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La neurociencia lleva décadas intentando descifrar cómo funciona el cerebro. Sin embargo, una pregunta fundamental había quedado en segundo plano: ¿qué papel juega la forma del cerebro en todo lo que somos capaces de aprender, sentir y recordar? Un investigador peruano está poniendo esa pregunta en el centro del debate científico internacional.
El cerebro también tiene arquitectura
Cuando pensamos en el aprendizaje, solemos imaginar conexiones, estímulos, experiencias. Raramente pensamos en la geometría. Pero la forma física de una neurona, esto es la longitud de sus ramas, el número de sus bifurcaciones, la organización de sus capas, puede ser también el punto de partida de todo lo que un cerebro puede llegar a hacer.
El Dr. Enver Oruro, doctor en neurociencias por la Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Brasil), psicólogo por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos y embajador del UNESCO UniTwin Complex Systems Digital Campus de Francia, lleva años trabajando en esa intersección entre forma, función y aprendizaje. La principal estrategia que usa son los modelos computacionales capaces de simular el crecimiento neuronal con una precisión sin precedentes en el contexto latinoamericano.
Un modelo que simula cómo crece el cerebro de un bebé
En su investigación más reciente, publicada en The European Physical Journal B: Condensed Matter and Complex Systems, el Dr. Oruro y su equipo construyeron un modelo basado en agentes computacionales que replica el crecimiento de las dendritas (las ramificaciones de las neuronas) en células piramidales de ratas en sus primeros 14 días de vida postnatal.
El modelo integra tres procesos biológicos clave: la dinámica de la tubulina, la proteína MAP-2 y el calcio intracelular. Juntos, estos elementos regulan si una dendrita crece en longitud o se bifurca, determinando la arquitectura final de la neurona. Los resultados demostraron que la morfología general de las células piramidales puede replicarse con mecanismos intrínsecos. Sin embargo, las capas más externas de la corteza piriforme anterior no se ajustaron al modelo, lo que sugiere que factores externos, tales como las conexiones sensoriales, los circuitos GABAérgicos y la experiencia temprana, también esculpen activamente la forma del cerebro.
Este hallazgo tiene implicancias importantes para entender cómo el entorno en el que crece un cerebro influye no solamente en lo que aprende, sino también en la estructura física con la que aprenderá a lo largo de su vida.
El apego infantil visto desde la neurociencia computacional
Este no es el primer trabajo del Dr. Oruro que llama la atención de la comunidad científica internacional. Sus investigaciones previas sobre el período sensible del apego infantil en ratas —modeladas mediante redes neuronales artificiales— fueron seleccionadas como portada de la revista Learning & Memory del Cold Spring Harbor Lab Press de Nueva York, una de las publicaciones más prestigiosas en neurociencia del aprendizaje.
En esos estudios, el Dr. Oruro y su grupo demostraron computacionalmente que el cierre del período sensible para el aprendizaje del apego infantil puede explicarse por la maduración de las propiedades eléctricas intrínsecas de las neuronas piramidales de la corteza piriforme anterior y de las corrientes GABAérgicas. En otras palabras, hay un momento biológicamente determinado en el que el cerebro del bebé deja de estar en modo de máxima receptividad afectiva; y ese momento puede modelarse, predecirse y estudiarse con herramientas computacionales.
Neurociencia morfodinámica: una nueva forma de mirar el cerebro
A partir de estos hallazgos, el Dr. Oruro y su grupo han propuesto una perspectiva teórica nueva: la neurociencia morfodinámica. Esta propuesta plantea que la forma de las neuronas no es un resultado pasivo del desarrollo, sino un proceso dinámico y continuo que interactúa con el entorno, los circuitos locales, la experiencia sensorial y el aprendizaje.
Desde esta perspectiva, estudiar el cerebro implica estudiar simultáneamente su arquitectura física, su actividad eléctrica, sus conexiones y su historia de interacciones con el mundo. No como factores separados, sino como un sistema complejo en el que todos estos elementos se codeterminan.
Esta visión integrada conecta directamente con el campo de los sistemas complejos adaptativos, línea en la que el Dr. Oruro también es referente como miembro del comité científico de la Federación de Asociaciones Latinoamericanas y del Caribe de Neurociencias (FALAN) y director del Laboratorio de Neurociencia Morfodinámica y Comportamiento en UNESCO CS-DC.
Psicología e inteligencia artificial: un diálogo de ida y vuelta
El trabajo del Dr. Oruro también ilumina una conversación que hoy está en el centro del debate tecnológico global. Geoffrey Hinton, psicólogo cognitivo y pionero de las redes neuronales artificiales, recibió el Premio Nobel de Física en 2024 por sentar las bases del deep learning; partiendo, precisamente, de modelos inspirados en la cognición humana.
El Dr. Oruro recorre ese camino en sentido inverso: toma herramientas desarrolladas en el campo de la inteligencia artificial para modelar cómo el cerebro biológico se construye a sí mismo. Esta retroalimentación entre neurociencia y tecnología no es una curiosidad académica. Es, posiblemente, una de las fronteras más fértiles para el conocimiento científico en las próximas décadas, y la psicología tiene un rol protagónico en ella.
La siguiente frontera
El Dr. Oruro señala que su modelo puede ser enriquecido incorporando parámetros electrofisiológicos, dinámicas GABAérgicas y variables experienciales, abriendo la puerta a simulaciones cada vez más cercanas a la complejidad real del cerebro en desarrollo. La neurociencia morfodinámica, en ese sentido, permite construir un programa de investigación multidisciplinario en el que psicólogos, neurocientíficos, científicos computacionales y especialistas en sistemas complejos pueden trabajar juntos.
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