EL CEREBRO Y EL MITO DEL YO (10)

La predicción y el control del movimiento

La capacidad predictiva del cerebro se comprende a la luz del análisis de las estrategias de control motor, puesto que ambas funciones evolucionaron conjuntamente. Volvamos a la nevera de donde íbamos a tomar la botella de leche. Los movimientos adecuados para esto requieren que se especifique el patrón de contracción de la secuencia extensión/prensión, además del uso correcto de los músculos posturales mientras el individuo se inclina para alargar el brazo. Para impulsar esta sencilla secuencia motora, el cerebro debe hacer varias cosas. Cada músculo suministra una dirección de tensión (un vector) y, a su vez, cada vector muscular se compone de fibras musculares individuales que actúan en grupos preestablecidos según la inervación común que tenga cada grupo con su motoneurona propia. Esto se conoce como "la unidad motora", en la cual cada motoneurona inerva decenas o cientos de Fibras musculares, pero cada fibra muscular solamente acepta órdenes de una motoneurona (cada motoneurona tiene su rebaño de fibras musculares). Un músculo dado puede componerse de cientos de tales unidades motoras y de miles de fibras musculares. El número de músculos multiplicado por el número de unidades motoras de cada músculo nos da el número total de grados de libertad para un movimiento determinado.

El movimiento de alargar el brazo hacia la nevera parece simple (comparado, por ejemplo, con un buen servicio en tenis). Sin embargo, fúncionalmente hablando, incluso un movimiento simple involucra a la mayoría de los músculos del cuerpo, lo cual resulta en un número astronómico de posibles contracciones musculares simultáneas o secuenciales, así como de grados de libertad. En el ejemplo de la nevera, el brazo puede llegar a la botella partiendo de un número indeterminado de posiciones iniciales (si el individuo se inclina para ver la botella y tiene que alcanzarla desde una posición forzada y atípica).

Toda esta complejidad está presente antes de que el brazo y el cuerpo eleven la botella, cuando aún no se ha llegado a ella, de modo que antes de levantarla es necesario suponer su peso para planear el movimiento.

Al descomponer este movimiento e intentar comprender cómo lo procesa el cerebro, vemos que no es tan sencillo. Sin embargo, la magnitud del problema del control motor no deriva únicamente del número de músculos involucrados o de grados y ángulos de tensión u otras consideraciones. La dimensión real del problema radica en la compleja interacción entre las posibles direcciones de la tensión muscular y en su secuencia temporal de activación.

Buena parte del control motor ocurre en tiempo real o, dicho en otros términos, "al vuelo" (on line, o como dicen en la televisión, "en vivo y en directo") y rara vez en condiciones carentes de estímulos. Consideremos las siguientes situaciones: bajar corriendo por un sendero inclinado y tortuoso; conducir un automóvil con una taza de café en la mano; saltar y estirarse para devolver un servicio de tenis. La combinación de músculos que el sujeto activa en un momento dado en una secuencia de movimientos se efectúa en respuesta a estímulos teleceptivos (estímulos generados a cierta distancia que se procesan en su mayoría mediante los sentidos de audición y visión), a la retroalimentación cinética (sensación de movimiento del propio cuerpo) o en respuesta al pensamiento.

En general, dentro de sus posibilidades, el movimiento producido por un controlador cerebral óptimo debería ser altamente armónico. Es decir, un control continuo de las señales que efectúen los movimientos a una velocidad de corrección igual o superior a un ciclo por milisegundo. De este modo se minimizarían las distorsiones aceleradoras producidas por las sacudidas motoras. Lo anterior parece correcto, pero debemos preguntarnos si el cerebro es capaz de controlar el movimiento de esta manera continua, y "al vuelo".

Dado que aproximadamente 50 músculos de la mano, el brazo y el hombro son fundamentales para alcanzar la botella de leche, habría más de 1015 posibles combinaciones de contracciones musculares, número éste absolutamente asombroso, por decir lo menos. Si, tras evaluar todas las posibilidades, milisegundo por milisegundo, se opta por la mejor de ellas, entonces deberían tomarse 1018 decisiones por segundo. Si el cerebro fuera un computador, necesitaría de un procesador de un exahertzio (un millón de gigahertzios) para elegir las combinaciones musculares correctas. Pero esa cuenta es aun mas compleja (Welsh et al., 1995). La dimensión del problema se amplifica por muchos órdenes de magnitud cuando recordamos que cada músculo consiste de un mínimo de 100 unidades motoras y cada tensión muscular implicará diversas agrupaciones de ellas. Todo esto se refiere tan sólo al movimiento para alcanzar una botella de leche del refrigerador.

El cerebro no parece haber evolucionado para manejar ese tipo de control de movimiento, especialmente si se considera que éste contiene aproximadamente unas 1011 neuronas, de las cuales sólo una fracción se encuentra en el cerebelo, que es el área donde se procesa la mayor parte del control motor necesario para la secuencia motora discutida (Llinás y Simpson, 1981).

Una solución alterna para el control motor continuo consistiría en controlar cada músculo independientemente, a través del tiempo. Metafóricamente, el sistema motor podría considerarse como un banco de representaciones discretas (o de procesadores en paralelo, uno por cada músculo). Tal montaje aligeraría significativamente la carga funcional necesaria para controlar un músculo dado y minimizaría la generación de movimientos artificiales o infrecuentes, que involucren sólo uno o dos músculos. Sin embargo, este modelo no podría controlar sinergias musculares complejas. Una sinergia muscular es un conjunto de músculos que, actuando al tiempo, generan un movimiento dado; tales sinergias operan, por ejemplo, en el "reflejo" de estiramiento, es decir, en la relación entre flexores y extensores (figura 2.2). Otro ejemplo de sinergia muscular sería la secuencia de movimientos para alcanzar la botella de leche o el movimiento subsiguiente de la mano al tomarla. Mientras más músculos intervengan en una secuencia motora, mayor será la necesidad de un elemento sincronizador preciso, que garantice la sincronía permanente de las respuestas musculares.

Figura 2.2

Ejemplo de circuito del reflejo de estiramienlo. Al colocar un peso en lo mano, el receptor de estiramiento del músculo flexor del bíceps envo una señal a la medula espinal, que desencadena la activación de dicho músculo y la Inhibición del antagonista extensor, el tríceps, con lo que (a posición del brazo se mantiene o se recupero después de colocar el peso. Todo el circuito reflejo se genera en la medula espinal. (Tomado de Rosenzweig et al. 1999, figura 11,10.)

La solución anterior se adapta mejor a un computador digital que a un sistema nervioso, ya que, a diferencia de los componentes del computador, las neuronas son analógicas: tienen propiedades de respuesta no lineales y no disparan sus potenciales de acción con la suficiente precisión temporal como para controlar permanentemente el procesamiento en paralelo.

Es obvio que el control continuo del movimiento exige una altísima sobrecarga de cómputo, independientemente de que el control se efectúe regulando la actividad de cada músculo de manera discreta y paralela, o escogiendo e implementando combinaciones de músculos. Sobra decir que nuestros movimientos, incluso los que parecen muy sencillos, son muy complejos. Profundizando en este problema, preguntemos lo siguiente:

1. ¿Cómo reducir la magnitud del problema del control motor, esa increíble sobrecarga funcional del cerebro, sin degradar significativamente la calidad de las secuencias motoras?

2. ¿Qué aspectos ya conocidos de la función cerebral aportan información para su solución?