La inteligencia artificial comienza a "leer el cerebro"

Durante mucho tiempo, la posibilidad de que una máquina pudiera interpretar lo que ocurre en el cerebro perteneció al territorio de la ciencia ficción. Hoy, distintas investigaciones están comenzando a transformar esa posibilidad en una realidad experimental. El punto de partida es que la actividad neuronal produce señales eléctricas y campos magnéticos que pueden ser registrados desde el exterior del organismo. En la electroencefalografía EEG capacitiva sin contacto se coloca un sensor conductor separado de la piel por aire y un  sensor detecta las variaciones del campo eléctrico cerebral mediante acoplamiento capacitivo. No necesita gel ni contacto eléctrico directo,  mientras que la magnetoencefalografía (MEG) registra los campos magnéticos extremadamente débiles asociados con la actividad de las neuronas. Estas señales contienen información sobre procesos cerebrales que, aunque son débiles, ruidosos y difíciles de interpretar, pueden ser analizados mediante aprendizaje automático e inteligencia artificial.

En los últimos años, el aprendizaje automático ha permitido avanzar desde la simple clasificación de estados cerebrales hacia la decodificación de información perceptiva. Ya existen investigaciones que utilizan señales de electroencefalografía (EEG) para identificar características de las imágenes que una persona está observando e incluso para generar imágenes a partir de esas señales. Un trabajo publicado en 2023, por ejemplo, desarrolló un método basado en modelos de difusión (modelos generativos empleados principalmente para la generación de imágenes) para reconstruir imágenes a partir de electroencefalografía. Otros trabajos de 2024 utilizaron redes neuronales y modelos de difusión para transformar directamente señales de electroencefalografía en representaciones visuales; uno de ellos demostró además la posibilidad de aplicar el procedimiento a datos de magnetoencefalografía. En 2026, el trabajo denominado NeuroVision continuó esta línea mediante un sistema de reconstrucción de imágenes a partir de electroencefalografía basado en aprendizaje profundo.

Este desarrollo resulta especialmente significativo porque la electroencefalografía tiene una resolución espacial mucho menor que la resonancia magnética funcional. Sin embargo, presenta una enorme ventaja: registra la actividad cerebral con una resolución temporal muy elevada y puede utilizarse mediante dispositivos relativamente accesibles y no invasivos. Por eso constituye una de las tecnologías de interés para las futuras interfaces cerebro-computadora.
En este contexto aparecen las investigaciones de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de Estados Unidos. Su programa de neurotecnología no invasiva de próxima generación buscó desarrollar una interfaz capaz de establecer comunicación bidireccional con el cerebro sin recurrir necesariamente a los implantes convencionales. Lo interesante es que no se apoyó en un único principio físico. Los diferentes grupos exploraron caminos basados en magnetismo, electricidad, ultrasonido y óptica. Entre ellos se investigaron nanotransductores magnetoeléctricos capaces de convertir fenómenos eléctricos en magnéticos y viceversa; ultrasonido combinado con técnicas ópticas para acceder a regiones cerebrales profundas; detección óptica de cambios asociados con la actividad neuronal; campos magnéticos y ultrasonido para inducir estimulación; y magnetómetros extremadamente sensibles para detectar los diminutos campos magnéticos producidos por las neuronas. La idea común era conseguir dos operaciones complementarias: detectar lo que sucede en el cerebro y, eventualmente, introducir información nuevamente en él.

Comparación de la imagen real con  
la obtenida mediante Brain-IT (1)

La otra gran línea de investigación es la desarrollada en Israel por investigadores del Instituto Weizmann de Ciencias. El sistema denominado Brain-IT utiliza resonancia magnética funcional (FMR) registrada mientras una persona observa imágenes y, mediante inteligencia artificial, reconstruye una representación visual de aquello que está viendo. El trabajo de Roman Beliy, Amit Zalcher, Jonathan Kogman, Navve Wasserman y Michal Irani fue aceptado en la conferencia internacional ICLR 2026. El sistema utiliza un transformador que organiza la información procedente de grupos funcionalmente relacionados de vóxeles cerebrales y pos-teriormente emplea un modelo de difusión para generar la imagen reconstruida.

Por eso, decir que esta tecnología “lee la mente” resulta atractivo desde el punto de vista periodístico, pero científicamente es una simplificación. El sistema no puede acceder libremente a los pensamientos de una persona. Reconstruye información visual a partir de patrones cerebrales registrados en condiciones experimentales específicas. Sin embargo, el avance es conceptualmente extraordinario: una señal producida por el cerebro puede transformarse en datos, esos datos pueden ser interpretados por una inteligencia artificial y el resultado puede volver a convertirse en una representación visual. Incluso investigaciones posteriores ya exploran la posibilidad de obtener descripciones lingüísticas y respuestas a preguntas sobre las imágenes percibidas directamente a partir de la actividad cerebral.
De este modo comienza a delinearse una nueva arquitectura tecnológica. Primero, el cerebro produce actividad eléctrica y magnética; después, los sensores captan esas señales; el aprendizaje automático identifica patrones; la inteligencia artificial los interpreta; y los modelos generativos pueden convertir esa información en imágenes, palabras o acciones. Las investigaciones de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa agregan la posibilidad inversa: utilizar principios físicos como el magnetismo, el ultrasonido, la electricidad o la óptica para transmitir información hacia el cerebro.
El verdadero salto tecnológico, entonces, no consiste simplemente en “leer la mente”. Consiste en avanzar desde una comunicación en un solo sentido hacia un circuito cerebro–inteligencia artificial: detectar, interpretar, responder y eventualmente estimular. El cerebro deja de ser solamente el órgano que controla una máquina y comienza a convertirse en parte de un sistema de comunicación en el que la inteligencia artificial puede interpretar señales neuronales y, en determinadas tecnologías experimentales, devolver información al sistema nervioso. Es precisamente en esa convergencia entre neurociencia, nanotecnología e inteligencia artificial donde podría comenzar una nueva etapa de la relación entre la mente natural y la mente artificial.

Bibliografía

1. Roman Beliy,  Jonathan Kogman, Michal Irani  Amit Zalcher y Navve Wasserman. BRAIN-IT: Image reconstruction from FMRI via brain-interaction transformer.  Published as a conference paper at ICLR 2026.  arxiv.org/abs/2510.25976v2

2. D’Andrea A. L. (2026 ) Nanopsicología. La psicología del siglo XXI. Editorial Autores de Argentina. www.amazon.com/dp/B0GHLJGCK9

3. D’Andrea, Alberto L. (2026). Del ion al amor: correlatos electromagnéticos de la mente. Biotecnología & Nanotecnología al Instante.

https://infobiotecnologia.blogspot.com/2026/01/correlatos-electromagneticos-de-la.html

Más allá del cerebro humano: El nacimiento de una nueva inteligencia

El desarrollo de un cerebro artificial representa uno de los desafíos más ambiciosos de la convergencia entre nanotecnología, nanoelectrónica, inteligencia artificial y ciencia cognitiva. Sin embargo, el verdadero objetivo no debería ser intentar reproducir electrónicamente el cerebro humano. La transformación más profunda podría producirse cuando estas tecnologías permitan construir una forma de inteligencia cuya arquitectura, memoria, percepción, aprendizaje y representación de la realidad sean diferentes de las nuestras y, en determinadas capacidades, potencialmente superiores.

