miércoles, 28 de junio de 2017

LAS ONCE DIMENSIONES DEL CEREBRO: ENTREVISTA CON KATHRYN HESS BELLWALD

Doctora en matemáticas por el MIT y profesora en la Escuela Politécnica de Lausana. Su especialidad es la teoría de categorías y la teoría de la homotopía. Su nombre saltó recientemente a los medios de comunicación porque su grupo de investigación había publicado que el cerebro funciona con estructuras realmente complejas e inesperadas de hasta once dimensiones.

A.L.: Muchos periodistas han publicado que el cerebro tiene hasta once dimensiones. Me gustaría que aclarara esa afirmación porque algunos incluso hablan del multiverso de la mente y sospecho que la investigación que han realizado es algo totalmente diferente. Dudo que guarde mucha relación con las once dimensiones de la teoría de cuerdas de la física.

KATHRYN HESS: Dentro del microcircuito reconstruido del Blue Brain [el proyecto Cerebro Azul estudia la estructura del cerebro creando una simulación de todo el cerebro a nivel molecular] descubrimos patrones intrincados de conectividad que pueden representarse como objetos matemáticos multidimensionales. Los ladrillos de esas estructuras consisten en familias de hasta ocho neuronas que están conectadas por pares; se tiene en cuenta la dirección de las conexiones de tal forma que la familia al completo transmite información de forma inequívoca desde el canal de entrada al de salida. Esas familias de neuronas, que llamamos “hermandades” [clique], pueden representarse geométricamente como puntos (una neurona), segmentos (dos neuronas conectadas), triángulos (tres neuronas que están conectadas por pares), tetraedros (cuatro neuronas que están conectados por pares), etcétera. Las hermandades interactúan para formar “cavidades” o “agujeros” en la estructura, como por ejemplo tres segmentos de líneas que unen sus extremos para crear un bucle u objetos análogos de mayor dimensión.
La noción de “once dimensiones” que captó la atención de Internet se refiere simplemente a una representación geométrica de una familia de doce neuronas que están conectadas por pares. La hermandad de mayor dimensión que hemos observado hasta ahora es solo de siete dimensiones (compuesta por ocho neuronas). Tenemos razones para creer que cuando miremos en redes más extensas que la que hemos estudiado hasta ahora (y cuando la red misma se refine para estar aún más cerca de la biología), encontraremos hermandades más grandes. Está por ver si las de once dimensiones serán las más grandes que observemos. Yo espero que en realidad demos con hermandades aún mayores, así que no creo que la estructura que hemos descubierto tenga ninguna conexión con la teoría de cuerdas.

A.L.: ¿A qué os referís cuando decís que habéis hallado un mundo que nunca imaginasteis?
K.H.: Uno de los misterios centrales de la neurociencia es cómo la estructura del cerebro moldea su actividad. Las conexiones entre las neuronas del cerebro tienen una estructura increíblemente intrincada, de ahí la dificultad para proporcionar una descripción global cuantitativa. Los disparos neuronales como reacción a los estímulos son, si cabe, aún más complejos. Al examinar la estructura y la actividad mediante la topología algebraica fuimos capaces de detectar y describir cuantitativamente una estructura oculta muy organizada y detallada de lo que parecían patrones muy caóticos, así como discernir una imagen de la estructura de la conectividad de un circuito neuronal cuando responde a los estímulos, algo que era invisible hasta que usamos este filtro matemático concreto.
Lo que hemos llamado “castillo de arena” es la fascinante estructura que el cerebro construye cuando procesa información. Es una imagen geométrica con un grado creciente de coordinación y organización del disparo neuronal cuando el cerebro reacciona a un estímulo, y esta se desvanece abruptamente cuando termina el procesamiento. El patrón de respuesta estereotípico que descubrimos indica que el circuito siempre responde al estímulo construyendo una secuencia de representaciones geométricas que empieza en dimensiones bajas y progresivamente se añaden dimensiones más altas hasta que el crecimiento se detiene repentinamente y por último colapsa. Es una firma matemática para las reacciones a los estímulos.
El modo en que las neuronas se conectan entre sí o la forma en que disparan solo cobran pleno sentido cuando su estructura y su actividad están cartografiadas en una representación de muchas dimensiones, por lo que la estructura del cerebro o su actividad con representaciones de dimensiones bajas (por ejemplo, índices de disparo, tiempos, correlaciones, sincronía, etcétera) son solo la sombra de la actividad real. En cierto modo, nuestros descubrimientos pueden explicar por qué ha sido tan difícil entender la relación entre la estructura del cerebro y su actividad.

