Científicos revelan nuevas e intrigantes perspectivas sobre cómo el cerebro procesa y predice los sonidos
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Eric W. Dolan
psypost.org/ 18 de noviembre de 2025
[Adobe Stock]
Un nuevo estudio publicado en Advanced Science sugiere que el cerebro utiliza dos redes distintas a gran escala para reconocer secuencias musicales memorizadas. Una red parece encargarse del procesamiento general del sonido, mientras que la otra se dedica específicamente a comparar la información entrante con la memoria y a detectar errores de predicción. Estos hallazgos proporcionan una visión más integrada de cómo el cerebro sustenta funciones cognitivas complejas a través de la actividad coordinada de sistemas neuronales generalizados.
La codificación predictiva es una teoría que sugiere que el cerebro genera continuamente expectativas sobre la información sensorial entrante. Cuando la realidad se desvía de estas expectativas, el cerebro actualiza sus predicciones mediante un proceso llamado error de predicción
Gran parte de las investigaciones anteriores sobre este tema se han centrado en pequeñas regiones cerebrales o bandas de frecuencia estrechas. Estos estudios han ayudado a identificar algunos de los componentes básicos de la predicción, como las respuestas sensoriales tempranas a sonidos inesperados. Pero a menudo pasan por alto cómo cooperan múltiples regiones cerebrales como una red, especialmente durante tareas que implican la memoria de secuencias complejas como la música.
En el nuevo estudio, un equipo de investigadores buscó abordar esta brecha en nuestra comprensión de cómo funciona la codificación predictiva a nivel de todo el cerebro. La investigación fue dirigida por Leonardo Bonetti , profesor asociado del Centro de Música en el Cerebro de la Universidad de Aarhus y del Centro para la Eudaimonía y el Florecimiento Humano de la Universidad de Oxford, y Mattia Rosso , investigador afiliado al Centro de Música en el Cerebro de la Universidad de Aarhus y al Instituto IPEM de Musicología Sistemática de la Universidad de Gante
“Durante varios años, Leonardo Bonetti y Mattia Rosso nos hemos interesado en comprender cómo el cerebro organiza su actividad en diferentes regiones cuando percibimos, recordamos o predecimos sonidos. La mayoría de las herramientas analíticas existentes se centran en pequeños conjuntos de regiones cerebrales o conexiones predefinidas, lo que significa que a menudo perdemos la perspectiva más amplia a nivel de sistema. Además, varios métodos se basan en supuestos bastante fuertes o procedimientos analíticos bastante complejos que limitan la interpretabilidad de los hallazgos”, dijeron los investigadores a PsyPost.
“Queríamos superar estas limitaciones creando un nuevo método que pudiera capturar toda la actividad dinámica del cerebro, cómo cooperan múltiples regiones en tiempo real. Esta motivación nos llevó a desarrollar BROAD-NESS, un marco que identifica redes cerebrales de banda ancha de una manera simple, efectiva, rápida y altamente interpretable. Nuestro objetivo era brindar a los investigadores una herramienta que fuera matemáticamente rigurosa y accesible, permitiéndoles mapear interacciones cerebrales a gran escala sin imponer suposiciones fuertes sobre los datos.”
El estudio contó con la participación de 83 voluntarios, con edades comprendidas entre los 19 y los 63 años. Los participantes primero escucharon y memorizaron una breve pieza musical de Johann Sebastian Bach. Después de esta fase de memorización, se registró su actividad cerebral mediante magnetoencefalografía (MEG), una técnica que mide los campos magnéticos producidos por las corrientes eléctricas del cerebro con alta precisión temporal
Durante la grabación, los participantes escucharon 135 fragmentos musicales diferentes de cinco tonos. Algunos de estos fragmentos se tomaron directamente de la pieza que habían memorizado, mientras que otros eran variaciones nuevas. Para cada fragmento, los participantes debían indicar si era parte de la música original ("memorizada") o una variación nueva ("nueva").
El núcleo del análisis fue el método novedoso BROAD-NESS, que significa Estimación de la Red Cerebral de Banda Ancha mediante Separación de Fuentes. Los investigadores primero utilizaron los datos MEG para estimar la ubicación de la actividad neuronal en 3559 puntos, o vóxeles, en todo el cerebro.
