Científicos del MIT proponen que estas células olvidadas podrían ser la clave del origen real de la memoria en el cerebro
Un nuevo modelo del MIT sugiere que los astrocitos, hasta ahora considerados células de apoyo, podrían ser claves en el almacenamiento de memoria, superando a las neuronas en capacidad y eficiencia.
Fuente: ChatGPT / E. F.
Eugenio M. Fernández Aguilar
Físico, escritor y divulgador científico. Director de Muy Interesante Digital
Creado: 5.06.2025
A veces, los protagonistas de las historias más sorprendentes no son quienes esperábamos. Desde hace décadas la neurociencia se ha centrado casi exclusivamente en las neuronas: las estrellas del sistema nervioso, responsables de enviar y recibir señales, construir pensamientos y formar recuerdos. Pero en el fondo del escenario cerebral, hay otras células, muchas más numerosas y hasta ahora, mucho menos comprendidas.
¿Y si nuestra capacidad de memoria no dependiera solo de las neuronas, sino también de unas compañeras invisibles? Explicaría cómo se forman los recuerdos desde la infancia, toda una revolución. Investigadores del MIT e IBM han propuesto una idea provocadora: los astrocitos —un tipo de célula glial tradicionalmente considerado de apoyo— podrían ser piezas fundamentales en el almacenamiento de recuerdos. No es una intuición al aire: se trata de un modelo matemático y biológico complejo que apunta a un cambio radical en cómo entendemos la mente.
Astrocitos: las grandes ignoradas del cerebro
Los astrocitos no son una rareza en el cerebro, sino su tipo de célula más abundante. Aunque su función clásica ha sido mantener el equilibrio químico, limpiar residuos y ayudar a las neuronas con nutrientes y oxígeno, nuevas investigaciones han mostrado que hacen mucho más. Los astrocitos tienen prolongaciones que pueden envolver sinapsis —los puntos de conexión entre neuronas— y formar estructuras llamadas sinapsis tripartitas.
Un solo astrocito puede contactar con más de un millón de sinapsis, creando una red de interacción enorme que antes no se creía funcional. Durante mucho tiempo se pensaba que los astrocitos solo “escuchaban” pasivamente. Sin embargo, estudios recientes han revelado que pueden detectar la actividad neuronal y responder liberando gliotransmisores, moléculas que afectan directamente la señal que se transmite entre neuronas.
(A) Esquema simplificado de un astrocito y sus conexiones sinápticas. (B) Modelo matemático que representa su función como minicírculo neuronal. Fuente: PNAS
Una hipótesis disruptiva: memorias más allá de las neuronas
El nuevo estudio, publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences, propone un modelo computacional basado en estas funciones de los astrocitos. Según los autores, la capacidad de almacenamiento de recuerdos podría residir parcialmente en la red de procesos astrogliales, y no solo en las sinapsis neuronales como se creía hasta ahora.
La propuesta de los autores es que los astrocitos calculan y esas computaciones están moldeadas por vías de señalización internas modificables. Esta afirmación no es una especulación sin base: está apoyada en un modelo matemático de memoria asociativa inspirado en redes neuronales artificiales. Se trata de una extensión de las redes de Hopfield, que han sido fundamentales en la neurociencia teórica y en el desarrollo de inteligencia artificial.
La novedad está en que este nuevo modelo integra los astrocitos como unidades computacionales capaces de aumentar drásticamente la capacidad de almacenamiento de la red. Y lo hacen gracias a su capacidad para transmitir calcio internamente y comunicarse con muchas sinapsis simultáneamente.
Fuente: ChatGPT / E. F.De las redes artificiales al cerebro humano
El modelo desarrollado pertenece a una clase llamada “memorias asociativas densas” (Dense Associative Memories). Estas redes superan las limitaciones de las redes de Hopfield tradicionales, que solo permiten almacenar un número relativamente bajo de patrones. En cambio, con la incorporación de los astrocitos como nodos interconectados, el modelo del MIT demuestra un crecimiento escalable de la capacidad de memoria: a más astrocitos, más recuerdos posibles.
