Un ensayo clásico y fundamental que muy pocos han leído | 25 ABR 18

Alostasis: otro modelo para pensar las enfermedades prevalentes

Las principales enfermedades como la hipertensión esencial y la diabetes tipo 2 obedecen a causas que el modelo de homeostasis no puede explicar. Se propone un modelo alostático que cambia el modo de pensar la clínica
Alostasis predictiva

La predicción requiere que cada sensor adapte su sensibilidad al rango de entradas esperado.

La predicción debe basarse en sensores que sean precisos y rápidos con respecto a los procesos que ayudan a regular. La forma en que los sensores mantienen su precisión y velocidad en un amplio rango dinámico ahora se comprende bien para varios sistemas neuronales, especialmente para la visión. Los principios básicos parecen ser generalizables para todos los sensores.

De hecho, las conclusiones del análisis de la visión en la mosca y en las retinas de los vertebrados son similares a las alcanzadas al analizar la quimiotaxis en las bacterias (cf Laughlin, 1994 y Rieke et al., 1999 frente a Koshland y cols., 1982; Koshland, 1987). Por lo tanto, esta sección resume la comprensión actual de cómo y por qué los sensores se adaptan a sus entradas.

La tasa de adaptación coincide con la tasa de entrada cambiante.

Las estadísticas de entrada pueden fluctuar muy rápidamente, por ejemplo, la intensidad de la luz en el ojo de un insecto volador varía en milisegundos. Para que una neurona visual coincida con sus respuestas a dichos cambios, debe adaptarse en milisegundos; de lo contrario, siempre estará optimizado para una condición pasada y nunca para la entrada que probablemente encuentre más adelante. Dicha neurona mide la entrada muy brevemente, durante el tiempo suficiente como para proporcionar estadísticas confiables, y luego cambia la sensibilidad en consecuencia.

 

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