Luego aplicaron una técnica estadística llamada Análisis de Componentes Principales a este conjunto de datos masivo. Este método identifica los patrones principales de actividad sincronizada en todos los vóxeles cerebrales, y cada patrón principal representa una red cerebral distinta que opera simultáneamente. El análisis también cuantifica qué porcentaje de la actividad total del cerebro explica cada red
Las dos redes principales explicaron juntas alrededor del 88% de la varianza en los datos MEG de banda ancha reconstruidos a partir de la fuente, registrados durante la tarea. La primera red, que explicó la mayor parte de la actividad (alrededor del 72%), se centró en las cortezas auditivas y la circunvolución cingulada medial.
La actividad en esta red mostró un patrón más consistente en todas las condiciones, con diferencias menos pronunciadas entre las secuencias memorizadas y las nuevas. Este patrón sugiere que su función principal es el procesamiento fundamental de los sonidos a medida que se escuchan.
La segunda red explicó una porción menor, pero significativa, de la actividad (alrededor del 16%). Esta red también incluía las cortezas auditivas, pero se extendía para abarcar regiones asociadas con la memoria y el procesamiento de orden superior, como el hipocampo, la circunvolución cingulada anterior, la ínsula y las regiones temporales inferiores
A diferencia de la primera red, la actividad en esta segunda red dependía en gran medida de la condición experimental. Su dinámica parecía reflejar los procesos de hacer coincidir los sonidos entrantes con los recuerdos almacenados y señalar los errores de predicción cuando los sonidos se desviaban de lo esperado.
“La conclusión clave es que el cerebro funciona como una red dinámica, no como una colección de regiones aisladas”, explicaron Bonetti y Rosso. “Cuando recordamos un sonido o predecimos lo que vendrá después, muchas áreas del cerebro interactúan simultáneamente, y la calidad de estas interacciones importa para nuestro desempeño”.
“Usando BROAD-NESS, descubrimos que las cortezas auditivas no solo realizan una tarea a la vez. En cambio, participan en dos redes principales: una centrada en procesar los detalles sensoriales de los sonidos y otra que apoya la memoria y los procesos predictivos, conectándose con estructuras cerebrales más profundas como el hipocampo y la corteza cingulada anterior”.
Para comprender mejor la sincronización y la organización de estas redes, los investigadores utilizaron técnicas analíticas adicionales. Un método, llamado análisis de cuantificación de recurrencia, examinó la estabilidad y la predictibilidad de la actividad de las redes a lo largo del tiempo
Los resultados indicaron que cuando los participantes escuchaban las secuencias musicales memorizadas correctamente, la actividad combinada de las dos redes era más estructurada y estable. En todos los participantes, esta mayor estabilidad se asoció con un mejor desempeño en la tarea, incluyendo mayor precisión y tiempos de respuesta más rápidos. Esto proporciona evidencia de que la dinámica de red organizada y recurrente está vinculada a una función cognitiva exitosa.
“Curiosamente, los participantes que mostraron interacciones más estables y recurrentes entre estas redes también tuvieron un mejor desempeño en el reconocimiento de memoria”, dijeron Bonetti y Rosso. “En términos más simples, cuando las redes del cerebro trabajan juntas de manera estable y coordinada, la cognición se vuelve más eficiente”.
Un análisis separado se centró en la organización espacial de las redes. Al agrupar los vóxeles cerebrales según su participación en las dos redes, los investigadores encontraron un patrón de participación matizado. Algunas regiones cerebrales, como partes de la corteza auditiva, estaban muy activas en ambas redes, lo que sugiere que actúan como centros que contribuyen tanto a la percepción del sonido como a la predicción basada en la memoria
Otras regiones estaban más especializadas y contribuían fuertemente a una red, pero no a la otra. Por ejemplo, el cíngulo medial participaba principalmente en la primera red, mientras que el hipocampo era un componente clave de la segunda
El estudio también ofrece una nueva perspectiva sobre la hipótesis de la «doble vía» en la organización cerebral. Descrita originalmente para la visión, este modelo propone vías separadas para procesar «qué» es un objeto y «dónde» está. La segunda red identificada en este estudio se alinea con la vía del «qué», o vía ventral, ya que involucra regiones críticas para el reconocimiento y la memoria.
