Gestión Cognitiva y Neurobiología

Eduardo Terranova, 20 de Septiembre de 2025

Gestión Cognitiva y Neurobiología

Eduardo Terranova, 20 de Septiembre de 2025

En los recientes estudios de neurobiología se está avanzando en un terreno fascinante: comprender cómo la toma de decisiones no depende de un área única y rígida del cerebro, sino de una red flexible de nodos neuronales que se combinan dinámicamente (Bassett & Sporns, 2017). Paquetes de neuronas, ganglios y zonas corticales dialogan entre sí en un proceso elástico y variable, que configura una suerte de matriz funcional —no física— adaptada a cada estímulo y situación (Shine, 2019).

Algunos grupos de neuronas cumplen el rol de internunciales: seleccionan qué conjuntos se activan o inhiben en el instante crítico de la decisión. Experimentos con animales de laboratorio lo muestran con claridad: al enfrentarse a un laberinto, existen microcircuitos que priorizan una dirección sobre otra, según la expectativa de recompensa (Schultz, 2015; Hikosaka et al., 2019). Sin embargo, lo enigmático no es ya el resultado de la elección, sino el momento cero: ¿qué jerarquiza, en último término, la activación de un camino y no del otro?

Es precisamente ahí donde se abre un horizonte distinto. Porque más allá de la señal puntual del estímulo, existen elementos globales, holísticos, capaces de gatillar estados cognitivos que reorganizan toda la matriz funcional. Entre ellos, en el ser Humano, la música se presenta no sólo como un acompañante estético, sino como un disparador privilegiado: invoca, perturba, reorganiza, y conduce al sistema nervioso central a salir de su estado estacionario para entrar en otro de mayor plasticidad (Koelsch, 2014; Zatorre & Salimpoor, 2013).

Nuestra tarea se concentra en ese umbral. A través de una tipología de la “neurobase” para la generación cognitiva, buscamos explorar cómo los estados estacionarios del cerebro pueden ser perturbados musicalmente, activando secuencias complejas que —lejos de ser aleatorias— responden a patrones que podrían describirse como zonas de interferencia armónica, semejantes a las que la matemática de Fourier nos permite vislumbrar (Buzsáki & Draguhn, 2004; Breakspear, 2017). Ese entrecruzamiento constituye, en última instancia, el epicentro de lo que podríamos llamar una fisiología inteligente del sistema nervioso central.

Referencias

Bassett, D. S., & Sporns, O. (2017). Network neuroscience. Nature Neuroscience, 20(3), 353–364.

Breakspear, M. (2017). Dynamic models of large-scale brain activity. Nature Neuroscience, 20(3), 340–352.

Buzsáki, G., & Draguhn, A. (2004). Neuronal oscillations in cortical networks. Science, 304(5679), 1926–1929.

Hikosaka, O., Kim, H. F., Yasuda, M., & Yamamoto, S. (2019). Basal ganglia circuits for reward value-guided behavior. Annual Review of Neuroscience, 42, 65–83.

Koelsch, S. (2014). Brain correlates of music-evoked emotions. Nature Reviews Neuroscience, 15(3), 170–180.

Schultz, W. (2015). Neuronal reward and decision signals: From theories to data. Physiological Reviews, 95(3), 853–951.

Shine, J. M. (2019). The thalamus integrates the macrosystems of the brain to facilitate complex, adaptive brain network dynamics. Progress in Neurobiology, 178, 101612.

Zatorre, R. J., & Salimpoor, V. N. (2013). From perception to pleasure: Music and its neural substrates. PNAS, 110(S2), 10430–10437.