Científicos del MIT descubrieron nuevas estrategias del cerebro para procesar el lenguaje

Un grupo de científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) dio un importante paso en la comprensión de cómo el cerebro humano procesa el lenguaje. Utilizando técnicas avanzadas para registrar la actividad eléctrica directamente del cerebro, los investigadores identificaron diferentes grupos de neuronas que parecen estar especializadas en procesar distintas cantidades de contexto lingüístico.

Este descubrimiento abrió nuevas puertas para entender la complejidad del lenguaje en el cerebro humano. Según los expertos del MIT. En las regiones cerebrales encargadas del procesamiento del lenguaje, encontraron que algunas poblaciones neuronales responden a una única palabra, mientras que otras lo hacen a cadenas de palabras más extensas.

Este fenómeno, que los autores denominaron “ventanas temporales”, varió desde el procesamiento de una sola palabra hasta el de combinaciones de hasta seis palabras. Esta diversidad en las escalas de tiempo sugirió que el cerebro utiliza diferentes estrategias para analizar y comprender el lenguaje.

Según los investigadores del MIT, las ventanas temporales podrían reflejar funciones especializadas para cada grupo neuronal. Las poblaciones con ventanas más cortas, por ejemplo, podrían estar analizando los significados de palabras individuales, mientras que aquellas con ventanas más largas podrían estar interpretando significados más complejos que emergen cuando las palabras se combinan. “Es la primera vez que vimos una heterogeneidad clara dentro de la red del lenguaje”, afirmó Evelina Fedorenko, profesora adjunta de neurociencia en el MIT.

Este descubrimiento —publicado en la revista Nature— fue posible gracias a una técnica más precisa que la resonancia magnética funcional (fMRI), la cual ha sido ampliamente utilizada para identificar las áreas del cerebro responsables del procesamiento del lenguaje. Sin embargo, la fMRI, que mide los cambios en el flujo sanguíneo, careció de la resolución necesaria para revelar lo que hacen pequeñas poblaciones de neuronas. Cada vóxel de una imagen de fMRI representó la actividad de cientos de miles o millones de neuronas, lo que limitó su capacidad para identificar funciones neuronales específicas.

Para superar esta limitación, los científicos del MIT utilizaron electrodos implantados directamente en el cerebro para registrar la actividad eléctrica. Este método, aunque invasivo, ofreció una resolución espacial y temporal mucho mayor que la fMRI, y les permitió a los investigadores identificar la actividad neuronal en poblaciones más pequeñas y en escalas de tiempo más cortas. “Estos datos son los mejores que podemos obtener de los cerebros humanos”, comentó Fedorenko.

Al registrar la actividad eléctrica en pacientes con electrodos implantados, los investigadores observaron cómo algunas poblaciones neuronales acumulan actividad a lo largo de varias palabras. Esta acumulación no se observó cuando los participantes leyeron listas de palabras o oraciones sin sentido, lo que indicó que estas neuronas están integrando información a lo largo de la oración para construir significados más complejos.

Además de identificar las diferentes ventanas temporales, los autores localizaron las áreas del cerebro donde se encuentran estos grupos neuronales. Las poblaciones con las ventanas temporales más cortas se ubicaron predominantemente en el lóbulo temporal posterior, mientras que aquellas con ventanas más largas se distribuyeron de manera más uniforme entre los lóbulos temporal y frontal. Este patrón sugirió que diferentes regiones del cerebro podrían estar especializadas en distintos aspectos del procesamiento del lenguaje.

El hallazgo tuvo implicaciones significativas para la comprensión de cómo el cerebro humano procesa el lenguaje. Según Fedorenko, “en decenas de experimentos de fMRI, todas estas áreas del cerebro parecen hacer lo mismo, pero es una red grande y distribuida, por lo que debe haber alguna estructura allí”. Este estudio proporcionó una sólida demostración de que existe una estructura en la red del lenguaje, con poblaciones neuronales especializadas en diferentes aspectos del procesamiento lingüístico.

La investigación también planteó nuevas preguntas sobre cómo estas escalas de tiempo corresponden a funciones específicas. Una posibilidad, según los expertos del MIT, es que las neuronas con ventanas más cortas se enfocan en procesar los significados de palabras individuales, mientras que aquellas con ventanas más largas se encargan de interpretar la sintaxis o las relaciones entre palabras. Esta hipótesis podría ser clave para futuros estudios que busquen desentrañar la complejidad del lenguaje en el cerebro.

El estudio fue liderado por Evelina Fedorenko y contó con la participación de Tamar Regev, investigadora posdoctoral del MIT, y Colton Casto, estudiante de posgrado de la Universidad de Harvard. Juntos, lograron reunir y analizar datos de pacientes con electrodos implantados, lo que permitió obtener una visión detallada del procesamiento neuronal del lenguaje.

“Pueden pasar varios años hasta que se obtengan suficientes datos para una tarea, porque estos pacientes son relativamente raros y, en un paciente determinado, los electrodos se implantan en lugares idiosincrásicos según las necesidades clínicas, por lo que lleva un tiempo reunir un conjunto de datos con una cobertura suficiente de alguna parte específica de la corteza. Pero estos datos, por supuesto, son los mejores que podemos obtener de los cerebros humanos: sabes exactamente dónde estás espacialmente y tienes información temporal muy detallada”, afirmó Fedorenko.

Por su parte, Casto apuntó: “Con la resolución de la fMRI, no vemos mucha heterogeneidad dentro de las regiones que responden al lenguaje. Si localizamos en cada participante los vóxeles de su cerebro que responden mejor al lenguaje, descubrimos que sus respuestas a oraciones, listas de palabras, oraciones sin sentido y listas de palabras sin sentido son muy similares”.

En tanto, Regev resaltó: “Ya sabemos que en la red del lenguaje existe una sensibilidad a la manera en que se combinan las palabras y a los significados de las palabras individuales. Por lo tanto, esto podría corresponder a lo que estamos descubriendo, donde la escala de tiempo más larga es sensible a cuestiones como la sintaxis o las relaciones entre palabras, y tal vez la escala de tiempo más corta es más sensible a las características de palabras individuales o partes de ellas”.

De cara al futuro, el equipo del MIT planea investigar si estas diferentes escalas de tiempo corresponden a funciones específicas en la red del lenguaje.

Además, este conocimiento podría tener aplicaciones prácticas en el desarrollo de nuevas terapias para trastornos del lenguaje, así como en tecnologías avanzadas de procesamiento del lenguaje natural, que podrían beneficiarse de una comprensión más detallada de cómo el cerebro procesa el lenguaje en diferentes escalas de tiempo.