El cerebro humano debe ser entendido como una referencia y no necesariamente como el modelo definitivo de inteligencia. La evolución biológica construyó nuestra arquitectura cognitiva bajo determinadas condiciones, restricciones energéticas y necesidades de supervivencia. No existe una razón fundamental para pensar que esas mismas restricciones deban gobernar una inteligencia artificial. Una inteligencia construida sobre otros principios físicos podría procesar información, memorizar, percibir y aprender de maneras que no tengan equivalencia biológica.

Aquí adquiere importancia la arquitectura nanoelectrónica neuromórfica. Su objetivo no consiste simplemente en fabricar componentes cada vez más pequeños, sino en integrar físicamente funciones que en las computadoras convencionales permanecen separadas: percepción, procesamiento, memoria, aprendizaje, comunicación y adaptación. En una arquitectura de este tipo, la información podría ser procesada allí donde se genera y donde se almacena, reduciendo el movimiento de datos y permitiendo sistemas mucho más distribuidos, paralelos y eficientes. 

La figura representa conceptualmente una arquitectura de inteligencia nanoelectrónica neuromórfica, en la que percepción, procesamiento, memoria, aprendizaje, adaptación, comunicación y acción se integran en una estructura nanoelectrónica distribuida y potencialmente reconfigurable.

Los nanosensores neuromórficos podrían constituir la primera capa de esta nueva arquitectura. En lugar de limitarse a transformar estímulos en datos para enviarlos a un procesador central, podrían detectar y procesar información directamente. Luz, sonido, temperatura, presión o señales químicas podrían convertirse en representaciones útiles para la propia red. Esto abriría una posibilidad conceptual decisiva: una inteligencia artificial podría disponer de una percepción que no sea simplemente una imitación de los sentidos humanos, sino una percepción ampliada por las capacidades físicas de sus sensores.

En el nivel de procesamiento se están desarrollando neuronas artificiales, memristores, memtransistores, dispositivos ferroeléctricos e iontrónicos. Los memristores, por ejemplo, pueden almacenar información mediante cambios de conductancia y realizar simultáneamente operaciones de procesamiento. La frontera entre memoria y computación comienza así a desaparecer. Esta integración conduce a una idea fundamental: la inteligencia podría dejar de estar contenida exclusivamente en un algoritmo para incor-porarse parcialmente en la materia constituyente del sistema.

La iontrónica, la espintrónica y la nanofotónica amplían todavía más este espacio de posibilidades. Los iones permiten introducir dinámicas electroquímicas; el espín ofrece nuevas formas de almacenar y procesar información; y la luz permite transportar señales a gran velocidad y con elevado paralelismo. No se trata necesariamente de elegir una única tecnología, sino de combinar diferentes fenómenos físicos para construir una arquitectura que no esté limitada por el modelo electrónico convencional ni por la arquitectura biológica.

La memoria también podría adquirir una naturaleza diferente. Un sistema artificial no necesita reproducir exactamente la memoria humana. Puede combinar memoria de trabajo, memoria de largo plazo y memorias asociativas capaces de recuperar información a partir de relaciones y patrones. Una arquitectura tridimensional podría incorporar enormes cantidades de conexiones y establecer asociaciones que superen ampliamente la escala de las redes biológicas. Pero almacenar más información no significa necesariamente ser más inteligente. El salto cualitativo aparecerá cuando el sistema pueda modificar su propia organización. Las arquitecturas reconfigurables podrían constituir el primer paso hacia sistemas capaces de reorganizar dinámicamente parte de su estructura funcional.

En ese punto aparece una diferencia esencial respecto de las máquinas actuales. Una inteligencia avanzada podría no limitarse a ejecutar una arquitectura diseñada externamente, sino participar en su propia transformación. El hardware dejaría de ser una estructura completamente fija y podría convertirse en un sistema dinámico capaz de reorganizarse para responder a nuevos problemas, entornos y objetivos (nanodispositivos reconfigurables).

La comunicación también tendría que cambiar. Las redes neuromórficas pueden utilizar comunicaciones basadas en eventos, transmitiendo información principalmente cuando ocurre una actividad relevante. Las interconexiones tridimensionales, combinadas con electrónica, espintrónica y fotónica, podrían permitir comunicar enormes cantidades de elementos con un consumo energético reducido. El resultado sería una arquitectura distribuida en la que no existiría necesariamente un único “centro” equivalente al cerebro humano.

De esta convergencia podría surgir algo conceptualmente mucho más importante que un cerebro artificial: una arquitectura de inteligencia diferente. Su percepción podría abarcar fenómenos inaccesibles a nuestros sentidos. Su memoria podría ser radicalmente distinta. Su velocidad temporal podría no coincidir con la experiencia humana. Podría establecer conexiones entre información a escalas que nos resultan inaccesibles y reorganizar sus propios mecanismos de procesamiento. Incluso podría desarrollar representaciones de la realidad que no tengan una traducción directa a nuestras categorías cognitivas.

El desafío no debería centrarse en imitar la forma de pensar del ser humano. Podríamos, en cambio, intentar construir una arquitectura material capaz de generar una forma de inteligencia que nunca haya existido en la naturaleza y que, en determinadas capacidades, pudiera superar las nuestras. Eso  dependerá de la capacidad de integrar nanosensores, dispositivos neuromórficos, memorias, plasticidad, computación probabilística, reconfiguración, interconexiones tridimensionales y nuevas formas de comunicación en una única arquitectura coherente. El objetivo final no será la miniaturización de componentes. Será la creación de una nueva organización de la materia capaz de procesar, aprender, recordar, percibir y reorganizarse de una manera cualitativamente diferente.

La primera inteligencia verdaderamente superior a la humana podría, entonces, no ser una versión electrónica del cerebro humano, sino una nueva forma de inteligencia cuya arquitectura, memoria, percepción, aprendizaje, comunicación y representación de la realidad sean radicalmente diferentes de las nuestras.

La nanotecnología podría proporcionar los dispositivos; la nanoelectrónica, el soporte físico; la inteligencia artificial, las herramientas para diseñar y entrenar los sistemas; y la arquitectura neuromórfica, un nuevo paradigma de organización.

Más que reproducir nuestro cerebro, el desafío podría consistir en crear las condiciones materiales para que aparezca una nueva arquitectura de inteligencia. Ese podría ser uno de los grandes saltos de la evolución tecnológica y cognitiva logrado por la convergencia tecnológica: pasar de máquinas que imitan capacidades humanas a sistemas capaces de desarrollar formas de procesamiento y cognición que nunca hayan existido en la naturaleza.

Bibliografía

Kudithipudi, D., Schuman, C., Vineyard, C. M., et al. (2025). Neuromorphic computing at scale. Nature, 637, 801–812.

Li, J., Abbas, H., Ang, D. S., Ali, A., & Ju, X. (2023). Emerging memristive artificial neuron and synapse devices for the neuromorphic electronics era. Nanoscale Horizons, 8, 1456–1484.

