Estudios recientes en neurociencia muestran que los astrocitos, junto con las neuronas, participan en la modulación de las sinapsis. Esto ha dado lugar al nuevo concepto de "sinapsis tripartita", que significa que una sinapsis consta de tres partes: la neurona presináptica, la neurona postsináptica y los astrocitos vecinos. Sin embargo, aún no está claro qué papel desempeñan los astrocitos en la sinapsis tripartita. La modelización biocomputacional detallada puede ayudar a generar hipótesis comprobables. En este artículo, pretendemos estudiar el papel de los astrocitos en la plasticidad sináptica explorando si las sinapsis tripartitas son capaces de mejorar el rendimiento de una red neuronal. Para lograr este objetivo, desarrollamos un modelo computacional de astrocitos basado en el modelo simple de neuronas de Izhikevich. A continuación, se implementaron dos redes neuronales. La primera red estaba compuesta únicamente por neuronas y tenía sinapsis bipartitas estándar. La segunda red incluía tanto neuronas como astrocitos y tenía sinapsis tripartitas. Se utilizó el aprendizaje por refuerzo y se probaron las redes en la categorización de estímulos aleatorios. Los resultados muestran que las sinapsis tripartitas son capaces de mejorar el rendimiento de una red neuronal y conducen a una mayor precisión en una tarea de clasificación. Sin embargo, la red bipartita fue más robusta al ruido. Esta investigación proporciona pruebas computacionales para empezar a dilucidar el posible papel beneficioso de los astrocitos en la plasticidad sináptica y el rendimiento de una red neuronal.
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