La resonancia magnética es, hasta la fecha, la mejor técnica de imagen para ver la actividad del cerebro. Sin embargo, a pesar de la precisión de sus resultados, también falla y ‘engaña’. Ahora, un equipo de la Universidad de Granada (UGR) ha conseguido encontrar los gazapos de esta técnica.
La resonancia magnética funcional (fMRI) permite observar la actividad del cerebro de forma no invasiva y con buena resolución espacial, pero no mide directamente los disparos neuronales. Registra la señal BOLD, cambios en oxigenación y flujo sanguíneo asociados al gasto energético de las neuronas. En cierto sentido, es una medida indirecta: no vemos las neuronas actuar, sino una huella fisiológica agregada. Es como saber cuánta energía genera un motor sin ver cada combustión en detalle. Eso abre la pregunta crucial de si puede una medida indirecta hacernos creer que el cerebro es crítico cuando, en realidad, solo parece crítico.
Los sistemas críticos suelen mostrar invarianza de escala: ciertos patrones estadísticos se repiten de forma similar si acercamos o alejamos la mirada. Esta propiedad es una señal distintiva tentadora de criticidad, pero también peligrosa, porque puede imitarse si el modo de medir, promediar o filtrar introduce correlaciones aparentes. Así, uno podría atribuir al cerebro una propiedad que, en realidad, pertenece al instrumento o al método de análisis.
Cazar los fallos de la resonancia magnética cuando retrata la actividad cerebral
Para abordar este riesgo, un equipo de la Universidad de Granada formado por Rubén Calvo, Carles Martorell, Adrián Roig y Miguel A. Muñoz, del Instituto Carlos I, desarrolló una metodología publicada en la revista Physical Review Letters para distinguir entre invarianza de escala genuina y artefactos estadísticos capaces de generar una falsa impresión de criticidad. El objetivo es someter la proyección del fMRI a controles que respondan con más fiabilidad: ¿Los patrones observados exigen un sistema verdaderamente crítico o pueden explicarse por la forma de medir?
Aplicaron el método a la base de datos LEMON, con fMRI en reposo de 136 participantes sanos. El matiz clave es estadístico: a nivel individual, los datos pueden sugerir cercanía al punto crítico, en parte porque con variabilidad y menos potencia estadística es más fácil que aparezcan patrones que imiten la invarianza de escala. Sin embargo, al agrupar muchos participantes, esas señales aparentes se debilitan o desaparecen, y emerge una conclusión más robusta: en reposo, la dinámica colectiva sería ligeramente subcrítica, es decir, por debajo del punto crítico, aunque cerca de él.
El resultado no cierra el debate, pero añade una pieza importante: al menos en las condiciones estudiadas, el cerebro no estaría exactamente en el punto crítico, sino en sus proximidades. Y ese “casi” puede ser funcional: estar cerca del umbral podría conservar ventajas de equilibrio entre estabilidad y capacidad de respuesta, sin asumir las posibles inestabilidades de un ajuste perfecto al borde.