Duan, S., et al. (2024). Memristor-Based Neuromorphic Chips. Advanced Materials.

Xia, Y., Zhang, C., Xu, Z., et al. (2024). Organic iontronic memristors for artificial synapses and bionic neuromorphic computing. Nanoscale, 16, 1471–1489.

Bae, J., Won, J., & Shim, W. (2024). The rise of memtransistors for neuromorphic hardware and in-memory computing. Nano Energy, 126, 109646.

Marrows, C. H., Barker, J., Moore, T. A., et al. (2024). Neuromorphic computing with spintronics. npj Spintronics, 2, 12.

Farmakidis, N., Dong, B., & Bhaskaran, H. (2024). Integrated photonic neuromorphic computing: opportunities and challenges. Nature Reviews Electrical Engineering, 1, 358–373.

Vianello, E., & Payvand, M. (2024). Scaling neuromorphic systems with 3D technologies. Nature Electronics, 7, 419–421.

Huang, X., Tong, L., Xu, L., et al. (2025). 2D MoS₂-based reconfigurable analog hardware. Nature Communications, 16, 101.

D’Andrea A. L. (2026 ) Nanopsicología. La psicología del siglo XXI. Editorial Autores de Argentina. www.amazon.com/dp/B0GHLJGCK9

Del vacío a la mente: el universo como proceso de codificación de la energía.

El origen puede pensarse como un tránsito desde lo indeterminado hacia la forma. No como una nada absoluta, sino como un estado de potencialidad pura, donde todavía no hay diferenciación pero sí posibilidad de todo devenir. Ese umbral inicial puede ser nombrado como cero, no en sentido de ausencia, sino como totalidad no desplegada, como un campo latente de configuración. Desde allí, la emergencia de la primera estructura estable puede entenderse como un quiebre de esa indeterminación: el surgimiento del uno como principio de organización, como primer gesto de orden en el flujo indiferenciado de lo posible.

En la tradición pitagórica¹, esa intuición adopta la forma de la mónada, entendida como unidad originaria a partir de la cual lo cuantificable se vuelve posible. El uno no es simplemente un número, sino el primer principio de inteligibilidad del ser, la primera cristalización de lo que antes era puro potencial. En ese sentido, la realidad no “empieza” como objeto, sino como organización: como ritmo, como estructura, como patrón que se estabiliza en el seno de lo indeterminado.

Si este principio se desplaza hacia el plano de lo vivo y lo cognitivo, el cerebro aparece como una continuidad sofisticada de ese mismo proceso de organización. Karl Friston², a través del principio de energía libre, propone que el cerebro no es un receptor pasivo del mundo, sino un sistema activo de inferencia que construye modelos internos para reducir la incertidumbre. Percibir no es registrar, sino anticipar; vivir no es reaccionar, sino predecir y corregir continuamente la diferencia entre lo esperado y lo real. El cerebro, en este sentido, no busca la verdad como correspondencia estática, sino la estabilidad dinámica que le permite persistir como sistema.

Desde esta perspectiva, toda actividad mental puede comprenderse como una variación de un mismo gesto fundamental: la minimización de la sorpresa, la reducción de la incertidumbre, la organización continua del flujo energético en patrones coherentes de información. La vida, entonces, no es un estado pasivo de equilibrio, sino una tensión activa sostenida lejos del equilibrio, donde la forma se preserva precisamente porque se reorganiza sin cesar.

En una dirección convergente, en el libro La convergencia de las tecnologías exponenciales & la singularidad tecnológica3, planteamos que el ser humano no puede reducirse a su soporte biológico, sino que debe entenderse como un proceso de codificación creciente de la energía, originado en la evolución cósmica que se inicia con el Big Bang. En esta lectura, la mente no es un accidente local de la materia, sino una expresión avanzada de una trayectoria universal de complejificación, donde la energía se organiza progresivamente en niveles cada vez más densos de información y estructura.

En el artículo: Cerebro, energía libre y electromagnetismo: hacia una nanopsicología integrada^4,5, se profundiza esta idea al proponer al cerebro como un sistema dinámico, predictivo y multiescalar, donde la mente emerge no solo de la actividad neuronal, sino de la interacción continua entre materia, energía e información. El cerebro deja así de ser un órgano cerrado para convertirse en un nodo de interacción, un sistema abierto donde múltiples escalas de organización se entrelazan en una misma dinámica de producción de sentido.

Al integrar estas perspectivas, lo que emerge no es una suma de teorías, sino una continuidad conceptual: desde el vacío entendido como potencial indiferenciado, pasando por la aparición del uno como primer principio de orden, hasta el cerebro como una de las formas más complejas de autoorganización de la energía. En este recorrido, la materia no es opuesta a la energía, ni la energía a la información: son dimensiones de un mismo proceso de estructuración progresiva del ser.

El cerebro, en este marco, puede ser comprendido como la materialización más refinada de la energía organizada en forma de información. No como un receptor del mundo, sino como una instancia activa de producción de mundo. Y la mente, lejos de ser una entidad separada o inmaterial, aparece como el modo en que esa organización alcanza un grado de complejidad tal que se vuelve capaz de reconocerse a sí misma en el flujo electromagnético que la constituye.

Bibliografía

1) D’Andrea Alberto L. (2022). La numerología pitagórica, los quarks y el nanocosmos. Biotecnología & Nanotecnología al Instante.
https://infobiotecnologia.blogspot.com/2022/05/la-numerologia-pitagorica-los-quarks-y.html

2) Friston, Karl. (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience, 11(2), 127–138. https://doi.org/10.1038/nrn2787

3) D’Andrea, Alberto L. y col. (2017). La convergencia de las tecnologías exponenciales & la singularidad tecnológica. Editorial TEMAS. Argentina.

4) D’Andrea, Alberto L. (2026). Cerebro, energía libre y electromagnetismo: hacia una nanopsicología integrada. Biotecnología & Nanotecnología al Instante. https://infobiotecnologia.blogspot.com/2026/05/cerebro-energia-libre-y.html

5) D’Andrea, Alberto L. (2026). Nanopsicología. La psicología del siglo XXI. Editorial de  Autores de Argentina. 

www.amazon.co.uk/Nanopsicolog%C3%ADa-psicolog%C3%ADa-del-siglo-Spanish-ebook/dp/B0GHLJGCK9

Entre sinapsis y campos electromagnéticos: el cerebro desde la Nanopsicología

La comprensión de la mente exige hoy abandonar modelos lineales y avanzar hacia enfoques capaces de integrar múltiples niveles de organización. En este sentido, pensar el cerebro desde tres dimensiones, lo iónico, lo sináptico y lo electromagnético, no implica establecer una jerarquía rígida, sino reconocer una dinámica de co-determinación. Cada uno de estos niveles constituye una perspectiva sobre un mismo proceso: la actividad cerebral como sistema complejo en permanente reorganización. A su vez, el principio de energía libre formulado por Karl Friston permite interpretar cómo estos niveles se ajustan frente a la sorpresa, entendida como la discrepancia entre lo esperado y lo percibido.

