Premio Nobel de Fisiología y Medicina 2014 (II)

Escrito por Irene Sánchez Brualla

Al final del artículo anterior ya teníamos el primer elemento del sistema de posicionamiento del cerebro, las células de lugar, neuronas del hipocampo que generan potenciales de acción cuando la rata pasa por un lugar determinado, una superficie amplia. Y también teníamos los primeros indicios de la existencia de otras células, situadas en la banda dorsolateral del córtex entorrinal medial (CEM), que generan potenciales de acción cuando la rata pasa por ciertos lugares, siguiendo un patrón que se mantiene en distintos ensayos, pero en este caso el número de puntos es mayor que para las células de lugar, y la superficie de estos, más pequeña. No obstante, parecía que la función de estas células estaba relacionada con la de las células de lugar del hipocampo, ¿qué información podrían estar codificando estas neuronas?

A finales de los años 90 los centíficos de este campo ya sabían que había algún sistema que permitía a las ratas codificar todo el espacio en el que se movían, más allá de las células de lugar del hipocampo de O'Keefe (contradiciendo en parte la idea que predominaba entonces -y aún persiste, como comentamos en el artículo anterior- de que el hipocampo codificaba la mayor parte de elementos de la orientación espacial); esta intuición fue en parte confirmada por el descubrimiento de las células de dirección de la cabeza en el subículo de la rata por James Ranck Jr. en 1984 ("head direction cells", más información en esta revisión hecha por Taube). Estas son neuronas que generan potenciales de acción cada vez que la cabeza de la rata apunta en un sentido concreto: una de estas neuronas puede disparar cada vez que la cabeza apunta al noroeste, otra cada vez que apunta al sur, y así sucesivamente (Figura 1).

Figura 1. Células de dirección de la cabeza. Vemos que la neurona que se activa (en negro) en la situación de la izquierda, se vuelve a activar cuando la rata vuelve a mirar en la misma dirección (situación de la derecha). Cuando mira en otra dirección (situación del centro), se activa otra célula de dirección de la cabeza distinta

A principios de siglo, los científicos ya sabían que la información espacial que llegaba al hipocampo se diferenciaba en varias representaciones, específicas de cada contexto, que se podían recuperar aunque cambiase el input original (por ejemplo, si le quitaban a la rata alguna de las referencias originales). Para el grupo de los Moser, esto le otorgaba al hipocampo un papel fundamental en la memoria específica del contexto (el espacio recorrido) o de los eventos (los elementos o sucesos de ese espacio). En base a ello, se preguntaron si la información sobre la posición de la rata podría estar codificada en una región del circuito que fuese anterior al hipocampo, en alguna estructura que, por ejemplo, midiera y orientase el movimiento del animal, representándolo de manera que fuese válido en todos los contextos (algo así como "He avanzado 2 metros hacia adelante, girado a la derecha y recorrido medio metro.", sin información sobre la posición respecto a objetos externos, sobre hacia dónde miraba, o sobre el tiempo que he tardado en hacer este recorrido).

Para encontrar este "mapa", el grupo de los Moser apostó por buscar en la banda dorsolateral del CEM. Esta es la estructura que ya habían estudiado, ya habían grabado la actividad de estas neuronas y habían visto que emitían impulsos en lugares concretos, menos extensos que las células de lugar, y que se mantenían a lo largo del tiempo, pero en su experimento anterior no pudieron identificar un patrón. ¿Por qué estas células emitían sólo en ciertos puntos, separados entre sí? ¿Qué significado tenía esto?

