{"id":593,"date":"2026-02-24T15:26:03","date_gmt":"2026-02-24T21:26:03","guid":{"rendered":"http:\/\/biofisica.izt.uam.mx\/web\/?p=593"},"modified":"2026-02-25T10:43:34","modified_gmt":"2026-02-25T16:43:34","slug":"memoria-a-largo-plazo-en-canales-ionicos-cuando-la-membrana-rompe-el-comportamiento-aleatorio","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/biofisica.izt.uam.mx\/web\/memoria-a-largo-plazo-en-canales-ionicos-cuando-la-membrana-rompe-el-comportamiento-aleatorio\/","title":{"rendered":"Memoria a largo plazo en canales i\u00f3nicos: cuando la membrana rompe el comportamiento aleatorio"},"content":{"rendered":"\n                \n                    <!--begin code -->\n\n                    \n                    <div class=\"pp-multiple-authors-boxes-wrapper pp-multiple-authors-wrapper pp-multiple-authors-layout-simple_list multiple-authors-target-shortcode box-post-id-232 box-instance-id-1 ppma_boxes_232\"\n                    data-post_id=\"232\"\n                    data-instance_id=\"1\"\n                    data-additional_class=\"pp-multiple-authors-layout-simple_list.multiple-authors-target-shortcode\"\n                    data-original_class=\"pp-multiple-authors-boxes-wrapper pp-multiple-authors-wrapper box-post-id-232 box-instance-id-1\">\n                                                <span class=\"ppma-layout-prefix\"><\/span>\n                        <div class=\"ppma-author-category-wrap\">\n                                                                                                                                    <span class=\"ppma-category-group ppma-category-group-1 category-index-0\">\n                                                                                                                        <ul class=\"pp-multiple-authors-boxes-ul author-ul-0\">\n                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            \n                                                                                                                    <li class=\"pp-multiple-authors-boxes-li author_index_0 author_katerin-g-pimentel-granados has-avatar\">\n                                                                                                                                                                                    <div class=\"pp-author-boxes-avatar\">\n                                                                    <div class=\"avatar-image\">\n                                                                                                                                                                                                                <img alt='Katerin G. 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Comprender c\u00f3mo se abren y cierran estas puertas \u2014su \u201cgating\u201d\u2014 es esencial para interpretar experimentos, dise\u00f1ar f\u00e1rmacos y construir modelos computacionales realistas. Tradicionalmente, se ha asumido que estos canales siguen modelos de tipo Markov: sistemas con un n\u00famero finito de estados (por ejemplo, abierto y cerrado, o varios intermedios) que cambian entre s\u00ed con ciertas probabilidades fijas en un entorno estable. Sin embargo, en un entorno biol\u00f3gico real, el canal est\u00e1 incrustado en una membrana compleja y din\u00e1mica, lo que plantea la pregunta: \u00bfsus cambios de estado son realmente tan simples y \u201colvidadizos\u201d como supone un modelo Markoviano?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En un <a href=\"https:\/\/linkinghub.elsevier.com\/retrieve\/pii\/S0006349525000633\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">art\u00edculo publicado por Daniel Sigg y Vicenzo Carnevale, en la revista Biophysical Journal<\/a>  utilizan simulaciones de Monte Carlo para estudiar canales i\u00f3nicos voltaje-dependientes inmersos en una membrana formada por dos tipos de l\u00edpidos, organizados en una red de 128 x 128 celdas que puede contener hasta 100 canales. Cada canal se representa con un poro central, que puede estar abierto o cerrado y ocupa un bloque de 3 x 3 celdas, y cuatro sensores de voltaje que lo rodean, tambi\u00e9n con dos estados (reposo o activo) en bloques de 2 x 2 celdas. La