“Nuestro trabajo demuestra que las redes neurona–astrocito siguen una ley de escalado de memoria superior”, dicen en el artículo. Esto significa que cada nueva unidad no solo suma información, sino que multiplica la capacidad de almacenamiento. Los investigadores afirman que esta mejora proviene de almacenar recuerdos en la red interna de procesos de los astrocitos, y no únicamente en las conexiones sinápticas.
En otras palabras, lo que los astrocitos aportan no es solo volumen, sino una estructura capaz de albergar y recuperar patrones de actividad cerebral con mayor eficiencia. Este hallazgo no contradice la teoría del engrama —la idea de que los recuerdos residen en conjuntos específicos de neuronas activadas durante el aprendizaje—, sino que la complementa.
(A) Red solo con neuronas, menor capacidad. (B) Red con astrocitos, más recuerdos en el mismo espacio. Fuente: PNAS
¿Cómo encajan los astrocitos en la computación cerebral?
El corazón de esta propuesta está en un concepto matemático: la función de energía. En este tipo de modelos, cada recuerdo está asociado a un “mínimo” de energía en un espacio abstracto. Cuando activamos una parte de ese recuerdo, la actividad cerebral tiende naturalmente a completar el patrón y llevarnos al recuerdo completo. Es una forma de explicar fenómenos como el reconocimiento o la evocación espontánea.
Lo fascinante del nuevo modelo es que introduce interacciones de cuatro elementos a través de una red de procesos astrogliales, permitiendo una codificación mucho más compleja y eficiente. La presencia del tensor T, una estructura matemática que representa estas conexiones, es clave para entender cómo los astrocitos podrían facilitar interacciones entre sinapsis lejanas y contribuir así a redes de memoria más potentes.
Además, los autores explican que, en simulaciones, este sistema es capaz de corregir errores e incluso completar imágenes o sonidos parcialmente distorsionados. Es decir, no solo almacena más, también lo hace de forma más robusta y flexible.
Implicaciones para la neurociencia y la inteligencia artificial
Este modelo plantea un reto directo a una de las suposiciones centrales de la neurociencia: que la sinapsis entre neuronas es el único sustrato de la memoria. Si se confirma que los astrocitos también almacenan información, habrá que reescribir parte importante de los manuales de neurobiología.
Además, las conexiones entre este modelo y los sistemas de IA más avanzados son sorprendentes. El equipo sugiere que su arquitectura puede interpolar entre memorias asociativas densas y mecanismos de atención como los que se usan en los transformadores, las redes que impulsan modelos como ChatGPT.
Esto abre una posibilidad inesperada: que comprender mejor el papel de los astrocitos en el cerebro nos ayude a construir mejores algoritmos de inteligencia artificial. Y, a la inversa, que modelos informáticos inspirados en biología puedan ayudarnos a revelar secretos que aún esconde nuestra mente.
¿Cómo comprobar esta teoría?
El paso siguiente, según los autores, es experimental. Para probar la validez del modelo, habría que manipular las conexiones internas de los procesos astrogliales y ver cómo eso afecta a la memoria. Aunque técnicamente difícil, no es imposible con las herramientas actuales de neurobiología molecular.
También proponen ajustar el modelo a datos fisiológicos reales, como limitar las conexiones solo a procesos astrogliales cercanos entre sí. Esto permitiría acercar la simulación al comportamiento cerebral observado y confirmar si realmente los astrocitos participan activamente en la formación de recuerdos.
“Nuestro modelo predice que obstaculizar la difusión de calcio a través de los astrocitos dificultaría significativamente la recuperación de recuerdos”, explican los autores. Si futuros experimentos confirman esta hipótesis, estaríamos ante una revolución en el entendimiento del cerebro.
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Referencias
Leo Kozachkov, Jean-Jacques Slotine, Dmitry Krotov. Neuron–astrocyte associative memory. Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 122, no. 21, e2417788122. https://doi.org/10.1073/pnas.2417788122.
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