Para averiguarlo, tuvieron la idea de permitir a las ratas explorar en un campo abierto más grande, y esta ocurrencia reveló un patrón sorprendente: los puntos en los que estas neuronas se activaban formaban siempre triángulos equiláteros. Estos triángulos ocupaban todo el espacio. Tomando uno de los puntos como centro, este estaría rodeado por otros seis puntos que formarían un hexágono regular. Las neuronas emitían potenciales de acción cuando la rata pasaba por el centro o por alguno de los vértices de esta estructura (Fig.2). El análisis informático de estas estructuras confirmó numéricamente estas observaciones. La distancia entre dos puntos de la cuadrícula variaba de 39 a 73 cm en diferentes células de diferentes ratas (produciendo hexágonos más pequeños o más grandes), pero la desviación estándar dentro de la misma cuadrícula era de unos 3,2 cm sólo. Los hexágonos de la cuadrícula codificada por cada célula eran casi iguales, y de esta manera ocupaban todo el espacio recorrido en el campo abierto. Además, si ampliaban la superficie que las ratas podían recorrer, aumentaba el número de nodos de la cuadrícula, manteniéndose todos a la misma distancia, con lo cual, las cuadrículas podrían cubrir, hipotéticamente, una superficie infinita.

Figura 2. Representación de la cuadrícula de activación de las células de cuadrícula. Los puntos son los lugares en los que se activan estas células. Su disposición es más o menos en triángulos regulares, y se puede interpretar como un "pavimento" de hexágonos que cubre toda la superficie. Los autores no han encontrado límites para esta cuadrícula, así que, en principio, podría tener una superficie máxima infinita.

El grupo de los Moser también comprobó que, cuanto más ventral era la localización de los electrodos en la banda dorsolateral del CEM, mayor era la distancia entre los puntos de la cuadrícula de la neurona registrada, y mayor era la superficie de estos puntos (Figura 3). Esto es llamativo, pero no tan sorprendente teniendo en cuenta sus observaciones anteriores (Figura 4 del artículo anterior), según las cuales, al acercarse a posiciones más ventrales dentro del CEM, las cuadrículas se hacen más difusas. Así pues, la estructura de cuadrícula de la banda dorsolateral del CEM es más "precisa" en células más dorsales, y va perdiendo detalle en células más ventrales, en la banda intermedia se pierde bastante esta estructura, y en la banda ventromedial, no se reconoce. A medida que avanzamos de dorsal  a ventral, se va perdiendo esta organización tan elegante.

Figura 3. Al ir avanzando del extremo más lateral al más medial de la banda dorsolateral del CEM, las células de la cuadrícula se vuelven más grandes, y también aumenta la superficie de los puntos en los que emiten las células de cuadrícula. Todo esto hace perder "detalle" de la posición, es decir, las células de cuadrícula más laterales son más precisas que las más mediales, en cuanto a indicar la posición del animal.

Los investigadores observaron que las cuadrículas codificadas por diferentes células tienen diferentes orientaciones (Figura 4), pero no pudieron encontrar una gradación de dorsal a ventral dentro de la banda dorsolateral del CEM. También observaron que las neuronas cercanas entre sí, a pesar de tener diferentes orientaciones, codificaban cuadrículas que casi coincidían, si se superponían con un ligero giro, los autores relacionaron esto con una posible organización en columnas del córtex entorrinal, lo que supondría otro grado de organización de esta estructura.

Figura 4. Células de cuadrícula que se encuentran próximas entre sí en el CEM, representan cuadrículas que son semejantes, pero tienen orientaciones diferentes. Girando un poco cada una de ellas, es posible superponer la mayoría de sus puntos.

Los investigadores comprobaron además que, al rotar el suelo del campo abierto donde exploraban las ratas, la cuadrícula rotaba en el mismo ángulo. Esto indica que las cuadrículas están orientadas en relación con estímulos externos (Figura 5). También comprobaron si había cambios en la cuadrícula en condiciones de oscuridad completa, y comprobaron que, aunque en la oscuridad total se observaba un ligero desplazamiento y dispersión de los vértices, la cuadrícula se mantenía (Figura 6).

Figura 5. Los puntos de la cuadrícula giraron al girar el campo abierto 45º, y al devolverlo a su posición inicial, volvieron a girar, quedando como al principio. Esto demostró que la cuadrícula se establecía en base a estímulos externos.