A.L.: ¿Cómo definiría el microconectoma? ¿Y las redes de “mundo pequeño”?

K.H.: El microconectoma es la red (o gráfico) que subyace a la reconstrucción digital del proyecto Cerebro Azul de un microcircuito en la corteza somatosensorial de una rata de catorce días, un modelo de ordenador basado en datos fisiológicos y en principios organizativos biológicos y que contiene treinta y un mil neuronas y ocho millones de conexiones.
Se dice que una red es un mundo pequeño si manifiesta tanto un alto nivel de agrupamiento local entre sus nodos como unas rutas relativamente cortas entre los grupos locales. Cada par de nodos está ligado por un número relativamente pequeño de pasos, incluso aunque la mayoría de los nodos tengan pocas conexiones de un solo paso con otros nodos. Muchos neurocientíficos creen que el conectoma del cerebro muestra propiedades de mundo pequeño con la finalidad de minimizar el coste material y energético relacionado con las largas proyecciones neuronales durante la evolución y la actividad del cerebro.
No hemos explorado la relación que hay entre los descubrimientos de nuestro artículo y el mundo pequeño del microconectoma, algo que ha sido confirmado en un estudio reciente publicado en Nature Neuroscience por Reimann et al.

A.L.: ¿Cuál es el siguiente paso en su investigación y a qué campos se podría aplicar?
K.H.: En futuras investigaciones estudiaremos el papel de la plasticidad (el fortalecimiento y debilitamiento de las conexiones como respuesta a los estímulos) con las herramientas de la topología algebraica. La plasticidad es fundamental para el misterioso proceso de aprendizaje y esperemos que sea posible proporcionar nuevos conocimientos sobre este fenómeno.
Tenemos una gran beca INCITE para llevar a cabo estas simulaciones en los superordenadores estadounidenses del Argonne National Labs. Nuestro objetivo es comprender qué le ocurre a la red y a la arquitectura sináptica durante el aprendizaje. Intentaremos responder a preguntas como: ¿Produce el aprendizaje estructuras topológicas de dimensiones más altas? ¿Cuáles son las implicaciones para la estructura de la red cuando hay una coordinación global del peso sináptico? ¿Podemos precisar dónde descansa la memoria proyectando cambios sinápticos en una representación geométrica de dimensión alta?
Si alcanzamos a largo plazo una comprensión profunda del patrón de respuesta normal a un estímulo y lo expresamos en el lenguaje de la topología algebraica, quizás podríamos usar ese conocimiento para detectar y cuantificar patologías cerebrales como las de las enfermedades neurodegenerativas.

A.L.: Para terminar, quisiera preguntarle si entiende las matemáticas como un todo integrado o si estas se parecen cada vez más a una disciplina con campos divergentes.
K.H.: Las matemáticas son un campo de investigación muy amplio. Me temo que los matemáticos que pueden ver “el cuadro completo” son muy pocos. Ten por seguro que yo no me encuentro entre ellos. Por otro lado, creo que es importante estar al tanto de los grandes desarrollos de nuestro ámbito, como por ejemplo la reciente solución al problema del empaquetamiento de esferas, así como cooperar con diferentes áreas de las matemáticas y lograr la interdisciplinariedad.

