Un nou model matemàtic dota els bessons digitals del cervell humà de capacitat d’autoregulació
15 octubre de 2026
- Un estudi internacional codirigit per l’IFISC (UIB-CSIC) incorpora una regla de plasticitat homeostàtica a un model biofísic de cervell sencer, que permet al cervell virtual ajustar dinàmicament el seu propi equilibri entre excitació i inhibició.
- Publicat a Network Neuroscience i desenvolupat en col·laboració amb l’Institut del Cervell de París (ICM), el treball estableix les bases matemàtiques per simular transicions complexes entre estats de consciència, com ara el son, la vigília i els estats dissociatius.
Un equip internacional de neurocientífics i físics computacionals, amb la participació d’investigadors de l’Institut de Física Interdisciplinària i Sistemes Complexos (IFISC, UIB-CSIC), ha desenvolupat un nou model biofísic de cervell sencer anomenat Homeostatic Dynamic Mean Field (HDMF). Aquest nou model, que amplia el model Dynamic Mean Field (DMF), aborda un dels principals reptes teòrics de la neurociència computacional: com manté el cervell, de manera endògena, l’estabilitat de l’activitat neuronal global davant de pertorbacions externes o canvis dinàmics?
En les xarxes biològiques reals, els circuits neuronals adapten contínuament les seves connexions, un procés que constitueix la base de l’aprenentatge i de la capacitat de donar respostes adequades a l’entorn. Tanmateix, aquest procés està estrictament regulat per l’homeòstasi, és a dir, la capacitat dels sistemes vius d’autoregular-se per mantenir unes condicions internes estables. Al cervell, l’homeòstasi actua com un «termòstat» que evita dos extrems perillosos: la hiperexcitabilitat, un augment descontrolat de l’activitat elèctrica que pot provocar crisis epilèptiques o danys als teixits, i la quiescència, una interrupció gairebé completa de l’activitat neuronal. Fins ara, la majoria dels models computacionals a gran escala es basaven en la imposició externa de paràmetres inhibitoris. Aquests models requerien càlculs previs complexos i sovint es desincronitzaven o deixaven de funcionar quan simulaven pertorbacions com ara l’efecte de fàrmacs, els canvis metabòlics o les fluctuacions de la xarxa.
Per superar aquesta limitació, l’equip ha incorporat una regla de plasticitat inhibitòria autoajustable al marc estàndard Dynamic Mean Field (DMF), un model de cervell sencer àmpliament utilitzat en neurociència computacional humana. Aquest mecanisme, denominat HDMF, actua com un sistema automàtic de control per retroalimentació que equilibra contínuament els senyals excitatoris i inhibitoris de cada regió cerebral en temps real. El model no només manté la precisió de l’ajust quan reprodueix la connectivitat funcional mesurada mitjançant ressonància magnètica funcional (fMRI), sinó que també amplia considerablement el ventall d’estats cerebrals que es poden simular per ordinador.
Entre els principals resultats, l’estudi mostra que el model HDMF pot generar espontàniament activitat d’ones lentes, característica del son profund o de l’anestèsia general, una propietat que fins ara no es podia reproduir amb el marc estàndard DMF. A més, en introduir heterogeneïtat regional en la capacitat d’adaptació de les diferents àrees del cervell, el model ha permès simular règims dinàmics coexistents, denominats estats de tipus quimera: la coexistència simultània de regions que presenten oscil·lacions d’ones lentes, típiques del son, i d’altres que mostren una activitat asíncrona semblant a la de la vigília. Això obre noves vies per modelitzar, per primera vegada, estats dissociatius de la consciència, com ara el somnambulisme o les parasòmnies, en què coexisteixen al cervell dinàmiques neuronals pròpies tant del son com de la vigília.
«Incorporar l’autoregulació homeostàtica a les equacions no només fa que les simulacions siguin més robustes i biofísicament plausibles, sinó que també amplia enormement el ventall d’estats cerebrals que podem explorar dins d’un únic marc unificat», explica Rubén Herzog, investigador de l’IFISC (UIB-CSIC), professor distingit del Departament de Psicologia de la UIB i autor sènior de l’estudi.
Aquest marc teòric, publicat a Network Neuroscience, proporciona les bases matemàtiques d’un estudi paral·lel recent publicat a Nature Biomedical Engineering, en què s’utilitza aquest mateix model HDMF per construir «bessons digitals» personalitzats a partir d’escàners cerebrals de prop de 7.000 persones. Tots dos estudis formen part d’una mateixa línia de recerca destinada a perfeccionar els models biofísics del cervell per avançar des de la neurociència teòrica cap a la medicina personalitzada i la identificació in silico de tractaments adaptats a cada pacient.
Figura: Dinàmica del model HDMF segons la velocitat d'adaptació local: des de l'activitat d'ones lentes pròpia del somni (superior) i oscil·lacions irregulars (centre), fins a l'activitat asíncrona de vigília (inferior).
Mindlin, I., Coronel-Oliveros, C., Llabrés, M., Sitt, J. D., & Herzog, R. (2026). The impact of homeostatic inhibitory plasticity in a generative biophysical model. Network Neuroscience, 1–65. https://doi.org/10.1162/NETN.a.611