Figura 6. La cuadrícula se mantiene en la oscuridad. Se permitió a las ratas explorar 10 minutos con luz (L), a continuación 10 minutos en la oscuridad (O), y otros 10 minutos con luz (L'). Aunque en la oscuridad se alteraron un poco los puntos en los que la neurona emitía potenciales de acción, las diferencias en cuanto al área en que se activaba la neurona, o en cuanto a la tasa de emisión no fueron significativas.

Finalmente, el grupo de los Moser comprobó si la misma cuadrícula se mantenía en diferentes ambientes. Permitieron a la rata explorar un campo abierto conocido en una habitación conocida, luego la trasladaron a un campo abierto desconocido en una habitación desconocida para ella, y finalmente la devolvieron al campo abierto conocido en la habitación conocida. En todos estos pasos, registraron la actividad de neuronas de la banda dorsolateral del CEM. Observaron que en todo momento, las cuadrícula se parecían, con un grado de correlación mínimo de 0,5 con la cuadrícula que codificaba la rata en el ambiente conocido en la habitación conocida, al final del experimento. Sin embargo, aunque la cuadrícula se mantuviese, la correlación era menor en los primeros minutos de exploración del nuevo espacio respecto a los últimos, lo que parece indicar que se necesita cierto tiempo para establecer la cuadrícula en relación a estímulos externos (Figura 7).

Figura 7. La cuadrícula se mantiene en un ambiente nuevo, pero tarde en establecerse. Los investigadores examinaron los potenciales de acción emitiidos por las neuronas en un ambiente familiar (F), en uno nuevo (N, durante 30 minutos) y de nuevo en el ambiente familiar. En el ambiente nuevo, la cuadrícula descrita era mucho más semejante a la del ambiente conocido a partir de los 20 minutos. Esto indica que la cuadrícula tardó unos 20 minutos en establecerse en el ambiente nuevo.

La propiedad fundamental que descubrió el grupo de los Moser sobre el mapa espacial del córtex entorrinal fue la universalidad de algunos de sus atributos:
- El patrón triangular de activación de las neuronas y el espacio entre ellas permanecen inalterables ante el cambio de elementos externos
- La capacidad de estas células para enviar impulsos siempre siguiendo el mismo patrón indica una coherencia con el ambiente similar a la de las células de posición de la cabeza. Ambos tipos de neuronas podrían funcionar mediante algoritmos semejantes.
- La cantidad de impulsos y la orientación de la cuadrícula depende de cada ambiente. El retraso que se observaba al cambiar a la rata de ambiente parece indicar que se necesita "aprender a situarse" en el nuevo ambiente para ser igual de eficientes en el envío de información.

Un problema potencial para la codificación de información mediante las células de cuadrícula es que posiblemente, en cada punto de la cuadrícula de una célula, el código de activación de la neurona sea similar. Los investigadores propusieron que las pequeñas diferencias en la orientación y la distancia entre vértices de las cuadrículas de distintas neuronas podrían resolver esta ambigüedad.

En resumen: estos experimentos parecían concluir que el hipocampo recibe del CEM información sobre el camino recorrido y sobre algunos elementos del ambiente. No olvidemos que en experimentos anteriores ya habían observado que las conexiones que volvían desde el hipocampo al CEM también eran necesarias para que las células de cuadrícula funcionasen normalmente. Todo parece apuntar a que el feedback entre estas dos estructuras es fundamental para una correcta navegación por el espacio.

Pero a este matrimonio aún le quedaban más sorpresas por descubrir sobre las células de cuadrícula. Queriendo conocer su interacción con otros tipos celulares del CEM, insertaron electrodos en diferentes capas de la banda dorsolateral del CEM, y observaron la actividad neuronal en ratas que exploraban en un campo abierto. Encontraron células de cuadrícula en las capas II, III, V y VI (las capas principales) del CEM, y comprobaron que estas eran igual de abundantes en todas las capas.

