La plasticidad dependiente del momento de la activación ( STDP , por sus siglas en inglés) es un proceso biológico que ajusta la fuerza de las conexiones entre las neuronas del cerebro. El proceso ajusta la fuerza de las conexiones en función del momento relativo de los potenciales de acción (o picos) de entrada y salida de una neurona en particular. El proceso STDP explica en parte el desarrollo dependiente de la actividad de los sistemas nerviosos, especialmente en lo que respecta a la potenciación y la depresión a largo plazo .
En el proceso STDP, si un pico de entrada a una neurona tiende, en promedio, a ocurrir inmediatamente antes del pico de salida de esa neurona, entonces esa entrada en particular se vuelve algo más fuerte. Si un pico de entrada tiende, en promedio, a ocurrir inmediatamente después de un pico de salida, entonces esa entrada en particular se vuelve algo más débil, de ahí: "plasticidad dependiente del momento del pico". Por lo tanto, las entradas que podrían ser la causa de la excitación de la neurona postsináptica tienen aún más probabilidades de contribuir en el futuro, mientras que las entradas que no son la causa del pico postsináptico tienen menos probabilidades de contribuir en el futuro. El proceso continúa hasta que permanece un subconjunto del conjunto inicial de conexiones, mientras que la influencia de todas las demás se reduce a 0. Dado que una neurona produce un pico de salida cuando muchas de sus entradas ocurren dentro de un período breve, el subconjunto de entradas que permanecen son aquellas que tendían a estar correlacionadas en el tiempo. Además, dado que las entradas que ocurren antes de la salida se fortalecen, las entradas que proporcionan la primera indicación de correlación eventualmente se convertirán en la entrada final a la neurona.
En 1973, MM Taylor [1] sugirió que si se fortalecían las sinapsis de modo que un pico presináptico se producía justo antes de un pico postsináptico con más frecuencia que a la inversa (aprendizaje hebbiano), mientras que con el momento opuesto o en ausencia de un pico presináptico en un momento cercano, las sinapsis se debilitaban (aprendizaje antihebbiano), el resultado sería una recodificación de patrones de entrada informacionalmente eficiente. Esta propuesta aparentemente pasó desapercibida en la comunidad neurocientífica, y la experimentación posterior se concibió independientemente de estas primeras sugerencias.
Los primeros experimentos sobre plasticidad asociativa fueron llevados a cabo por WB Levy y O. Steward en 1983 [2] y examinaron el efecto de la sincronización relativa de los potenciales de acción pre y postsinápticos a nivel de milisegundos sobre la plasticidad. Bruce McNaughton también contribuyó mucho a esta área. En estudios sobre sinapsis neuromusculares llevados a cabo por Y. Dan y Mu-ming Poo en 1992, [3] y sobre el hipocampo por D. Debanne, B. Gähwiler y S. Thompson en 1994, [4] se demostró que el emparejamiento asincrónico de la actividad postsináptica y sináptica inducía depresión sináptica a largo plazo. Sin embargo, la STDP fue demostrada de manera más definitiva por Henry Markram en su período de posdoctorado hasta 1993 en el laboratorio de Bert Sakmann (resúmenes de SFN y Phys Soc en 1994-1995) que recién se publicó en 1997. [5] C. Bell y colaboradores también encontraron una forma de STDP en el cerebelo. Henry Markram utilizó técnicas de fijación de parche dual para activar repetidamente neuronas presinápticas 10 milisegundos antes de activar las neuronas objetivo postsinápticas, y descubrió que la fuerza de la sinapsis aumentaba. Cuando se invirtió el orden de activación de modo que la neurona presináptica se activara 10 milisegundos después de su neurona objetivo postsináptica, la fuerza de la conexión pre-post sináptica disminuyó. Trabajos posteriores, realizados por Guoqiang Bi, Li Zhang y Huizhong Tao en el laboratorio de Mu-Ming Poo en 1998, [6] continuaron el mapeo de todo el curso temporal que relaciona la actividad pre y postsináptica y el cambio sináptico, para mostrar que en su preparación las sinapsis que se activan dentro de los 5-20 ms antes de un pico postsináptico se fortalecen, y las que se activan dentro de una ventana de tiempo similar después del pico se debilitan transitoriamente. Desde entonces se ha demostrado que la ventana STDP inicialmente altamente asimétrica se convierte en una ventana "LTP solamente" más simétrica tres días después de la inducción. [7] Se piensa que la plasticidad dependiente del tiempo de pico es un sustrato para el aprendizaje hebbiano durante el desarrollo. [8] [9] Como sugirió Taylor [1] en 1973, las reglas de aprendizaje hebbiano podrían crear una codificación informacionalmente eficiente en haces de neuronas relacionadas. Si bien la STDP se descubrió por primera vez en neuronas cultivadas y preparaciones de cortes cerebrales, también se ha demostrado mediante estimulación sensorial de animales intactos. [10]