28 de junio de 2017

jueves, 1 de junio de 2017

Wikileaks revela "Pandemic", el virus de la CIA

Esta información está íntegramente sacada de aquí:

Hace tres años la CIA creó un malware llamado Pandemic, más inteligente que Wannacry, que usa las redes de empresas, hospitales y universidades para difundirse. No se debía saber hasta el 2064. Se llama Pandemic, un nombre que no requiere gran imaginación. El virus creado por la Agencia Central de Inteligencia, debería permanecer secreta por cincuenta años. Sin embargo, hoy lo revela. Se trata de documentos particularmente significativos.

El pánico desencadenado por “Wannacry” que hace tres semanas infectó decenas de miles de computadoras en todo el mundo, y que presenta características comunes con Pandemic.

¿Qué es Pandemic? Es un software maligno (malware) creado por primera vez por la CIA en el 2014, que golpea las computadoras con sistema operativo Windows, aprovechándose de las redes locales (Lan), (es el protocolo SMB usado para compartir archivos, impresiones y otras operaciones sobre la red Lan) aquellas que se encuentran comúnmente en: las empresas, universidades, redacciones de periódicos, hospitales.

Las informaciones contenidas en manuales revelados de WikiLeaks son extremadamente técnicas, pero el concepto en base de este instrumento, es simple: para difundirse, la pandemia debe infectar “el archivo del servidor”, es decir el servidor de las redes utilizado para descargar archivos empresariales y también actualizaciones del software y de los antivirus. Es aquella máquina que normalmente, se conectan los usuarios de la Lan para hacer la descarga de programas y de documentaciones de varios tipos. Una vez que Pandemic lo ha afectado, quien prueba descargar un archivo recibe “una sopresa”: en vez de la actualización o del documento legítimo, Pandemic les envía el malware y así los contagia, difundiendo la infección.

Las características que unen Wannacry y Pandemic son evidentes: ambos tienen en la mira a las PC con sistema operativo Windows, se difunden en redes locales y usan el protocolo SMB, pero Pandemic demuestra un instrumento inteligente y versátil. A diferencia de Wannacry, que es simplemente un ransomware, es decir un software que encripta los archivos de la computadora infectadas y pide un rescate por decifrarlas y se limita en replicarse aprovechándose de una vulnerabilidad de SMB, Pandemic permite instalar tantos tipos de malware en la computadora en la cual se difunde y accede excluyendo ciertos grupos del virus, por ejemplo dejando afuera al administrador del sistema de las redes, de modo que esté último no note la infección o por lo menos no se nota al principio, dando así a Pandemic el tiempo para expanderse.

Los documentos secretos revelados hoy por WikiLeaks son manuales técnicos: publicarlos no es peligroso, en el sentido que no se trata de malware que podría ser utilizado por criminales y espías. Al contrario, ahora que son del dominio público, ahora, las empresas de antivirus tienen a mano informaciones técnicas precisas para revelar este software maligno y actualizar los sistemas a modo de neutralizarlo.

Pandemic es más difícil de contrarrestar que el ransomware que ha creado pánico en todo el mundo; para debilitar este último bastaba reparar la vulnerabilidad del protocolo SMB que el ransomware se aprovechaba, para Pandemic esta solución no funciona, porque no se aprovecha del protocolo.

Para contrarrestarlo, es necesario especificar el malware en la máquina sobre el cual se ha instalado y estos manuales ayudan a hacerlo, porque revelan que es Pandemic y cómo funciona.

Pandemic es una de las cyber armas de la Agencia Central de Inteligencia contenidas en la enorme base de datos Vault 7, que Wikileaks ha iniciado a revelar en Marzo pasado, generando el enojo de la CIA, pero realmente la confrontación entre WannaCry y los instrumentos de Vault 7, nos permite de entender las operaciones que está haciendo la organización de Julian Assange.