El hipocampo humano revela su “código temporal” para clasificar recuerdos visuales

Redacción HC
30/09/2025

La memoria es uno de los mayores enigmas de la neurociencia. ¿Cómo es que el cerebro organiza y recupera la avalancha de imágenes, lugares y objetos que experimentamos a diario? Un reciente estudio publicado en Advanced Science aporta una pieza clave a este rompecabezas: las neuronas del hipocampo humano no solo codifican los recuerdos visuales, sino que lo hacen a través de un intrincado “código temporal” que permite agrupar la información en categorías.

El desafío de entender el “qué” en la memoria

El hipocampo es una estructura profunda del cerebro encargada de formar memorias episódicas, integrando el “dónde”, el “cuándo” y el “qué” de cada experiencia. Mientras que las dimensiones espaciales y temporales han sido ampliamente estudiadas, la representación de los objetos —el “qué”— seguía siendo un territorio poco explorado. Codificar cada objeto individualmente resultaría ineficiente: ¿cómo distinguir entre miles de imágenes sin perder capacidad de procesamiento?

El equipo liderado por Dong Song, de la University of Southern California, partió de la hipótesis de que el hipocampo reduce la complejidad de los recuerdos agrupando los objetos en categorías, lo que facilitaría un almacenamiento más económico de la información.

Un experimento con electrodos y recuerdos

Para comprobarlo, 24 pacientes con epilepsia focal refractaria, que ya debían someterse a la implantación de electrodos profundos para localizar las crisis, participaron en un estudio pionero. Los investigadores implantaron electrodos “macro-micro” en las subregiones CA3 y CA1 del hipocampo, registrando la actividad de neuronas individuales mientras los participantes realizaban una tarea de memoria de emparejamiento demorado (delayed match-to-sample).

En cada ensayo, los voluntarios observaban una imagen de muestra y, tras una breve pausa de 3 a 5 segundos, debían identificarla entre varias opciones en una pantalla táctil. Las cerca de 500 imágenes correspondían a cinco categorías: animales, edificios, plantas, herramientas y vehículos.

Un modelo computacional interpretable

El equipo desarrolló un modelo de decodificación multirresolución basado en regresión logística regularizada (L1), con técnicas de bagging y stacking. Este enfoque permitió analizar distintas escalas temporales mediante funciones B-spline, combinando después los resultados para clasificar los patrones de disparo neuronal según la categoría de memoria.

Pruebas de control con desplazamiento temporal y aleatorización de etiquetas confirmaron que la información extraída reflejaba memoria real, no artefactos estadísticos. La precisión del modelo se evaluó mediante el coeficiente de correlación de Matthews (MCC), un indicador robusto de desempeño.

Resultados: un “código temporal” distribuido

Los hallazgos fueron contundentes. El modelo decodificó con éxito las categorías de memoria visual tanto en la fase de codificación como en la de recuperación, con valores de MCC entre 0.29 y 0.50, muy superiores al nivel de azar. En las pruebas de control, el desempeño cayó a cero.

Sorprendentemente, entre el 70 % y el 80 % de las neuronas hipocampales participaron en la codificación de categorías, pero cada una solo aportó información durante un 20–30 % del tiempo observado. Esto sugiere un sistema de “codificación temporalmente dispersa”, donde la información se distribuye en una población de neuronas y se expresa a través de la precisión temporal de sus disparos.

Las resoluciones temporales más finas demostraron ser las más informativas, lo que respalda la hipótesis de un código basado en el momento exacto de los potenciales de acción, en lugar de su frecuencia promedio (rate coding). Además, las subregiones CA3 y CA1 mostraron aportes de información redundantes, coherentes con sus fuertes conexiones sinápticas.

Implicaciones para la neurociencia y la tecnología

Este estudio refuerza la idea de que el hipocampo organiza los recuerdos visuales en categorías, lo que permite una representación más eficiente y energéticamente económica de la memoria. Desde una perspectiva de neurociencia básica, aporta evidencia sólida a favor del “código temporal”, zanjando parte del histórico debate frente al “rate coding”.

En el plano aplicado, estos hallazgos abren nuevas oportunidades para el desarrollo de neuroprótesis de memoria: dispositivos diseñados para restaurar o estimular la función hipocampal en personas con déficits de memoria. Al ser interpretable, el modelo de decodificación multirresolución sienta las bases para estrategias de estimulación que imiten los patrones temporales de la actividad neuronal.

Limitaciones y próximos pasos

Los autores advierten que la tarea experimental evalúa principalmente la memoria de corto plazo, no la memoria episódica de largo plazo. Además, el conjunto de imágenes se limitó a cinco categorías y los registros provienen de pacientes con epilepsia, por lo que los resultados no necesariamente representan a la población general.

Futuros estudios podrían ampliar la variedad de estímulos y examinar cómo evoluciona la representación neuronal en escalas temporales mayores, para comprender mejor la dinámica de las memorias de largo plazo.

Conclusión: el reloj interno de la memoria

El trabajo de She y colaboradores muestra que el hipocampo humano utiliza un sofisticado “reloj interno” para clasificar recuerdos visuales en categorías. Esta estrategia no solo optimiza el almacenamiento de información, sino que también allana el camino para terapias innovadoras que buscan restaurar la memoria en personas con enfermedades neurodegenerativas.

¿Podrán las futuras neuroprótesis de memoria replicar este código temporal? La respuesta podría marcar un antes y un después en el tratamiento de la pérdida de memoria.

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