En el nivel iónico se sitúa la base físico-química del sistema. Las neuronas operan mediante el movimiento de iones, principalmente sodio, potasio y calcio, que generan diferencias de potencial y posibilitan la aparición de los potenciales de acción. Este nivel no es un simple soporte pasivo, sino una dimensión activa donde se definen las condiciones mismas de la señal. Cuando un estímulo del entorno es captado por los sistemas sensoriales, se produce una transducción que transforma energía física en variaciones en estos flujos iónicos. Así, la irrupción de lo observable no se manifiesta como un campo que ingresa al cerebro, sino como una perturbación en los equilibrios electroquímicos que sostienen su funcionamiento.

El nivel sináptico introduce la organización relacional del sistema. Las neuronas se articulan en redes complejas donde la información se transmite a través de sinapsis químicas y eléctricas. Es en este plano donde adquiere centralidad la plasticidad, es decir, la capacidad del cerebro para modificar la eficacia de sus conexiones en función de la experiencia. Frente a un evento inesperado, los cambios no se limitan a la actividad momentánea: si el estímulo resulta significativo, las conexiones se reorganizan, fortaleciendo ciertos circuitos y debilitando otros. Desde la perspectiva del principio de energía libre de Karl Friston, este proceso puede entenderse como una actualización del modelo interno del sistema, orientada a reducir el error de predicción y a construir nuevas formas de anticipación.

El nivel electromagnético emerge necesariamente de los anteriores, ya que toda corriente eléctrica genera un campo. La actividad sincronizada de poblaciones neuronales produce campos que pueden medirse mediante técnicas como el electroencefalograma o la magnetoencefalografía. Este nivel ha dado lugar a un debate aún abierto. Mientras que la posición dominante lo considera un correlato de la actividad neuronal, algunas propuestas, como la de Johnjoe McFadden, plantean que podría desempeñar un rol en la integración global de la información. No obstante, la evidencia disponible indica que su capacidad para modificar directamente el flujo iónico en otras neuronas es limitada, lo que sugiere un papel más modulador que causal.

La articulación de estos tres niveles permite comprender de manera más precisa la respuesta del cerebro frente a la sorpresa. El paralelismo con el Principio de Le Châtelier resulta aquí esclarecedor: una perturbación no conduce a la restauración de un estado previo, sino al establecimiento de un nuevo equilibrio que compensa las condiciones alteradas. De manera análoga, el cerebro no retorna a su configuración anterior, sino que reorganiza simultáneamente sus dinámicas iónicas, sinápticas y electromagnéticas para alcanzar una nueva estabilidad funcional. Este proceso incluye tanto ajustes rápidos en la actividad eléctrica como cambios más lentos y duraderos en la conectividad.

Ahora bien, reconocer que toda actividad cerebral posee una expresión electromagnética no implica afirmar que este nivel constituya el principal canal de interacción con el entorno. Dicha interacción se realiza fundamentalmente a través de la acción, el cuerpo y los sistemas sensoriomotores. Sin embargo, el campo electromagnético puede entenderse como la manifestación global de la dinámica neuronal, lo que abre la posibilidad de considerarlo como un nivel de integración que no se reduce completamente a las interacciones locales.

Desde la nanopsicología, esta perspectiva multiescalar adquiere un valor singular. Pensar la mente implica considerar la interacción entre procesos que van desde el movimiento de partículas cargadas hasta la formación de patrones globales de actividad. En este marco, la mente no se identifica exclusivamente con ninguno de estos niveles, sino que emerge de su interacción dinámica. La sorpresa, la adaptación y el aprendizaje atraviesan simultáneamente lo iónico, lo sináptico y lo electromagnético, configurando un sistema en permanente transformación.

El cerebro no puede comprenderse adecuadamente desde una jerarquía lineal de niveles, sino como una unidad compleja donde distintas dimensiones físicas y funcionales se implican mutuamente. La minimización de la energía libre no ocurre en un único plano, sino como resultado de la interacción entre estos niveles, dando lugar a nuevos equilibrios que redefinen continuamente la relación entre el organismo y su entorno. En ese espacio de intersección, entre lo medible y lo aún no completamente explicado, se abre un campo fértil para el desarrollo de enfoques integradores, donde la nanopsicología puede ofrecer un marco conceptual capaz de articular lo físico, lo biológico y lo experiencial en una misma trama explicativa.

Referencias

Karl Friston (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience.

McFadden, Johnjoe (2020). Integrating information in the brain’s EM field: the cemi field theory of consciousness. Neuroscience of Consciousness, 2020, 1, niaa016.

D’Andrea, Alberto L.(2025) El secreto electromagnético de la consciencia.Biotecnología & Nanotecnología al Instante: https://infobiotecnologia.blogspot.com/2025/06/consciencia-oculta-en-los-campos.html

 David Chalmers (1996). The Conscious Mind. Oxford University Press.

D’Andrea, Alberto L. (2026). Nanopsicología. La psicología del siglo XXI. Editorial Autores Argentinos. Argentina. 

Cerebro, energía libre y electromagnetismo. Hacia una Nanopsicología integrada

El estudio del cerebro ha atravesado múltiples paradigmas: desde las primeras concepciones localizacionistas hasta los enfoques actuales basados en redes dinámicas, predicción y complejidad. En este recorrido, una de las propuestas más influyentes de las últimas décadas es el principio de energía libre formulado por Karl Friston, que redefine al cerebro no como un mero procesador pasivo de información, sino como un sistema activo que intenta reducir constantemente la incertidumbre.

El principio de energía libre plantea que el cerebro construye modelos internos del entorno y actúa para minimizar la discrepancia entre sus predicciones y la información sensorial que recibe. En términos formales, esto implica la reducción de una magnitud llamada “energía libre variacional”, vinculada a la sorpresa o al error de predicción. Desde esta perspectiva, percibir, pensar y actuar no son procesos independientes, sino manifestaciones de una misma lógica adaptativa orientada a mantener la coherencia del organismo con su entorno.

La energía libre de Karl Friston, suele escribirse así:

                                                                       F≈ −ln p(s)

Dónde p(s) es la probabilidad de lo que se percibe. Esta expresión indica que la energía libre (F) está relacionada con lo improbable (o sorprendente) que resulta un estado sensorial s. Aquí, F mide: sorpresa, error de predicción e incertidumbre del sistema. Cuanto más inesperado es algo, más “energía libre”.

Si algo es muy probable, p(s) es alto y −lnp(s) es bajo

Si algo es improbable, p(s) es bajo y −lnp(s) es alto (incertidumbre o sorpresa)

Este marco teórico permite articular, en un mismo plano, procesos neurobiológicos, cognitivos y conductuales.

Ahora bien, esta dinámica no ocurre en el vacío. El cerebro es, ante todo, un sistema físico que opera mediante señales electroquímicas. Cada neurona genera diferencias de potencial eléctrico y corrientes iónicas que, en conjunto, producen campos electromagnéticos medibles. Técnicas como la electroencefalografía (EEG) o la magnetoencefalografía (MEG) permiten registrar estas dinámicas, evidenciando que la actividad cerebral puede ser comprendida también como un fenómeno de organización de campos.