Una vez más, observaron a las ratas explorando libremente el campo abierto, con electrodos situados en distintas capas del CEM, grabándolas desde arriba. En este experimento, algunas de las ratas llevaban sólo un LED rojo en la cabeza, para que la cámara captase su posición, pero otras llevaban dos LEDs, uno rojo y uno verde, lo que permitía además conocer la trayectoria de la rata, que correlaciona con la posición de su cabeza. Mediante esta aproximación, encontraron células de dirección de la cabeza en las capas III, V y VI, principalmente en las dos primeras (representadas en la Fig. 1). En las tres capas encontraron representado el rango completo de posiciones de la cabeza. Para su sorpresa, también encontraron neuronas que eran a la vez células de cuadrícula y células de posición de la cabeza: células que tienen picos de actividad cuando la rata pasa por los vértices de una cuadrícula, pero además, emiten más cuando la cabeza de la rata apunta hacia un sentido determinado (los vértices en los que la rata miraba en el sentido "correcto" mostraban una mayor activación que los vértices en los que la rata miraba hacia otro lado; Fig. 8). 

Figura 8. Células de trayectoria y de posición de la cabeza: estas células mantenían la estructura de cuadrícula, pero además, mostraban una mayor tasa de "firing" cuando la rata miraba hacia un lugar determinado. Izquierda: mapas con el código de activación de las neuronas. Derecha: sentido de la cabeza en el que aumentaba la tasa de "firing"

La mayor parte de células con características de células de cuadrícula y de dirección de la cabeza se encontraban en las capas III y V. Al girar el suelo del campo abierto, estas neuronas respondían de manera coherente, cambiando tanto la orientación de la cuadrícula como la dirección de la cabeza para las cuales codificaban (Figura 9).

Figura 9. El registro de una neurona con características de célula de cuadrícula y de posición de la cabeza muestra que al girar 90º el campo abierto, la cuadrícula codificada por estsa células gira 90º y el sentido de la cabeza en que se activan también.

Estas neuronas con características de células de cuadrícula y de posición de la cabeza podían servir para actualizar la información espacial a medida que el animal exploraba. Sin embargo, la codificación de una posición que cambia dentro de cuadrículas superpuestas, con vértices que se encuentran a más o menos distancia, puede requerir información acerca de la velocidad del animal.

Por este motivo, los investigadores decidieron comprobar si la velocidad de los animales estaba expresada en las tasas de generación de potenciales de acción de las células de cuadrícula, de las de posición de la cabeza, o de las células que combinaban ambas características. Comprobaron que los tres tipos de células mostraban una correlación positiva entre la velocidad del animal y la tasa de generación de potenciales de acción, es decir, estos tres tipos de células emitían impulsos con mayor frecuencia cuanto más rápido se movía la rata. El hecho de que tres tipos celulares abundantes en el CEM modifiquen su actividad en relación con la velocidad, indica que gran parte de la red de localización del CEM codifica información sobre lo rápido que se mueve la rata, es decir, que esta información parece ser importante.

Estos resultados demostraron que el mapa espacial del CEM incluye células de cuadrícula, células de dirección de la cabeza y células con ambas características, y que los tres tipos celulares modifican su actividad en función de la velocidad de las ratas. El funcionamiento de estos distintos tipos celulares también hizo plantearse al grupo de los Moser si estructura columnar del CEM para el procesamiento de la información que ellos habían planteado no sería errónea y en realidad el CEM (o al menos la banda dorsolateral) funciona como un todo en cuanto a la localización en base a las células de cuadrícula, formando un circuito que integraría posición, dirección y velocidad en relación a todas las cuadrículas representadas por todas las células al mismo tiempo.

