NEURONALa neurona es la célula fundamental y básica del sistema nervioso.
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Es una célula alargada, especializada en conducir impulsos nerviosos.


  • En las neuronas se pueden distinguir tres partes fundamentales, que son:

Soma o cuerpo celular: corresponde a la parte más voluminosa de la neurona. Aquí se puede observar una estructura esférica llamada núcleo. Éste contiene la información que dirige la actividad de la neurona. Además, en el soma se encuentra el citoplasma. En él se ubican otras estructuras que son importantes para el funcionamiento de la neurona.
Dendritas: son prolongaciones cortas que se originan del soma neural. Su función es recibir impulsos de otras neuronas y enviarlas hasta el soma de la neurona.
Axón: es una prolongación única y larga. En algunas ocasiones, puede medir hasta un metro de longitud. Su función es sacar el impulso desde el soma neuronal y conducirlo hasta otro lugar del sistema.

neurona001
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Arco reflejo

neurona002
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Circuito neuronal muscular.

Conociendo la neurona, se explica la estructura básica que permite la actividad refleja: el arco reflejo.
Todo arco reflejo está formado por varias estructuras. Éstas son: receptor, vía aferente o vía sensitiva, centro elaborador, vía eferente o vía motora, y efector.
Receptor: es la estructura encargada de captar el estímulo del medio ambiente y transformarlo en impulso nervioso. En los receptores existen neuronas que están especializadas según los distintos estímulos.
Se encuentran por ejemplo receptores especializados en:
Ojo
----------->
Visión
Oído
----------->
Audición
Nariz
----------->
Olfato
Lengua
----------->
Gusto
Piel
----------->
Tacto, dolor, presión, etc.

El receptor entrega el impulso nervioso a la vía aferente.
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Circuito neuronal grandular.

Vía aferente o vía sensitiva: esta vía tiene como función conducir los impulsos nerviosos desde el receptor hasta el centro elaborador.
Centro elaborador: es la estructura encargada de elaborar una respuesta adecuada al impulso nervioso que llegó a través de la vía aferente. La médula espinal y el cerebro son ejemplos de algunos centros elaboradores.
Vía eferente o motora: esta vía tiene como función conducir el impulso nervioso que implica una respuesta -acción- hasta el efector.
Efector: estructura encargada de ejecutar la acción frente al estímulo. Los efectores son generalmente músculos y glándulas. Los músculos efectúan un movimiento, y las glándulas producen una secreción -sustancias especiales-. Los efectores están capacitados para hacer efectiva la orden que proviene del centro elaborador.
Dependiendo del tipo de respuestas que genera el sistema nervioso se tendrán distintos tipos de neuronas: neuronas musculares (asociadas a la vía eferente o motora) y neuronas nerviosas (asociadas a la vía sensitiva y el centro elaborador).
neurona006
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Tipos de neuronas.

Neurona Eferente o Motora
Es una célula nerviosa que transporta información en forma de impulsos (señales) desde el sistema nerviosos central (médula espinal o cerebro), como el sistema nervioso central, hacia la periferia (músculos o glándulas).
Su función es participar en funciones corporales como contracción de la musculatura esquelética, contracciones musculares lisas de los órganos internos y secreción de glándulas exocrinas y endocrinas, mediante impulsos nerviosos llamados efectores.
neurona007
neurona007

neurona009
neurona009

Estructura de una neurona motora. La información es recibida en las dendritas (flechas cortas), procesada en el cuerpo y enviada hacia el músculo a través del axón (flecha larga), el cual puede ser muy largo, hasta de más de un metro, pues el cuerpo de la neurona se encuentra en la médula espinal y los músculos pueden estar muy alejados, como los que mueven los dedos de las manos o, aún más, los de los pies.
Diagrama de una neurona motora (izquierda) y de las ubicaciones y conexiones representativas de las neuronas motoras superiores e inferiores (derecha).