composici\u00f3n lip\u00eddica global (50:50 de l\u00edpidos ordenados y desordenados) se mantiene constante durante toda la simulaci\u00f3n, pero estos l\u00edpidos pueden reorganizarse formando dominios o \u201crafts\u201d, estructuras que se sabe aparecen en membranas biol\u00f3gicas reales. El modelo incluye una energ\u00eda de \u201cgating\u201d que describe c\u00f3mo el voltaje aplicado favorece o dificulta la activaci\u00f3n del poro y de los sensores de voltaje, mediante par\u00e1metros como la carga de compuerta y el voltaje de activaci\u00f3n de cada componente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al acoplar este esquema de compuertas, en principio Markoviano, a una membrana din\u00e1mica, las simulaciones muestran que las velocidades de transici\u00f3n entre estados del canal dejan de ser constantes y se vuelven fluctuantes en el tiempo, introduciendo correlaciones de larga duraci\u00f3n entre los tiempos en que el canal permanece abierto. Esto da lugar a comportamientos an\u00f3malos como la aparici\u00f3n de memoria a largo plazo, agrupaci\u00f3n de eventos en m\u00faltiples escalas de tiempo, hist\u00e9resis (un comportamiento en el que el estado de apertura o cierre del canal i\u00f3nico no depende solo de las condiciones actuales; por ejemplo, el voltaje aplicado, sino tambi\u00e9n de la historia reciente del sistema) y modos de apertura y cierre diferenciados. Lo interesante es que, para acoplamientos relativamente d\u00e9biles entre canal y l\u00edpidos, las desviaciones respecto al comportamiento Markoviano pueden ser dif\u00edciles de detectar con pruebas cl\u00e1sicas, aunque aun as\u00ed podr\u00edan exigir la introducci\u00f3n de m\u00e1s estados en el modelo para reproducir adecuadamente los datos experimentales. Es decir, desde fuera el canal \u201cparece\u201d Markoviano, pero en realidad su cin\u00e9tica est\u00e1 siendo modulada por un entorno continuo y din\u00e1mico que introduce memoria en el sistema.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estos resultados sugieren que los modelos Markovianos, aunque \u00fatiles y profundamente arraigados en el an\u00e1lisis de datos experimentales, pueden pasar por alto una parte importante de la f\u00edsica subyacente cuando el canal est\u00e1 fuertemente influido por su entorno lip\u00eddico. La propia membrana, con sus mezclas de fosfol\u00edpidos que se organizan en rafts, act\u00faa como un dep\u00f3sito de estados continuos que se acopla a la prote\u00edna del canal, dot\u00e1ndola de memoria y haciendo que sus tasas de transici\u00f3n dependan de la historia del sistema, no solo del estado actual. As\u00ed, fen\u00f3menos que en los registros experimentales se interpretan como necesidad de modelos con muchos estados Markovianos adicionales pueden, en realidad, ser la huella de una din\u00e1mica no-Markoviana originada por la interacci\u00f3n canal-membrana. Este enfoque abre la puerta a reconsiderar c\u00f3mo se dise\u00f1an y se validan los modelos cin\u00e9ticos de canales i\u00f3nicos, incorporando expl\u00edcitamente el papel de la membrana como actor din\u00e1mico y no solo como un simple soporte estructural.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En art\u00edculos publicados por<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0960077923012353\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0960077923012353\">investigadores<\/a> y <a href=\"https:\/\/link.springer.com\/chapter\/10.1007\/978-3-031-89514-2_19\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/link.springer.com\/chapter\/10.1007\/978-3-031-89514-2_19\">estudiantes<\/a> del Laboratorio de Biof\u00edsica e Ingenier\u00eda de Tejidos de la UAM se ha propuesto que los canales i\u00f3nicos muestran un comportamiento no puramente estoc\u00e1stico, es decir, que sus transiciones de apertura y cierre no se pueden describir completamente como saltos aleatorios con probabilidades fijas e independientes del pasado. El <a href=\"https:\/\/linkinghub.elsevier.com\/retrieve\/pii\/S0006349525000633\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/linkinghub.elsevier.com\/retrieve\/pii\/S0006349525000633\">estudio de Sigg y Carnevale<\/a> aporta un marco conceptual que respalda esta visi\u00f3n: incluso si el esquema interno del canal fuera Markoviano, el acoplamiento a una membrana heterog\u00e9nea basta para generar memoria a largo plazo y velocidades de transici\u00f3n que cambian en el tiempo. En conjunto, la evidencia de que la membrana puede inducir din\u00e1micas cr\u00edticas y de larga memoria en el gating de los canales refuerza la idea de que, para entender realmente su funcionamiento, debemos ir m\u00e1s all\u00e1 de los modelos puramente Markovianos y considerar el canal como parte inseparable de un sistema complejo membrana\/canal.