluso en ausencia de señales visuales, auditivas, olfativas o táctiles, mediante la integración de sus movimientos; la capacidad de hacer esto se conoce en la literatura como integración de trayectorias . Varios modelos teóricos han explorado mecanismos por los cuales la integración de trayectorias podría ser realizada por redes neuronales. En la mayoría de los modelos, como los de Samsonovich y McNaughton (1997) [20] o Burak y Fiete (2009), [21] los ingredientes principales son (1) una representación interna de la posición, (2) representaciones internas de la velocidad y dirección del movimiento, y (3) un mecanismo para cambiar la posición codificada en la cantidad correcta cuando el animal se mueve. Debido a que las células en el MEC codifican información sobre la posición (células de cuadrícula [1] ) y el movimiento (células de dirección de la cabeza y células conjuntivas de posición por dirección [13] ), esta área actualmente se considera como el candidato más prometedor para el lugar en el cerebro donde ocurre la integración de trayectorias. Sin embargo, la cuestión sigue sin resolverse, ya que en los seres humanos la corteza entorinal no parece ser necesaria para la integración de trayectorias. [22] Burak y Fiete (2009) demostraron que una simulación computacional del sistema de celdas de la cuadrícula era capaz de realizar la integración de trayectorias con un alto nivel de precisión. [21] Sin embargo, trabajos teóricos más recientes han sugerido que las celdas de la cuadrícula podrían realizar un proceso de eliminación de ruido más general no necesariamente relacionado con el procesamiento espacial. [23]
Hafting et al. (2005) [1] sugirieron que se calcula un código de lugar en la corteza entorinal y se alimenta al hipocampo , que puede generar las asociaciones entre el lugar y los eventos que se necesitan para la formación de recuerdos.
A diferencia de una célula de lugar del hipocampo , una célula de cuadrícula tiene múltiples campos de activación, con un espaciamiento regular, que teselan el entorno en un patrón hexagonal. Las propiedades únicas de las células de cuadrícula son las siguientes:
Las celdas de la cuadrícula están ancladas a puntos de referencia externos, pero persisten en la oscuridad, lo que sugiere que pueden ser parte de un mapa del entorno espacial basado en el movimiento propio.