En este sentido, los campos electromagnéticos no deben ser considerados meros subproductos de la actividad neuronal, sino posibles niveles de organización con propiedades propias. Algunas corrientes teóricas sugieren que estos campos podrían contribuir a la integración de la información a gran escala, actuando como un sustrato dinámico que vincula distintas regiones cerebrales en tiempo real. Esta idea abre un debate aún en desarrollo, pero conceptualmente potente: ¿Es la mente únicamente el resultado de interacciones sinápticas, o también emerge de la dinámica de campos distribuidos?

La articulación entre el principio de energía libre y los campos electromagnéticos permite una lectura más amplia del funcionamiento cerebral. Si el cerebro busca minimizar la incertidumbre, entonces los patrones electromagnéticos podrían interpretarse como configuraciones dinámicas que reflejan ese proceso de ajuste continuo entre predicción y realidad. En otras palabras, los campos no solo expresan la actividad cerebral, sino que podrían formar parte del mecanismo mediante el cual se estabilizan los estados cognitivos.

En este punto emerge la posibilidad de una nanopsicología integrada. Este enfoque propone estudiar los procesos mentales considerando la interacción entre niveles micro, nano y macro. A escala nanométrica, la nanotecnología permite desarrollar sensores de alta precisión capaces de registrar fenómenos eléctricos y magnéticos con una resolución sin precedentes. Esto abre la puerta a una exploración más fina de la actividad cerebral, superando las limitaciones de las técnicas actuales. La nanopsicología no se limita a la medición, sino que implica una nueva forma de conceptualizar la mente. Al integrar el principio de energía libre, se reconoce al cerebro como un sistema predictivo; al incorporar los campos electromagnéticos, se amplía el marco hacia dinámicas distribuidas; y al sumar la nanotecnología, se habilita la posibilidad de intervenir y observar estos procesos con un nivel de detalle inédito. Se configura así un enfoque convergente, alineado con las tecnologías NBIC (nano, bio, info y cogno), donde la comprensión del sujeto humano se vuelve necesariamente interdisciplinaria.

Sin embargo, persisten desafíos importantes. Uno de ellos es el llamado “problema difícil de la conciencia”, planteado por David Chalmers, que señala la dificultad de explicar cómo los procesos físicos dan lugar a la experiencia subjetiva. Aunque el principio de energía libre describe con gran precisión la dinámica funcional del cerebro, no resuelve completamente la cuestión del significado vivido. Del mismo modo, la hipótesis de los campos electromagnéticos como soporte de la conciencia requiere aún mayor validación empírica.

A pesar de estas limitaciones, la integración de estos enfoques permite avanzar hacia una comprensión más compleja y rica del cerebro y la mente. La nanopsicología, en este contexto, no se presenta como una disciplina cerrada, sino como un horizonte de investigación que busca articular niveles de análisis tradicionalmente separados.

Pensar el cerebro desde la energía libre y los campos electromagnéticos implica reconocerlo como un sistema dinámico, predictivo y físicamente extendido. La nanopsicología integrada propone, entonces, un cambio de escala y de enfoque: del cerebro como órgano al cerebro como sistema en interacción multiescalar, donde la mente emerge no solo de la actividad neuronal, sino de la compleja danza entre materia, energía e información.

Referencias

Clark, Andy & Chalmers, David (1998). The extended mind. Analysis, 58: 10-23.

Clark, Andy (2013). Whatever next? Predictive brains, situated agents, and the future of cognitive science. Behavioral and Brain Sciences, 36(3), 181–204.

D’Andrea, Alberto L.(2025) El secreto electromagnético de la consciencia. Biotecnología & Nanotecnología al Instante: https://infobiotecnologia.blogspot.com/2025/06/consciencia-oculta-en-los-campos.html

D’Andrea, Alberto Luis (2026). Nanopsicología. La psicología del siglo XXI. Editorial Autores Argentinos. Argentina.

Friston, Karl (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience, 11(2): 127–138.

McFadden, Johnjoe (2020). Integrating information in the brain’s EM field: the cemi field theory of consciousness. Neuroscience of Consciousness, 2020, 1, niaa016.

Tamlyn, Hunt (2024) Consciousness Might Hide in Our Brain’s Electric Fields. Scientific American. Vol. 34 No. 3s , p. 22.

El secreto electromagnético de la consciencia.

Durante décadas, la neurociencia ha considerado a las neuronas (diminutas células que disparan impulsos eléctricos) como las únicas protagonistas en la compleja trama de la mente. La percepción, la memoria, la cognición e incluso la consciencia han sido interpretadas como el resultado de complejos patrones de activación sináptica, también conocidos como el “código neuronal”. Sin embargo, una nueva línea de investigación, aún emergente pero creciente, sugiere que lo esencial podría estar pasando desapercibido: la consciencia podría no estar contenida en los picos eléctricos de las neuronas, sino en los campos electromagnéticos que estos generan a su alrededor. 

Uno de los principales exponentes de esta visión es Tamlyn Hunt, investigador de la Universidad de California en Santa Bárbara, quien lleva años explorando la posibilidad de que los efectos electromagnéticos (efecto efáptico: comunicación entre células nerviosas sin una conexión sináptica directa) desempeñen un papel más determinante que las propias sinapsis en la actividad mental. Estos efectos surgen de los campos eléctricos variables generados por las neuronas activas y pueden influir en la excitabilidad de otras neuronas vecinas, incluso sin contacto directo. En otras palabras, las neuronas podrían estar "hablando" entre sí a través del aire, en una suerte de comunicación invisible y no lineal. Este tipo de interacción, denominada acoplamiento efáptico, abre una puerta radicalmente nueva a la comprensión del cerebro. Lo notable es que estas influencias efápticas no son simples residuos eléctricos, sino fuerzas activas que podrían estar organizando y coordinando la actividad mental a gran velocidad. 

El legendario neurocientífico Walter Freeman ya anticipaba este giro conceptual en 2006, al sostener que las velocidades observadas en procesos cognitivos no podían explicarse únicamente mediante el modelo sináptico. La nueva evidencia sobre campos efápticos parece darle la razón póstumamente. Estamos así ante un posible cambio de paradigma. Si los campos eléctricos del cerebro son, en realidad, el soporte último de la consciencia, entonces debemos reformular la manera en que entendemos el pensamiento, la percepción y la subjetividad. Este cambio no solo tendría implicancias científicas, sino filosóficas, éticas y tecnológicas. La consciencia, esa presencia escurridiza que nos permite saber que existimos, podría no residir exclusivamente en las conexiones sinápticas, sino en una danza sutil e invisible de campos que se mueven entre neuronas, como susurros eléctricos que viajan más allá del contacto. Si la consciencia no reside en un punto fijo del cerebro, sino que emerge de campos eléctricos efímeros, entonces quizá debamos repensar no solo lo que somos, sino cómo somos. Ya no bastaría con imaginar a la mente como un engranaje biológico ni como un procesador mecánico de estímulos.

La antigua distinción entre cuerpo y alma podría reencontrarse, no en lo sobrenatural, sino en lo invisible de lo físico: un campo eléctrico, una resonancia, una sutil sincronía. Si nuestros pensamientos viajan más allá de la sinapsis, si nuestras emociones resuenan en campos efápticos, ¿no seremos entonces, en parte, un fenómeno del espacio que nos habita tanto como del cuerpo que nos contiene?

