🔬 Un estudio publicado en Nature analizó más de 14 000 neuronas de 43 regiones corticales en ratones durante una tarea de decisión. El trabajo indica que, dentro de cada región, las respuestas rara vez forman categorías claras; en cambio, su diversidad ayuda a separar muchas condiciones del experimento.
El equipo usó el conjunto público Brainwide Map del International Brain Laboratory. Los ratones veían un estímulo visual a un lado de una pantalla y debían mover una rueda hacia el centro para recibir agua si acertaban. El modelo incluyó ocho variables: bloque, lado del estímulo, contraste, velocidad de rueda, movimiento de bigotes, lamido, elección y resultado.
A escala de toda la corteza, el código neuronal sí parecía categórico y seguía la conectividad anatómica entre regiones. Pero dentro de regiones concretas, las categorías fueron raras: aparecieron sobre todo en áreas sensoriales primarias como corteza visual, auditiva y somatosensorial. Tras filtrar neuronas con señal suficiente, 4 617 pasaron el umbral usado para los análisis de selectividad.
La diversidad no era ruido sin más. Las regiones con respuestas menos estructuradas mostraron representaciones de más dimensiones y mayor separabilidad: un lector lineal podía distinguir muchas divisiones posibles de las condiciones. Al considerar solo las condiciones independientes que cada área codificaba, casi todas las regiones alcanzaron separabilidad cercana al máximo, con la excepción de la corteza gustativa.
✅ El estudio sugiere que los circuitos corticales podrían favorecer respuestas diversas antes que grupos funcionales rígidos. El límite es importante: los datos vienen de ratones entrenados en una sola tarea relativamente simple, y otros métodos, variables o tareas más complejas podrían revelar formas distintas de estructura neuronal.