De estos descubrimientos hace años, y vamos sabiendo más cosas del mapa de representación del espacio en el circuito  CEM-hipocampo. Para más información, es recomendable esta revisión del grupo de los Moser, publicada en julio de este año. Sin embargo, aún quedan preguntas sin respuesta:

- Se han encontrado células de lugar en otras estructuras cerebrales aparte del hipocampo, y células de dirección de la cabeza fuera del subículo de la rata. Ambas aparecen en varios componentes del circuito clásico de Papez, pero también fuera de él. Para más información, consultar la revisión de Taube, citada más arriba. El significado de estas células fuera de las estructuras en las que se concentran no está claro. Curiosamente, no se han encontrado todavía células de cuadrícula fuera del CEM.

- Las neuronas de la banda intermedia del CEM no codifican una cuadrícula, pero codifican algo semejante. ¿Sólo tienen una función secundaria a las de la banda dorsolateral, o hacen algo más? La misma pregunta podría ser válida para las neuronas de la banda ventromedial, pero dado que estas tienen proyecciones muy distintas, la respuesta puede ser más divergente.

- El usar roedores como principales sujetos de estudio, e interesarse por ellos principalmente para por su parecido con los humanos tiene ciertas limitaciones. ¿Tendrán los animales que vuelan o nadan una segunda cuadrícula, para controlar sus movimientos en el plano vertical? ¿O es la misma cuadrícula para todos los animales, y simplemente los terrestres prescindimos de la vertical la mayor parte del tiempo? Los humanos podemos pilotar aviones, bucear y trepar a los árboles

A pesar de lo completo y elegante de los resultados que han obtenido los galardonados de este año, todavía quedan muchos interrogantes que resolver en este área.

Premio Nobel de Fisiología y Medicina 2014 (I)

Irene Sánchez Brualla

El Premio Nobel de Fisiología y Medicina 2014 ha sido concedido a John O'Keefe, y al matrimonio May-Britt y Edvard Moser, por sus descubrimientos sobre el sistema de posicionamiento del cerebro a nivel celular, lo que la prensa ha explicado como "el GPS cerebral".

Pero ¿en qué consiste este sistema y cómo fue descubierto?

En los años 70, John O'Keefe descubrió que en una rata con libertad de movimientos dentro de un campo abierto, había unas neuronas piramidales del hipocampo que se activaban sólo cuando la rata se encontraba en un determinado lugar del campo abierto, y no en ningún otro. Un grupo de neuronas concretas se activaban cuando el animal pasaba por un lugar concreto, es decir, "representaban" mentalmente ese lugar (Figura 1). A estas neuronas las denominó place cells ("células de lugar" sería una posible traducción al castellano).

Figura 1. Imagen superior: Representación del hipocampo y estructuras cercanas en el cerebro de la rata y del ser humano (fuente: http://www.ucl.ac.uk/jefferylab/research ). Imagen inferior: ilustración del funcionamiento de las células de lugar del hipocampo, en una rata moviéndose libremene en un campo abierto.

Debido a la antigüedad de los artículos clave que recogen este descubrimiento, no me ha sido posible acceder a ellos directamente. Pero existe en español un resumen didáctico del profesor Ignacio Morgado, publicado en El País el pasado lunes.

A diferencia de otros Premios Nobel, concedidos a varios científicos que habían trabajado en paralelo, en este caso el matrimonio Moser sí que había trabajado con John O'Keefe: ambos hicieron una estancia postdoctoral en el laboratorio de este, que fue breve puesto que al poco de partir los llamaron de la Universidad de Oslo para ofrecerles a los dos una plaza de profesor. Ambos aceptaron, volvieron a Noruega y fundaron su propio laboratorio, que en 2005 publicó un artículo que sería el siguiente paso hacia el Nobel: el descubrimiento de que en el córtex entorrinal medial también había unas neuronas capaces de predecir la posición de una rata en el espacio.