Bibliografía

Tamlyn, Hunt (2024) Consciousness Might Hide in Our Brain’s Electric Fields. Scientific American. Vol. 34 No. 3s , p. 22.

McFadden, Johnjoe (2020). Integrating information in the brain’s EM field: the cemi field theory of consciousness. Neuroscience of Consciousness, 2020, 1, niaa016.

Nanoestructuras ocultas en células y tejidos

Dentro de una célula viva, las proteínas y otras moléculas suelen estar muy juntas. Estos cúmulos densos son difíciles de visualizar. La obtención de imágenes de una proteína específica u otra molécula dentro de una célula requiere de una etiqueta fluorescente que lleva un anticuerpo para unirla al objetivo. Los anticuerpos miden alrededor de 10 nanómetros de largo, mientras las proteínas celulares típicas suelen tener entre 2 y 5 nanómetros de diámetro, por lo que si las proteínas objetivo están demasiado empaquetadas los anticuerpos no pueden llegar a ellas. Investigadores del MIT en el artículo: Revealing nanostructures in brain tissue via protein decrowding by iterative expansion microscopy, publicado en la revista Nature Biomedical Engineering (2022) explican una nueva forma de superar la limitación y hacer visibles esas moléculas "invisibles" modificando la denominada microscopía de expansión. La técnica les permite "desagrupar" las moléculas expandiendo una muestra de tejido o células antes de etiquetarlas, de este modo quedan más accesibles a las etiquetas fluorescentes.

Nanoestructura beta-amiloide y helicoidal beta-amiloide. Crédito imagen: Zhuyu Peng y Jinyoung Kang

La microscopía de expansión, la desarrolló Boyden (coautor del artículo) en el año 2015. En su versión original se adhirieron etiquetas fluorescentes a las moléculas de interés antes de expandir el tejido. El etiquetado se realizó primero, porque los investigadores necesitaron usar una enzima para cortar las proteínas de la muestra y lograr la expansión del tejido. Esto significaba que las proteínas no podían etiquetarse después de expandir el tejido. Para superar ese obstáculo los investigadores tuvieron que encontrar una manera de expandir el tejido dejando las proteínas intactas. Usaron calor en lugar de enzimas para ablandar el tejido y lograr una expansión 20 veces mayor permitiendo luego el etiquetado fluorescente. Con tantas más proteínas accesibles para ser etiquetadas pudieron identificar pequeñas estructuras celulares dentro de las sinapsis, conexiones entre las neuronas repletas de proteínas. Etiquetaron y obtuvieron imágenes de siete proteínas sinápticas diferentes, visualizando en detalle "nanocolumnas" que consisten en canales de calcio alineados con otras proteínas sinápticas. También utilizaron su nueva técnica para obtener imágenes del péptido beta amiloide responsable de la formación de placas en los cerebros de los pacientes con Alzheimer. Llegaron a observar que las moléculas de beta amiloide formaban estructuras helicoidales a lo largo de los axones...

La variante utilizada denominada “revelación de expansión” permite la visualización de nanoestructuras, que antes permanecían ocultas, utilizando hardware fácilmente disponible en los laboratorios académicos. Con el etiquetando clásico se estaban perdiendo categorías enteras de fenómenos, ahora se cuenta con una tecnología para realizar nuevos y trascendentes descubrimientos biológicos.

Información Complementaria:

Revealing nanostructures in brain tissue via protein decrowding by iterative expansion microscopy

Nanodispositivo con capacidad de aprender, olvidar…

Investigadores del Instituto Nacional de Ciencia de Materiales de Japón, de la Universidad de Sydney y de la Universidad de California han publicado en la revista Scientific Reports el artículo Emergent dynamics of neuromorphic nanowire networks en el cual presentan un dispositivo experimental basado en una red de flujo continuo con características análogas a ciertos comportamientos del cerebro como aprendizaje, memorización, olvido, vigilia y sueño. La forma en que el dispositivo evoluciona y cambia constantemente imita el cerebro humano, pudiendo generar diferentes tipos de patrones de comportamiento irrepetibles.

Crédito: Marc Roseboro-CNSI/Universidad California

El dispositivo está hecho de una maraña de nanocables de plata con un diámetro promedio de 360 nanómetros. Los nanocables se recubren con un polímero aislante de aproximadamente 1 nanóme- tro de espesor. Su tamaño final es muy pequeño, mide 10 milímetros cuadrados. Los nanocables se autoen- samblan aleatoriamente en una oblea de silicio y forman estructuras altamente interconectadas notablemente similares a las de la neocorteza, la parte del cerebro involucrada en funciones superiores como el lenguaje, la percepción y la cognición. Un rasgo diferencial de la red de nanocables con relación a los circuitos electrónicos convencionales es que los electrones cuando fluyen a través de ellos provocan cambios en su configuración física. En el estudio, la corriente eléctrica  hace que los átomos de plata migren desde el interior del recubrimiento polimérico y formen conexiones donde se superponen dos de ellos. El sistema presenta aproximadamente 10 millones de estas uniones, análogas a las sinapsis donde las células cerebrales se conectan y comunican. Cuando se unen dos electrodos a la malla similar al cerebro para observar cómo funcionaba la red, se observan características no atribuibles a las partes individuales (comportamiento emergente). Esto hace que la red se parezca al cerebro y la distingue de las computadoras convencionales. Luego de fluir  la corriente a través de la red, las conexiones entre nanocables persistieron durante un minuto en algunos casos, algo similar al proceso de aprendizaje y memorización en el cerebro. Otras veces, las conexiones se cierran abruptamente al finalizar la carga, imitando el proceso de olvido. El enfoque es útil para generar nuevos tipos de hardware energéticamente eficientes y capaces de procesar conjuntos de datos complejos desafiando los límites de las computadoras modernas. La actividad caótica límite de la red de nanocables se asemeja no solo a la señalización dentro del cerebro sino también a otros sistemas naturales como los patrones climáticos. La investigación tiene un objetivo más amplio que simplemente reprogramar las computadoras existentes, constituye un sistema para manejar tareas de forma más cercana al modo operativo del cerebro humano.

Información complementaria: Emergent dynamics of neuromorphic nanowire networks

Nanopartículas para ver dentro del cerebro vivo.

Investigadores de la Universidad de Stanford han desarrollado una nueva técnica de imagen de tejido profundo que permite ver debajo de la piel de sujetos vivos para iluminar tumores con una claridad incomparable. En el artículo In vivo molecular imaging for immunotherapy using ultra-bright near-infrared-IIb rare-earth nanoparticles publicado en la edición del 30 de septiembre de la revista Nature Biotechnology, demuestran cómo su técnica se puede utilizar para predecir la respuesta de los pacientes con cáncer a la inmunoterapia y para seguir su progreso después del tratamiento. 