Ver: PSU: Biología; Pregunta 09_2006(2)
Unión neuromuscular
La unión neuromuscular (unión del sistema nervioso con el sistema muscular) es básicamente el conjunto de un axón y una fibra muscular. El axón o terminal nerviosa de una neurona adopta al final, en la zona de contacto con el músculo, una forma ovalada de unas 32 micras de amplitud. En esta zona final del axón se hallan mitocondrias y otros elementos que participan en la formación y almacenaje del neurotransmisor de la estimulación muscular: la acetilcolina.
neurona013
neurona013

Esquema unión neuromuscular.
Al otro lado de la terminal axónica se encuentra la membrana celular de la fibra muscular. A esta zona se la denomina placa motora. La zona intermedia entre la terminal nerviosa y la placa motora se denomina hendidura sináptica.
La forma de la placa motora es la de una depresión con pliegues y se debe a que debe adaptarse a la forma de la terminal nerviosa y por los pliegues consigue aumentar mucho su superficie.
La fibra muscular tiene forma alargada y en su interior se encuentran varios núcleos y las estructuras encargadas de la contracción muscular: las miofibrillas.
Las miofibrillas se encuentran formadas por unidades contráctiles básicas denominadas sarcómeras. A su vez en el interior de cada sarcómera se encuentran unos filamentos proteicos inicialmente responsables de la contracción: la actina y la miosina, que se interdigitan longitudinalmente entre sí. Al deslizarse entre ellas producen acortamiento de la sarcómera y con ello la contracción muscular. Adyacentemente existen otras proteínas, la troponina y la tropomiosina, que actúan de reguladoras.
Trasmisión neuromuscular
La finalidad del impulso axónico es la de conseguir llegar a la fibra muscular y producir la contracción de la misma. Para ello, el potencial de acción axónico se convierte en señal química: la liberación de un neurotransmisor a la hendidura sináptica. Este neurotransmisor es la acetilcolina.
La acetilcolina liberada a la hendidura llega hasta la superficie de la placa motora, donde interfiere con unos receptores especiales para este neurotransmisor.
La unión acetilcolina-receptor produce una modificación del potencial de acción de membrana hasta conseguir uno que pueda ser transmitido a toda la membrana muscular. Lo que ocurre es una transformación de un impulso químico en un impulso eléctrico.
La acetilcolina sale de la terminal nerviosa por un mecanismo de exocitosis. Una vez en la hendidura recorre el espacio de esta hasta las zonas de apertura en la placa motora, que están enfrentadas a las de salida de la acetilcolina en la terminal axónica.
La acetilcolina se une entonces a los receptores de la placa motora. Para que esta no se perpetúe, en la hendidura existe una enzima encargada de degradar la acetilcolina: la acetilcolinesterasa. Esta enzima fragmenta la acetilcolina en colina y acetato. Estos metabolitos son captados por la terminal del axón que los reutiliza para sintetizar acetilcolina de nuevo.
La unión de la acetilcolina al receptor de la placa motora puede ser en dos lugares, que son diferentes en afinidad y que va a definir también la afinidad de determinados agonistas y antagonistas de la acetilcolina.
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Unión neuromuscular normal.

La terminal nerviosa o axón, indicada en el punto "AX", con mitocondria y pequeñas vesículas sinápticas, descarga acetilcolina sobre el receptor sináptico "SC". Los receptores de acetilcolina están concentrados en la periferia del músculo, en el sarcolema, que es una membrana elástica de tejido conjuntivo que recubre a la fibra muscular. El axón se halla encima de ella.
Las neuronas ¿pueden regenerarse o reproducirse?
Hasta el año 1999 se pensaba que una vez formado el cerebro, las neuronas ya no se reproducen ya que no generan mitosis sucesivas que les permitan reproducirse.
Este es un dogma el que ha ido cambiando en los últimos tres años con las investigaciones que se han llevado a cabo en la Universidad de Princenton donde demostraron la regeneración de neuronas en primates adultos, por lo que se puede hacer un símil a la condición humana.


NEURONA ARTIFICIALRedes de Neuronas Artificiales


Objetivo: Emular funcionamiento de neuronas biológicas
Una RNA está formada por un conjunto de EPS (neuronas artificiales) unidas por conexiones unidireccionales ponderadas (con un peso asociado)
• Normalmente se organizan en capas.
El procesamiento en cada EP es local
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La red se adapta mediante un aprendizaje que modifica los pesos de las conexiones.



