Cuando comenzamos a aprender una habilidad motriz nueva —como tocar un instrumento, hacer deporte o incluso aprender un baile— al principio solemos errar mucho, nuestros movimientos se sienten torpes y pensamos deliberadamente en cada paso. Sin embargo, con la práctica constante, esas acciones que antes nos resultaban difíciles pasan a realizarse de modo casi mecánico. En un reciente estudio del cerebro, científicos han empezado a desvelar cómo ocurre ese cambio de “movimiento consciente” a “movimiento automático”, y qué mecanismos neuronales están detrás de dicha transición.
El desafío neuronal: de caos a precisión
Durante las etapas iniciales del aprendizaje motor, gran parte del cerebro se “activa” sin mucho orden, como si muchas neuronas estuvieran probando suerte para ver cuáles cumplen mejor la tarea. Pero el estudio de investigadores de la Universidad de Stanford —publicado en Cell Reports (2025)— propone que, con el tiempo, el cerebro no agrega más neuronas al equipo, sino que selecciona, afina y estabiliza las que ya están presentes para que realicen con mayor precisión la acción motriz.
Para ilustrarlo, los científicos entrenaron ratones para que corrieran en una rueda mientras monitoreaban la actividad neuronal en el estriado, un área del cerebro clave para el control del movimiento. Al inicio, muchas neuronas se disparaban de forma difusa y sin patrón claro: algunas se activaban al inicio del movimiento, otras al final, y algunas en momentos intermedios. Pero tras días de práctica, el número de neuronas participantes bajó notablemente, aunque las que permanecieron lo hicieron con una sincronía mucho más precisa.
Ese hallazgo sugiere que el aprendizaje motor no consiste en “agregar más potencia neuronal”, sino en convertir recursos que antes se usaban ineficientemente en redes neuronales más especializadas y optimizadas.
Roles diferenciados: vía directa vs vía indirecta
Para entender mejor cómo el cerebro organiza estas redes, los autores del estudio diferencian dos tipos de neuronas en el estriado:
- Neurona de la vía directa (dSPNs): Asociadas con el inicio de la acción. Al principio, su activación es bastante dispersa, pero con el aprendizaje pasan a participar en circuitos específicos que señalan claramente cuándo empezar y cuándo terminar un movimiento.
- Neurona de la vía indirecta (iSPNs): Su función inicial es más borrosa, pero con la práctica toman roles definidos, ayudando a suprimir movimientos no útiles o contraproducentes y a coordinar mejor las acciones motoras.
Este replanteamiento implica que las iSPNs no son simplemente secundarias, sino cruciales para filtrar el “ruido” motor y garantizar que el movimiento deseado salga con más exactitud.
Como resumen revelador, el estudio recalca que no se trata de que se creen nuevas neuronas, sino de que el sistema nervioso selecciona y refuerza las más útiles para cada tarea motriz.
Optimización neuronal: hacer más con menos
Uno de los resultados más llamativos es que, con el dominio de la tarea motora, la cantidad total de neuronas activas disminuye, pero la calidad de la información transmitida sigue igual de alta. El experimento incluyó modelos matemáticos que intentaban predecir la velocidad del ratón en base a la actividad neuronal: aunque hacia el final había menos neuronas disparándose, las predicciones mantuvieron su precisión.
Ese fenómeno revela que el cerebro aprende a reducir el “ruido” y a emplear un menor número de recursos para lograr el mismo resultado —o incluso mejorarlo—, un tipo de eficiencia operativa que tiene implicaciones enormes para entender cómo funcionan los hábitos motores y cómo podríamos rehabilitar los movimientos en personas con trastornos neurológicos.
Implicaciones para Parkinson y rehabilitación
Las repercusiones de este estudio van más allá del laboratorio y pueden tener aplicaciones clínicas importantes. En enfermedades como el Parkinson, podría no ser suficiente estimular neuronas con fármacos: podría también requerirse una reorganización de las redes neuronales subyacentes. En otras palabras, el problema no sería solo activar neuronas “olvidadas”, sino reconstruir la sincronía entre ellas.
Así, futuros tratamientos podrían combinar drogas con terapias diseñadas para guiar al cerebro hacia circuitos más eficientes, favoreciendo una recuperación motora más sólida. Lo mismo aplica para programas de rehabilitación después de lesiones cerebrales, infartos o traumas: comprender la lógica de la plasticidad neuronal permite concebir ejercicios que “empujen” la reorganización cerebral en lugar de forzar movimientos poco naturales.
Además, este descubrimiento redefine cómo entendemos el aprendizaje motor: no es simplemente almacenar una receta fija, sino mantener la capacidad de reconfigurar circuitos a lo largo de la vida, adaptándose a nuevas tareas o recuperando habilidades perdidas.
El gran reto, ahora, es trasladar estos avances a la práctica médica: intervenir de forma que los circuitos motores puedan estabilizarse o restablecerse en personas con disfunciones motrices o enfermedades degenerativas.
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