Como se observa en la figura 1, el hipocampo y el córtex entorrinal (CE) son dos estructuras estrechamente relacionadas. El córtex entorrinal es la principal vía de entrada de información proveniente del córtex cerebral hacia el hipocampo. Sabiendo esto, y teniendo en cuenta que, como había descubierto el grupo de O'Keefe, en el hipocampo había células que codificaban la representación de un lugar concreto, los Moser y sus colaboradores se preguntaron cómo se producía esta codificación en el córtex entorrinal; si es que se producía, que en aquél momento, se consideraba que el control de la posición se debía únicamente a procesos que ocurrían dentro del hipocampo (y todavía es una idea extendida en artículos y libros de divulgación científica).

El córtex entorrinal está situado junto al hipocampo y dividido en una parte medial y otra lateral. Funcionalmente, se subdivide en tres bandas, que atraviesan tanto la zona lateral como la medial (Figura 2), de las que cada una tiene unas conexiones de entrada y salida particulares, lo que sugería que estaban organizadas de manera modular, no como un conjunto.

Figura 2. Esquema del córtex entorrinal de la rata

En primer lugar, el grupo de los Moser comprobó mediante un trazador anterógrado que la inyección del trazador en la banda dorsolateral del córtex entorrinal medial (CEM a partir de ahora) produjo una tinción del hipocampo dorsal exclusivamente, mientras que la inyección en la banda ventromedial sólo produjo tinción del hipocampo ventral. Esto demostraba que las bandas del CE estaban organizadas en módulos, cada una de ellas proyectando a áreas concretas del hipocampo (Figura 3).

Figura 3. Imagen superior: Las neuronas marcadas con un trazador anterógrado de la banda dorsolateral del CEM proyectan al hipocampo dorsal de la rata, y por lo tanto es allí donde encontramos el trazador. Imagen inferior: Las neuronas marcadas de la banda ventromedial del CEM proyectan al hipocampo ventral.

A continuación, implantaron electrodos de registro en las bandas dorsolateral, intermedia y ventromedial del CE, y observaron la actividad eléctrica de las neuronas de estas bandas mientras las ratas buscaban comida en un espacio cerrado.

*Electrodos de registro: electrodos que no "envían" corriente eléctrica, pero "graban" cuándo se produce actividad eléctrica; en este caso, registraban cada vez que una neurona individual producía un potencial de acción.

El resultado (Figura 4) fue que cada neurona de la banda dorsolateral enviaba potenciales de acción cuando la rata pasaba por ciertos puntos del espacio recorrido. Estos puntos estaban demasiado alejados entre sí como para seguir una distribución aleatoria, y su posición se mantenía en sucesivas pruebas a lo largo de los días. Curiosamente, esta relación entre el espacio y la producción de potenciales de acción era más débil en las neuronas de la banda intermedia, y desaparecía completamente en las de la banda ventromedial.

Figura 4. Representación de la actividad neuronal en cada una de las bandas del CEM (dorsolateral, fila superior; intermedia, fila media; ventromedial, fila inferior). La columna de la izquierda muestra los recorridos de las ratas en el campo abierto -estas recorrieron toda la superficie-, la columna del centro muestra el primer registro, y la de la derecha, un registro posterior. Sólo en la banda dorsolateral se mantiene prácticamente la misma actividad neuronal, en la zona intermedia es más débil la semejanza, y en la zona ventromedial no se observa. Código de colores: Rojo: áreas en las que la neurona produce la máxima frecuencia de potenciales de acción; Amarillo: área en las que la neurona produce potenciales de acción a una frecuencia intermedia; Azul: área en la que la neurona no produce potenciales de acción.

En vista de estos resultados, compararon el análisis electrofisiológico de las neuronas de la banda dorsolateral del CEM con el de las neuronas de la región dorsal CA1 del hipocampo. Comprobaron que ambas regiones generaban potenciales de acción en los mismos puntos del espacio al repetir los ensayos en el mismo campo abierto, pero los puntos en los que emitían eran más (entre 4 y 5) y más pequeños en las neuronas de la banda dorsolateral de la CEM, y eran menos (1 o 2) y más grandes, más difusos, en las neuronas de la CA1 dorsal (Figura 5).