Los receptores NMDA postsinápticos (NMDAR) son muy sensibles al potencial de membrana (véase detección de coincidencias en neurobiología ). Debido a su alta permeabilidad al calcio, generan una señal química local que es mayor cuando el potencial de acción retropropagante en la dendrita llega poco después de que la sinapsis estuviera activa ( espiga pre-post ), cuando los receptores NMDA y AMPA todavía están unidos al glutamato. [11] Se sabe que los grandes transitorios de calcio postsinápticos desencadenan la potenciación sináptica ( potenciación a largo plazo ). El mecanismo de la depresión dependiente del tiempo de la espiga se entiende menos bien, pero a menudo implica la entrada de calcio postsináptica dependiente del voltaje/ activación de mGluR , o endocannabinoides retrógrados y NMDAR presinápticos. [12]
Según la regla de Hebb , las sinapsis aumentan su eficiencia si la sinapsis participa de manera persistente en la activación de la neurona objetivo postsináptica. De manera similar, la eficiencia de las sinapsis disminuye cuando la activación de sus objetivos presinápticos es persistentemente independiente de la activación de sus objetivos postsinápticos. Estos principios a menudo se simplifican en la mnemotecnia : aquellos que se activan juntos, se conectan entre sí ; y aquellos que se activan fuera de sincronía, pierden su enlace . Sin embargo, si dos neuronas se activan exactamente al mismo tiempo, entonces una no puede haber causado o participado en la activación de la otra. En cambio, para participar en la activación de la neurona postsináptica, la neurona presináptica necesita activarse justo antes que la neurona postsináptica. Experimentos que estimularon dos neuronas conectadas con asincronía interestimular variable confirmaron la importancia de la relación temporal implícita en el principio de Hebb: para que la sinapsis se potencie o deprima, la neurona presináptica tiene que disparar justo antes o justo después de la neurona postsináptica , respectivamente. [13] Además, se ha hecho evidente que el disparo neuronal presináptico necesita predecir consistentemente el disparo postsináptico para que la plasticidad sináptica ocurra de manera robusta, [14] reflejando a nivel sináptico lo que se sabe sobre la importancia de la contingencia en el condicionamiento clásico , donde los procedimientos de contingencia cero previenen la asociación entre dos estímulos.
Para que la STDP sea más eficiente, la señal presináptica y postsináptica deben estar separadas por aproximadamente una docena de milisegundos. Sin embargo, los eventos que ocurren en un par de minutos normalmente pueden ser vinculados entre sí por el hipocampo como recuerdos episódicos . Para resolver esta contradicción, se ha propuesto un mecanismo que se basa en las ondas theta y la precesión de fase : las representaciones de diferentes entidades de memoria (como un lugar, una cara, una persona, etc.) se repiten en cada ciclo theta en una fase theta dada durante el episodio que se va a recordar. Las entidades esperadas, en curso y completadas tienen fases theta temprana, intermedia y tardía, respectivamente. En la región CA3 del hipocampo, la red recurrente convierte las entidades con fases theta vecinas en coincidentes, lo que permite que la STDP las vincule entre sí. De esta manera, se crean secuencias de memoria detectables experimentalmente al reforzar la conexión entre representaciones (vecinas) posteriores. [15]
Los principios de STDP se pueden utilizar en el entrenamiento de redes neuronales artificiales con picos . Con este enfoque, el peso de una conexión entre dos neuronas aumenta si el momento en el que se produce un pico presináptico ( ) es poco antes del momento de un pico postsináptico ( ), es decir, y . El tamaño del aumento de peso depende del valor de y disminuye exponencialmente a medida que aumenta el valor de dado por la ecuación:
donde es el cambio máximo posible y es la constante de tiempo.
Si ocurre el escenario opuesto, es decir, si se produce un pico postsináptico antes de un pico presináptico, entonces el peso se reduce de acuerdo con la ecuación:
Donde y cumplen la misma función de definir el cambio máximo posible y la constante de tiempo que antes respectivamente.
Los parámetros que definen el perfil de desintegración ( , , etc.) no necesariamente tienen que ser fijos en toda la red y diferentes sinapsis pueden tener diferentes formas asociadas a ellas.
La evidencia biológica sugiere que este enfoque STDP por pares no puede dar una descripción completa de una neurona biológica y se han desarrollado enfoques más avanzados que analizan tripletes simétricos de picos (pre-post-pre, post-pre-post) y se cree que son biológicamente más plausibles. [16]