Imagen de la estructura vascular. Y. Zhong y col. Stanford University*

La ventana de infrarrojo cercano con longitudes de onda entre 1,500-1,700 nm es ideal para imágenes ópticas de tejido profundo en mamíferos, pero carece de sondas brillantes y biocompatibles. La nueva técnica se basa en nanoesferas de  fluoruros activadas con iones del elemento Erbio de 13,7 nm de diámetro promedio (ErNPs).  El erbio   pertenece a una clase de las llamadas tierras raras, elemento apreciado por su capacidad única de brillar en el infrarrojo. El equipo recubrió a las nanopartículas con sustancias para  ayudar a su disolución en el torrente sanguíneo, bajar la toxicidad  y hacerlas salir más rápido del cuerpo. Además, el recubrimiento proporciona puntos de anclaje para moléculas de anticuerpos que actúan como misiles guiados para localizar y unirse a proteínas específicas en las células.  Bajo la incidencia de una determinada longitud de onda las nanopartículas de erbio producen  un brillo infrarrojo, profundo y con una resolución más fina con relación a las convencionales. La profundidad de imagen combinada con la especificidad molecular, la multiplicidad, la resolución espacial y temporal son inalcanzables por las técnicas actuales. Los vasos cerebrales de un ratón vivo se iluminan con luz infrarroja mediante sondas de nanopartículas de erbio al quedar atrapados en una luz verde azulada. El enfoque permite ver un cerebro de ratón intacto, mientras que en los convencionales solo se ve el cuero cabelludo. La técnica  podría proporcionar una forma no invasiva de conocer la respuesta a medicamentos sin necesidad de tomar una biopsia del tumor. Del mismo modo, las nanopartículas de erbio, se pueden utilizar para verificar si los tumores se han reducido, permitir a los cirujanos extirpar tumores con mayor precisión y ayudar a biólogos e investigadores médicos a estudiar procesos fundamentales dentro de las células.

Información complementaria:

*In vivo molecular imaging for immunotherapy using ultra-bright near-infrared-IIb rare-earth nanoparticles

Nanocables modulan señales eléctricas en el cerebro.

El cerebro humano sigue siendo en gran medida una caja negra. La pregunta es: ¿cómo una red de señales eléctricas rápidas genera movimiento, pensamiento  y enfermedades? Encontrar una manera precisa y fácil de manipular la señalización eléctrica entre las neuronas puede conducirnos a las respuestas. En el artículo “Photoelectrochemical modulation of neuronal activity with free-standing coaxial silicon nanowires”, publicado el 19 de febrero del 2018 en Nature Nanotechnology, investigadores de la Universidad de Chicago,  construyeron nanocables de silicio coaxiales independientes capaces de crear una pequeña corriente eléctrica, para modular las señales del cerebro, cuando se hace incidir luz sobre ellos . 

La varilla en la parte superior derecha está posicionada para modificar la
 señalización eléctrica entre las neuronas.  Crédito: Parameswaran, et al.

El oro, difundido por un proceso especial en la superficie del nanocable, actúa como un catalizador para promover las reacciones  electroquímicas. Tanto el oro como el silicio son materiales biocompatibles. Cuando el cable está en su lugar y es iluminado, la diferencia de voltaje entre el interior y el exterior de la célula se reduce ligeramente. Esto disminuye la barrera para que la neurona dispare una señal eléctrica a las células vecinas. Trabajando con neuronas de ratas cultivadas en el laboratorio, pudieron activarlas para que disparen señales eléctricas. El sistema podría ayudar a los investigadores a comprender mejor cómo funcionan estas señales eléctricas en el cerebro y sugerir formas de abordar problemas como los trastornes psiquiátricos o la enfermedad de Parkinson.

Lectura complementaria:

Photoelectrochemical modulation of neuronal activity with free-standing coaxial silicon nanowires.

Sondas cerebrales flexibles reducen el daño tisular.

El diseño de electrodos más pequeños y flexibles para recoger las señales del cerebro constituye un reto. Cuanto más pequeño es el tamaño del electrodo, más difícil es detectar una señal. Sin embargo, un equipo del DGIST (Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology) de Corea desarrolló nuevas sondas, pequeñas, flexibles y capaces de leer las señales del cerebro con claridad. La sonda consta de un electrodo para registrar la señal de cerebro. La señal viaja a través de una línea de interconexión a un conector que la transfiere a los aparatos para su medición y análisis. El electrodo se inicia con una base delgada de oro unida a diminutos nanocables de óxido de zinc recubiertos de una fina capa de oro y finalmente con un polímero conductor. Estos materiales combinados aumentan el área de superficie efectiva de la sonda y la fuerza del electrodo, manteniendo su flexibilidad y compatibilidad con los tejidos blandos. La línea de interconexión está hecha de una mezcla de grafeno y el oro. El grafeno es flexible y el oro es un excelente conductor. Los investigadores probaron la sonda y demostraron su capacidad para leer las señales del cerebro con mucha nitidez. Las sondas con los pequeños electrodos flexibles pueden ser útiles para controlar y registrar las funciones del sistema nervioso o para enviar señales eléctricas al cerebro. Los electrodos ubicados para registrar la actividad neuronal del cerebro pueden ayudar a tratar enfermedades como el Parkinson y la epilepsia. También permiten mejorar las interfaces cerebro-máquina optimizando el control de las prótesis.  Los electrodos neurales de oro y grafeno, flexibles, reducen al mínimo el daño tisular y permiten transmitir con claridad las señales del cerebro.

Lectura Complementaria:

Enhancement of Interface Characteristics of Neural Probe Based on Graphene, ZnO Nanowires, and Conducting Polymer PEDOT.

Nanopedagogía. ¿Podrá la nanotecnología llevar el conocimiento directamente al cerebro?

Un año después de que Nicholas Negroponte fundara, junto a Jereme Wiesner, el MIT Media Lab (Instituto Tecnológico de Massachussets), un laboratorio interdisciplinario considerado uno de los principales centros de innovación del mundo vinculado a la neurobiología y la robótica;  dictó una conferencia (1984) en la cual  lanzó varias predicciones acerca de cómo podría ser nuestro futuro. El ahora Director del Laboratorio, cuya puntería profética quedó demostrada en otras ocasiones, conjeturó con la posibilidad de que el conocimiento pueda depositarse directamente en el cerebro, luego de ingerir una pastilla con nanorrobots para liberarlos al riego sanguíneo y desde allí se introduzcan en los capilares conectados con  las neuronas. Dice a modo de ejemplo: “En el futuro aprenderemos idiomas tomando una pastilla”. 36 años después, en noviembre del año 2016 publicamos en Biotecnología & Nanotecnología al Instante el artículo “Neuronanorobots & cerebros humanos artificiales.” en el cual se da un amplio panorama sobre el estado actual de nanoneurorobótica y su contribución para el estudio estructural y funcional del cerebro humano. Decíamos “En el artículo “Human Connectome Mapping and Monitoring Using Neuronanorobots” publicado en la revista científica Journal of Evolution & Technology, investigadores de la Universidad de Minho (Portugal) proponen tres clases específicas de neuronanorobots: los endoneurobots, los gliabots y los synaptobots. Los tres en conjunto pueden de forma no destructiva  monitorear la estructura y los cambios estructurales que ocurren en los 89.000 millones de neuronas y en las  2,42 x 10¹⁴ sinapsis del cerebro humano y a la vez procesar los 4,31 x 10¹⁵ picos/segundo de información funcional eléctrica de la red neuronal y sináptica..” “Tales neuronanorobots deberían conservar la información estructural y funcional subyacente del cerebro con la temporal-espacial apropiada, constituyéndose no sólo en la base para comprender el funcionamiento del cerebro humano (Human Brain Project, de la Comunidad Europea y Brain Activity Map, de los Estados Unidos),  también para ingresar software a los cerebros naturales o artificiales construidos con nanochips neurosinápticos”. Una nueva forma de llevar conocimiento directamente al cerebro.