Figura 5. Representación de la actividad neuronal en la banda dorsolateral del CE (izquierda) y en las neuronas de la CA1 dorsal del hipocampo (derecha). en relación a la situación de la rata dentro del campo abierto.

Finalmente, los investigadores comprobaron la influencia de otras áreas sobre la actividad de las neuronas de la banda dorsolateral del CEM. Lesionaron el hipocampo y comprobaron que se seguían produciendo picos de actividad neuronal en determinados puntos del espacio, aunque estos no eran tan consistentes de un ensayo a otro. La interpretación que hicieron de este resultado fue que el hipocampo tiene una influencia sobre la actividad de las neuronas de la banda dorsolateral del CEM, pero que estas por sí mismas son capaces de codificar el espacio recorrido, dado que en ausencia del hipocampo siguen manteniendo picos de actividad en puntos concretos del espacio.

También comprobaron si la actividad del córtex postrhinal, la principal vía de entrada de información visuoespacial a la banda dorsolateral del CEM, podría estar "influenciando" la actividad de estas neuronas. No encontraron indicios de que estas células se "activasen" en relación a áreas concretas del espacio. Por ello, concluyeron que la "codificación" del espacio que observaban en las neuronas de la banda dorsolateral del CEM se producía en esta misma área, dado que no provenía de otras áreas que se encontrasen."antes" o "después" en el circuito.

Estos fueron los primeros de una serie de descubrimientos que supusieron la caracterización de las grid cells ("células de cuadrícula", sería una posible traducción al español). El resto de la historia, en el próximo episodio.

Continuará...

En realidad, ya ha continuado. Para quienes no puedan soportar la intriga: publicaciones clave para la concesión del Premio Nobel (fuente: Nota de Prensa de la Academia). Las que quedan por relatar son los dos últimos artículos:

O'Keefe, J., and Dostrovsky, J. (1971). The hippocampus as a spatial map. Preliminary evidence from unit activity in the freely-moving rat. Brain Research 34, 171-175.

O'Keefe, J. (1976). Place units in the hippocampus of the freely moving rat. Experimental Neurology 51, 78-109.

Fyhn, M., Molden, S., Witter, M.P., Moser, E.I., Moser, M.B. (2004). Spatial representation in the entorhinal cortex. Science 305, 1258-1264.

Hafting, T., Fyhn, M., Molden, S., Moser, M.B., and Moser, E.I. (2005). Microstructure of spatial map in the entorhinal cortex. Nature 436, 801-806.

Sargolini, F., Fyhn, M., Hafting, T., McNaughton, B.L., Witter, M.P., Moser, M.B., and Moser, E.I. (2006). Conjunctive representation of position, direction, and velocity in the entorhinal cortex. Science 312, 758-762.

Premios Nobel de Física y Química 2014

Irene Sánchez Brualla.

La semana pasada hemos conocido a los galardonados con los Premios Nobel de 2014. El más interesante para nosotros, debido a nuestro ámbito de estudio, es el de Fisiología y Medicina, y estamos preparando un resumen sobre los descubrimientos que le han valido este reconocimiento a John O'Keefe, May-Britt Moser y Edvard I. Moser. Entretanto, para no perder la oportunidad de repasar el resto de Nobeles científicos -y dado que el de Química tiene relación con la Biomedicina, y el de Física es omnipresente en nuestra vida diaria-, en este artículo vamos a ver unas pinceladas sobre los premiados en Física y Química de este año.