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los canales i\u00f3nicos son peque\u00f1as \u201cpuertas\u201d en la membrana de las c\u00e9lulas que permiten el paso de iones y generan las corrientes el\u00e9ctricas necesarias para&hellip;<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":595,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_customify_content_layout":"","_customify_sidebar":"","_customify_page_header_display":"default","_customify_disable_header":"","_customify_disable_header_top":"","_customify_disable_header_main":"","_customify_disable_header_bottom":"","_customify_disable_page_title":"","_customify_disable_content_vertical_padding":"","_customify_disable_footer_top":"","_customify_disable_footer_main":"","_customify_disable_footer_bottom":"","_customify_breadcrumb_display":"","_customify_header_transparent_display":"","footnotes":"","_ppma_block_editor_authors":"","_wpscppro_dont_share_socialmedia":false,"_wpscppro_custom_social_share_image":0,"_facebook_share_type":"","_twitter_share_type":"","_linkedin_share_type":"","_pinterest_share_type":"","_linkedin_share_type_page":"","_instagram_share_type":"","_medium_share_type":"","_threads_share_type":"","_google_business_share_type":"","_bluesky_share_type":"","_mastodon_share_type":"","_selected_social_profile":[],"_wpsp_enable_custom_social_template":false,"_wpsp_social_scheduling":{"enabled":false,"datetime":null,"platforms":[],"status":"template_only","dateOption":"","timeOption":"","customDays":"","customHours":"","customDate":"","customTime":"","schedulingType":""},"_wpsp_active_default_template":true},"categories":[12],"tags":[45,51],"ppma_author":[39,17],"class_list":["post-593","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-divulgacion","tag-canales-ionicos","tag-correlaciones"],"authors":[{"term_id":39,"user_id":9,"is_guest":0,"slug":"katerin-g-pimentel-granados","display_name":"Katerin G. 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Realic\u00e9 una estancia posdoctoral en el Departamento de Matem\u00e1ticas Aplicadas y Ciencias de la Computaci\u00f3n de la Universidad de Cantabria. Fui distinguido con la Medalla al M\u00e9rito Universitario de la UAM. Me desempe\u00f1\u00e9 como Investigador por M\u00e9xico SECIHTI de 2017 a 2025 y actualmente soy Profesor Titular C en el Departamento de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica de la Universidad Aut\u00f3noma Metropolitana. He asesorado m\u00e1s de veinte proyectos terminales y tesis de licenciatura y posgrado.\r\n\r\nMi trabajo se centra en el estudio de las c\u00e9lulas pancre\u00e1ticas y los islotes de Langerhans, con el objetivo de analizar su funcionamiento en condiciones de salud y enfermedad, particularmente en diabetes tipo 1 y tipo 2, desde una perspectiva biof\u00edsica con un enfoque computacional-experimental. Soy autor de la aplicaci\u00f3n <em>DiabetesID<\/em>, orientada a la detecci\u00f3n temprana de diabetes no diagnosticada en poblaci\u00f3n adulta mexicana mediante m\u00e9todos no invasivos. Cuento con m\u00e1s de treinta publicaciones entre art\u00edculos, revisiones y trabajos en congresos, enfocadas en el modelado matem\u00e1tico y computacional de sistemas fisiol\u00f3gicos. Mi investigaci\u00f3n incluye el desarrollo de herramientas de simulaci\u00f3n y an\u00e1lisis de la din\u00e1mica de c\u00e9lulas e islotes pancre\u00e1ticos, la se\u00f1alizaci\u00f3n de calcio, la actividad de canales i\u00f3nicos, as\u00ed como la reconstrucci\u00f3n, arquitectura y viabilidad de islotes bajo distintas condiciones de ox\u00edgeno, glucosa y vascularizaci\u00f3n. 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