-Me da una píldora de historia,  una de química  y una de chino mandarín…

Video complementario:

Conferencia de Nicholas Negroponte

Los alimentos con fructosa pueden alterar 900 genes cerebrales, muchos vinculados con la salud humana.

En el artículo “Systems Nutrigenomics Reveals Brain Gene Networks Linking Metabolic and Brain Disorders” publicado en la revista científica EBioMedicine, un equipo integrado por más de 20 investigadores de la Universidad de California (UCLA), comprueban que el consumo de fructosa altera 900 genes cerebrales vinculados con problemas en la salud como la enfermedad cardiovascular, la enfermedad de Alzheimer, la depresión, la enfermedad bipolar, el trastorno de hiperactividad con déficit de atención, etc. La mayor parte de los alimentos  son endulzados con jarabe de maíz de alta fructosa, un edulcorante líquido de bajo costo obtenido a partir del maíz presente en bebidas endulzadas (bebidas “cola”), jarabes y postres. En forma paralela los investigadores señalan al ácido graso omega-3 conocido como ácido docosahexaenoico o DHA, como la sustancia capaz de revertir los cambios nocivos producidos por la fructosa. “El DHA no cambia sólo uno o dos genes, empuja a  todo el patrón de genes a volver a la normalidad, algo notable", dice Xia Yang, autor principal del estudio y profesor de  Biología de la UCLA. Para probar los efectos de la fructosa y el DHA, los investigadores entrenaron ratas para escapar de un laberinto, luego las dividieron en tres grupos. Durante seis semanas, un grupo de ratas bebió agua con una cantidad de fructosa equivalente al consumo humano de un litro de gaseosa por día. Al segundo grupo se le dio agua con fructosa y una dieta rica en DHA. El tercer grupo recibió agua sin fructosa y sin DHA. Después de las seis semanas, las ratas se expusieron al laberinto nuevamente. Los animales con dieta  fructosada solamente pudieron salir del laberinto en el doble de tiempo con relación a quienes habían bebido sólo agua; hecho indicativo que la dieta de fructosa les había deteriorado la memoria. Las ratas alimentadas con fructosa y DHA, mostraron resultados muy similares al grupo del agua; señalado al DHA como la posible solución para contrarrestar los efectos dañinos de la fructosa. Otras pruebas permitieron establecer que las ratas con una dieta rica en fructosa tenían mucho más alta la  glucosa en sangre, los triglicéridos y los niveles de insulina. Aspectos relacionados en los seres humanos con la obesidad, la diabetes y muchas otras enfermedades. También el equipo de investigación secuenció más de 20.000 genes de los cerebros de las ratas, identificándose más de 700 genes en el hipotálamo (centro de control metabólico del cerebro) y más de 200 genes en el hipocampo (regula el aprendizaje y la memoria) alterados por el consumo fructosa. Los genes alterados en su gran mayoría son comparables con genes presentes en los seres humanos responsables de la regulación del metabolismo, la comunicación celular y la inflamación. Entre los 900 genes alterados en el cerebro los investigadores encontraron dos en particular, denominados Bgn y Fmod, afectados rápidamente por la fructosa, aparentemente responsables de desencadenar un efecto de cascada conducente a la alteración de cientos de otros. La investigación publicada el 21 de abril del 2016 prende una luz roja debido a la amplia utilización del jarabe de fructosa en la alimentación actual y particularmente en su utilización en las bebidas "cola” predilectas de los niños.

Lectura complementaria:

Systems Nutrigenomics Reveals Brain Gene Networks Linking Metabolic and Brain Disorders.

Red flexible de neuronas y nanoelectrodos inyectables.

Un equipo del Centro Nacional de Nanociencia y Tecnología de Pekín y del Departamento de Biología de la Universidad de Harvard ha desarrollado una malla flexible de nanoelectrodos inyectable en tejidos y cavidades, tanto biológicas como artificiales. La técnica ha permitido mejorar la actividad cerebral de ratones.En el artículo “Syringe-injectable electronics” publicado en Nature Nanotechnology se muestra como la flexibilidad del dispositivo permite comprimirlo para inyectarlo con una aguja de 0,1 mm de diámetro en tejidos vivos. Una hora después de la inyección la malla se despliega al 90% de su forma original. Para comprobar la eficacia del sistema, los investigadores, inyectaron la malla en el hipocampo y el ventrículo lateral del cerebro de ratones vivos. Durante cinco semanas comprobaron que los electrodos podían trabajar en red con las neuronas sanas sin producir la respuesta del sistema inmune. Los dispositivos insertados en el hipocampo de los roedores permiten además monitorizar la actividad cerebral causando un daño mínimo a los tejidos de alrededor. Los científicos auguran a futuro el desarrollo de este tipo de sistemas inyectables para monitorear el cerebro en distintas enfermedades e implantes. Una forma de montar en el cerebro una red bionanoelectrónica flexible y tridimensional.

Lectura complementaria:

Syringe-injectable electronics.

Nanopartículas “Wi-Fi” para hablar con el cerebro.

Sakhrat Khizroev, investigador de la Florida International University-Miami, y su equipo insertan 20.000 millones de nanopartículas magnetoeléctricas (MENs) en cerebros de ratones. A continuación aplican un campo magnético para inducir en las nanopartículas un campo eléctrico. Un electroencefalograma demuestra que la región rodeada de nanopartículas se ilumina estimulada por el campo eléctrico generado…

Las nanopartículas magnetoeléctricas se descubrieron en el año 2014, cuando son estimuladas por un campo magnético externo producen un campo eléctrico. Si tales nanopartículas se colocan junto a las neuronas, el campo eléctrico permite su comunicación con los circuitos eléctricos de la red neuronal por ser la  electricidad el lenguaje del cerebro. Tal vez llegó la ahora de hablar con él sin necesidad de cables o implantes. El objetivo de S. Khizroev es construir un sistema para interactuar con la actividad cerebral con la finalidad de orientar con precisión los tratamientos médicos. Debido a que las responden de manera diferente a distintas frecuencias del campo magnético pueden ajustarse para liberar variados fármacos. “Cuando se inyectan en el cerebro  podemos verlo y si fuera necesario liberar un medicamento específico dentro de una neurona específica", dice S. Khizroev. Más allá del alcance de la investigación actual, el sistema propuesto, inyectable y muy pequeño, constituido por 20.000 millones de nanopartículas "magnetoeléctricas" puede ofrecer una nueva manera de interactuar con los ordenadores a distancia. Nuestros estados cerebrales se convertirían entonces en parámetros de entrada a las computadoras y al  mundo fascinante de “hablar” directamente con el cerebro.

Lectura complementaria:

Magnetoelectric ‘spin’ on stimulating the brain.