Un neurobiólogo del Centro Médico de la Duke University ha identificado los mecanismos claves mediante los cuales las intrincadas 'máquinas proteínicas' que gobiernan la intensidad de las conexiones entre neuronas se construyen y remodelan para ajustar esas conexiones.
Ese remodelado de las conexiones, llamadas sinapsis, es clave para el establecimiento de los caminos del cerebro durante el aprendizaje y el recuerdo, han dicho los científicos. Así mismo, la disfunción de la maquinaria sináptica bien podría jugar un papel fundamental en la patología de desórdenes neurodegenerativos incluidas las enfermedades de Parkinson y Alzheimer.
El neurobiólogo Michael Ehlers ha divulgado extensos experimentos que revelan la función de una estructura conocida como 'densidad post-sináptica' (PSD). La PSD es llamada así porque es un espesamiento de la membrana en el punto de la conexión entre neuronas, donde una neurona recibe señales bioquímicas, llamadas neurotransmisores, de su vecina. Tales neurotransmisores son los medios por los cuales una neurona provoca que la neurona receptora lance un impulso nervioso. Ehlers exploró el aumento o la pérdida de una multiplicidad de proteínas conocidas de PSD. "Encontré que las neuronas en estos cultivos sustituyen el contenido de esta máquina señalizadora múltiples veces al día", dijo Ehlers. "Y si esto representa lo que ocurre en el cerebro mamífero, esto significa que las sinapsis cambian totalmente todos sus componentes varias veces al día un descubrimiento abrumador".
Hace tiempo que los neurólogos están intrigados sobre el modo en que el cerebro cambia con el aprendizaje y la experiencia, un fenómeno llamado plasticidad. Sin embargo, tal como Ehlers precisa, "quizás necesitamos pensar más de cerca en cómo las conexiones en el cerebro siguen siendo estables ante tal increíble volumen de cambios en curso". >de *New insights into how the nerve connection machinery remodels itself*,
9 de febrero, 2003
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> plasticidad sináptica: cómo las experiencias reconfiguran el cerebro. 23 de enero, 2003
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> máquina proteínica
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