Sin embargo, la primera red no se corresponde directamente con la ruta tradicional del "dónde". En cambio, parece representar un sistema distinto involucrado en la atención y el procesamiento auditivos sostenidos, lo que sugiere una organización más compleja para la memoria auditiva de lo que se pensaba anteriormente.
"Si bien esperábamos ver un vínculo entre los sistemas auditivos y de memoria, lo que realmente destacó fue cómo la corteza auditiva estaba involucrada simultáneamente en dos redes distintas a gran escala: una para la percepción y otra para la predicción", dijeron Bonetti y Rosso a PsyPost. "Esto demuestra que la misma región del cerebro puede contribuir de manera flexible a diferentes funciones computacionales según el contexto. Este patrón confirma que el cerebro está fundamentalmente organizado para respaldar el procesamiento paralelo, donde múltiples operaciones cognitivas se ejecutan a la vez y se influyen mutuamente en tiempo real".
El estudio tiene algunas limitaciones. La tarea, aunque efectiva para la investigación, fue relativamente simple y no implicó la complejidad de escuchar música en el mundo real. Investigaciones futuras podrían utilizar el método BROAD-NESS para investigar la dinámica de la red cerebral durante experiencias más naturalistas
Los investigadores también planean aplicar este marco para estudiar poblaciones clínicas. Examinar cómo difieren estas dinámicas de redes a gran escala en individuos con afecciones que afectan la memoria o el procesamiento predictivo, como la enfermedad de Alzheimer o la esquizofrenia, podría ofrecer nuevas perspectivas sobre la base neuronal de estos trastornos.
“Nuestros próximos pasos son dos”, dijeron Bonetti y Rosso. “Primero, queremos continuar refinando el marco BROAD-NESS, mejorando su accesibilidad y escalabilidad para que otros investigadores puedan aplicarlo a sus propios datos. Segundo, planeamos aplicarlo a una variedad de conjuntos de datos, tanto en individuos sanos como en poblaciones clínicas, para explorar cómo difieren las redes cerebrales a gran escala entre la salud y la enfermedad.”
“En última instancia, esperamos que este enfoque pueda ayudarnos a comprender mejor no solo cómo funciona el cerebro cuando todo va bien, sino también qué cambios ocurren en condiciones patológicas. A largo plazo, esto podría contribuir al desarrollo de nuevos biomarcadores o objetivos para intervenciones basadas en la dinámica de la red cerebral completa.”
“Una de las cosas que más valoramos de BROAD-NESS es que está totalmente basado en datos y es transparente”, añadieron Bonetti y Rosso. “El flujo de trabajo está diseñado para integrar análisis espaciales, temporales y dinámicos de una manera fácil de interpretar, lo que lo hace adecuado no solo para especialistas en neurociencia, sino también para investigadores de psicología, medicina y ciencias computacionales.”
“En términos más generales, este trabajo se alinea con un esfuerzo creciente por pasar de estudiar dónde ocurren las cosas en el cerebro a comprender cómo se desarrollan e interactúan como parte de un sistema vivo y dinámico. Esa es la visión general a la que esperamos contribuir.”
Esta investigación surgió de una colaboración internacional que reunió a varias instituciones líderes. El estudio fue realizado por investigadores del Centro de Música en el Cerebro, afiliado a la Universidad de Aarhus y a la Real Academia de Música de Dinamarca, junto con socios del Departamento de Medicina Clínica de la Universidad de Aarhus, la Universidad de Oxford y el Departamento de Física de la Universidad de Bolonia. Este trabajo colaborativo fue posible gracias al apoyo financiero de varias organizaciones clave, entre ellas la Fundación Nacional Danesa de Investigación, el Fondo Danés de Investigación Independiente y la Fundación Lundbeck.
El estudio, “ BROAD-NESS Uncovers Dual-Stream Mechanisms Underlying Predictive Coding in Auditory Memory Networks ”, fue realizado por Leonardo Bonetti, Gemma Fernández-Rubio, Mathias H. Andersen, Chiara Malvaso, Francesco Carlomagno, Claudia Testa, Peter Vuust, Morten L. Kringelbach y Mattia Rosso.
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