El Nobel de Física ha sido concedido a Isamu Akasaki, Hiroshi Amano y Shuji Nakamura, por la optimización de la fabricación de LEDs azules. Los LEDs están compuestos de dos láminas de semiconductor apiladas. Los semiconductores son materiales que conducen la electricidad, pero con dificultades. Si se añaden impurezas a estos materiales, se puede aumentar su capacidad para conducir la electricidad. Existen de dos tipos: semiconductores n y p (negativo y positivo). Para crear un semiconductor de tipo n, se le añaden impurezas que contienen muchos electrones (cargas negativas), y a los de tipo p se les añaden impurezas con pocas cargas negativas. Cuando se juntan dos capas de estos semiconductores, los electrones pasan del de tipo n al de tipo p, y cuando se establecen en las impurezas con ausencia de electrones, permiten el paso de la corriente eléctrica, y generan luz (liberación de fotones). El color de la luz depende del material con el que está fabricado el semiconductor, y el silicio, el semiconductor más utilizado, produce luz en el rango del color rojo.

Esquema de un LED azul y de su funcionamiento. GaN: nitruro de galio. Fuente: http://spectrum.ieee.org/semiconductors/optoelectronics/the-leds-dark-secret

Para conseguir luz LED de color azul, el mejor material que encontraron los laureados de este año fue el nitruro de galio, sin embargo, fue mucho más complicado conseguir generar luz a partir de este material que de otros compuestos de galio. Fueron necesarios muchos ensayos y errores hasta conseguirlo, incluso fue necesario utilizar diferentes materiales, más allá de la combinación de capas de semiconductores de tipo n y p. Este descubrimiento permitió generar luz LED blanca, combinando LEDs azules, rojos y verdes, y recuperar la importancia de la perseverancia en la ciencia, sobre cómo la repetición de diferentes variaciones de un proceso permite finalmente alcanzar un objetivo valioso. 

El Nobel de Química ha sido concedido a Stefan W. Hell, Eric Betzig y William E. Moerner, por el desarrollo de la microscopía de fluorescencia de alta resolución. En 1837 el microscopista Ernst Abbe desarrolló una ecuación que situaba el límite del microscopio óptico en unos 0,2 micrómetros, la mitad de la longitud de onda de la luz visible, aproximadamente. Los microscopios electrónicos permiten observar objetos menores, pero requieren la muerte de la célula, lo que impide estudiar procesos celulares en el momento en que se están produciendo.

Hell creó en el año 2000 la microscopía STED (stimulated emisión depletion), un microscopio que emitía dos pulsos de luz: uno que excitaba una superficie muy pequeña –nanómetros-, haciendo que las moléculas fluorescentes de esta zona brillaran, y otro alrededor de él que apantallaba o reducía la excitación de la zona de alrededor, impidiendo que emitiesen luz. El microscopio escanea la muestra, y el resultado es una imagen de resolución mayor que el límite de Abbe.

Microscopio STED. Fuente: http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/chemistry/laureates/2014/fig2_stedmicroscopy.pdf

Betzig y Moerner, trabajando por separado, desarrollaron la otra tecnología: la microscopía de una molécula (single molecule microscopy); esta consiste en tomar varias imágenes de la misma superficie, en cada una de las cuales se iluminan algunas moléculas fluorescentes y otras no. La superposición de estas imágenes también produce una imagen de gran resolución -del orden de nanómetros-. En 1997, Moerner demostró que podía excitar una sola molécula, la Green fluorescent protein (GFP), haciendo que emitiese luz y que dejara de hacerlo cuando el investigador lo deseara. En 2006, Betzig demostró que cuando un fluoróforo -una molécula fluorescente-, dejaba de emitir, era posible excitar un fluoróforo próximo al extinto. Sobreponiendo las fotografías resultantes, se obtiene una imagen de alta resolución del interior de la célula (esquema de esta técnica disponible en este artículo sobre el Nobel de Química).

Referencias consultadas:

http://www.scientificamerican.com/article/your-phone-screen-just-won-the-nobel-prize-in-physics/ (consultado: 13/10/2014)

http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/physics/laureates/2014/press.html  (consultado: 13/10/2014)

http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/chemistry/laureates/2014/press.html (consultado: 13/10/2014)

http://blogs.scientificamerican.com/observations/2014/10/08/ability-to-see-single-molecules-gets-chemistry-nobel/ (consultado: 13/10/2014)