ANOTACIÓN 2012 Serie 1 No 10: 1 de marzo, 2012

ANTECEDENTES HISTÓRICOS, Cuarta parte: 1997 - 2001– UCSD SAN DIEGO.

OVERTON NEURO-ENDOCRINE NETWORKS

Al final de la ANOTACIÓN 2012 Serie 1 No 5: 6 de febrero, 2012, mencioné que había descubierto una falla o inconsistencia en el paradigma de las redes neuronales artificiales. El problema está en que estas redes no suponen cambios, locales o globales, en el funcionamiento de sus nodos (neuronas) correspondientes – y esa suposición es neurofisiologicamente errónea.  El sistema neurofisiológico está sujeto a todo tipo de influencias por parte de otros sistemas, por ejemplo el hormonal; dicho de otra forma, cambios hormonales nos afectan en nuestra forma de pensar, de sentir, y de comportamiento – patrones que si por una parte son determinados por eventos neuronales en el cerebro, nos recuerdan que el cerebro no está aislado del cuerpo. Basta estar cansado, tener sueño, hambre, ganas de orinar, miedo, ira, celos, etc., etc., para darnos cuenta de que es así: el mismo sistema cognitivo, afectivo y/o conductual – responsable por la toma de decisiones – que bajo otras circunstancias nos daría un resultado, bajo los extremos de condiciones sistémicas, nos da otro muy diferente. Tratad de jugar al ajedrez habiendo reñido con la pareja, con la madre, o con un mejor amigo. De hecho la biosociología, combinación disciplina que combina la biología y la psicología y que estudia la interrelación, a nivel del reino animal, entre el funcionamiento mental y los estados fisiológicos, enfatiza precisamente ese punto: la mente/cerebro y el cuerpo son sistemas integrados, más aún, ambos la mente/cerebro y el cuerpo están sujetos a las influencias del medio ambiente. Por lo tantos, las premisas de una metodología basada en un sistema de neuronas (artificiales) que respondan de igual forma independientemente de posibles influencias generales o locales a su funcionamiento surgiendo de estados sistémicos son erróneas. Mi profesor, Jeff Elman, uno de los pioneros en este campo me dirigió a ciertos modelos de redes neuronales según los cuales una neurona “maestra” conectadas con todas las demás del sistema y que simula una influencia global de la misma.

          El problema, me di cuenta, está en la representación: la metodología de redes neuronales artificiales consisten en una conexión directa, individual, entre el agente transmisor y el receptor, análogo a una llamada telefónica para solamente una persona, o en un correo electrónico que se envía a una persona o a personas determinadas. Ese tipo de transmisión de información o de comunicación la podemos denominar “neuronal”. Pero la fisiología animal, y por lo tanto humana, emplea además otro tipo de comunicación: la comunicación “hormonal”. En la comunicación hormonal un agente transmisor emite una “señal” o transmite una “información” disponible para cualquier agente receptor que tenga los medios para recibir en ese canal o frecuencia, igual que una transmisión de radio o de televisión. Las hormonas y las feromonas son componentes químicos que un órgano del cuerpo emite, o dentro del cuerpo (hormonas) o al ambiente (feromonas), y que una vez recibidas por los órganos sensibles ejerce un efecto de influencia. Así funciona el sistema endocrino y sus influencias globales constan también en el sistema nervioso central; ejemplo: el trastorno disfórico premenstrual. Las redes neuronales artificiales carecen de la capacidad efectiva para captar este tipo de comunicación endocrina en la que la presencia de una o varias sustancias, tipos de información, etc., afecte global o localmente el funcionamiento de la red de conexiones neuronales.

          Recurriendo a la naturaleza como modelo, rediseñé el concepto de las redes neuronales artificiales para abarcar comunicación endocrina, creando una representación que abarcaba aspectos de APEX y que llamé “Overton Neuro-Endocrine Networks” – “O-NETS” para abreviar.  La tremenda ventaja de O-Nets sobre redes tradicionales de neuronas artificiales es que con O-NETS una misma red podría adaptarse a funcionar bajo diferentes condiciones sistémicas (hormonales, endocrinas), respondiendo con mayor certeza a la realidad biológica. Mi entusiasmo por O-NETS fue sustancial. Tomé un curso pos-graduado en la biofísica de redes neuronales en el departamento de física de UCSD, para el cual como proyecto creé un simulador de O-NETS que demostraba algo que ningún sistema de redes neuronales artificiales tradicionales podría demostrar: resonancia de circuitos. La resonancia es la tendencia a cuerpos a vibrar naturalmente a ciertas frecuencias determinadas y es un fenómeno bien representado en la naturaleza. Cuando se afina un piano, por ejemplo, se usan diapasones que vibran automáticamente, de acuerdo a sus frecuencias resonantes, cuando la cuerda correspondiente a cada tecla vibra en la frecuencia indicada para la nota. Las neuronas biológicas muestran un fenómeno similar, fenómeno que también que se denomina “resonancia” según la cual cuando la frecuencia de su activación se aproxima lo suficiente a su frecuencia resonante natural es neurona comienza un estado de activación de acuerdo a esa frecuencia e independiente ya de estimulo continuado – y como neuronas con similares frecuencias resonantes aparecen fuertemente interconectadas formando circuitos, el circuitos entero comienza a activarse de acuerdo a su resonancia colectiva.  Mi prototipo de O-NETS demostraba el fenómeno de la resonancia de circuitos – un fenómeno clave en la neurofisiología de la imaginocepción – tal y como comenzaba a desarrollarse en el circuito neuronal. O-NETS prometía ser una herramienta muy importante no solamente computacional sino también para demostrar ciertos aspectos de mis teorías neurofisiológicas. También fue sorprendente el poco tiempo en el que lo logré programar dado ante todo que no había programado nada sustancial en muchos años.

          Me entusiasmé tanto con O-NETS que hasta pensé en cambiar el rumbo de mi proyecto de tesis de doctorado de las “Bases neurofisiológicas de la imaginocepción”, a ese rumbo mucho más computacional – hasta que un compañero de laboratorio me señaló los detalles del contrato de mi subvención universitaria según el cual los Regentes de la Universidad de California tenían derechos de propiedad sobre toda creación intelectual, relacionada o no con mis estudios o trabajo en UCSD, hasta un periodo de 10 años tras terminar mi contrato – los 10 años caducaron a finales del 2011, haces unos meses.