• El conocimiento se almacena en los pesos sinápticos.



Elementos clave de las RNAs:



• Procesamiento paralelo: EPs/neuronas operan en paralelo

• Memoria distribuida: info. Almacenada en las conexiones

• Aprendizaje: modificación pesos de conexiones en base a ejemplos de aprendizaje.


Modelo de Neurona Artificial



Neurona Artificial/EP: Dispositivo que genera una salida ´única a partir de un conjunto de entradas con pesos asociados.


• Entradas: binarias ({0, 1}), bipolares ({−1,+1}), continúas


([0, 1]), etc.


• Pesos sinápticos: representan intensidad de la conexión ([0, 1])
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Caracterizadas por tres funciones:



1. Función de transferencia (∑): Calcula la entrada al EP.

• Combina valores de pesos y entradas.

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2. Función de activación (g): Calcula estado de activación de la neurona en función de las entradas y, opcionalmente, del estado de activación actual.


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Función de salida (a): Genera la salida de la neurona en función del estado de activación.

• Normalmente, función identidad, a(g(x)) = g(x).

Evolución Histórica



Orígenes



• McCulloch, Pitts(1943): Primer modelo de neurona artificial

• Hebb(1949): Aprendizaje neuronal (regla de Hebb)

’’ Una sinapsis aumenta su eficacia (peso) si las dos neuronas que conecta tienden a estar activas o inactivas simult´anemente. Ocurre en el caso contrario, una atenuación de ese peso sináptico’’

’’Si dos unidades están activas simultáneamente, entonces el peso de la conexión entre ellas debe ser incrementado

en proporción a esa actividad conjunto’’

Rossemblatt(1958): Desarrollo perceptron (red simple, 1 capa)

Widrow, Hoff (1960): Desarrollo adaline

Primera aplicación industrial real (cancelación ecos lineatelef.)

Declive Finales 60’s-80’s

• Minsky, Papert: Estudio sobre limitaciones Del perceptron.

• Reducción investigación.

• Falta de modelos de aprendizaje.

Resurgir

• Hopfield(principios 80s): Desarrollo red de Hopfield

Memoria asociativa

Solida base teórica (fisiología cerebro + física (termodinámica))

• Rumelhart, McLellan(1986): Alg. aprendizaje retropropagación

(back-propagation)

◦ Aplicable a perceptrones complejos (multicapa)


Tipos de R.N.A.

RNA: Conjunto de EPs interconectados.

Arquitectura de RNA: Topología de las conexiones entre EPs.

En general, estructura en capas de EPS homogéneos.

Capa de entrada: Reciben datos del entorno.

Capa de salida: Proporcionan salida del a red al entorno.

Capa oculta: No interacciona con el entorno.

En otros casos: Posibilidad de conexión intercala, entre EPs de capas no contiguas, o en sentido inverso (realimentación)



Clasificación de RNAsneu3.JPG


2. Por flujo de info. de activación:

a) Redes de propagación hacia adelante (unidireccionales):

Flujo de entrada a salida. Respeta orden de las capas.

Ej.: perceptor multicapa (percepción, predicción, ...), redes de base radial

b) Redes recurrentes:

Permiten conexiones en sentido contrario (realimentación).

Ej.: red Hopfield (monocapa con interconex. total) (memoria asociativa)



3. Por tipo de aprendizaje:



a) Aprendizaje supervisado

Red se entrena con pares [entrada, salida correcta].

Ajustar pesos para minimizar error (salida correcta - salida red)

Patrones entrenamiento: [x1, x2, ..., xn, o1, o2, ...om]

n EPs entrada, m EPs salida

Ej.: perceptrones, redes de base radial



Modelo de McCulloch-Pitts




Primer modelo de neurona artificial (1943).

Entradas (xi) y salida (o) binarias {0, 1}.

Función de activación de tipo escalón con umbral, T.
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Perceptrón Simple
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