En esta entrada se abordan las teorías sistémicas aplicadas al control motor, continuando la línea de los capítulos anteriores sobre teorías reflexógenas y jerárquicas. Nos basamos en la conversación entre Manuel Jesús Quintero y Juan Anaya, en el podcast #NEUROconCIENCIA de la Fundación AISSE. El objetivo es exponer y profundizar en los conceptos clave que caracterizan esta perspectiva, enfatizando cómo se pasa de una visión más lineal y estructural a otra en la que la relación entre elementos, la variabilidad y la autoorganización resultan fundamentales para la comprensión y la intervención en el movimiento humano.
Como resumen, en contraposición a los enfoques jerárquicos, reflexógenos y evolutivistas, la sistémica del movimiento defiende que:
No linealidad: a pesar de conocer las condiciones iniciales de un sistema, es muy complicado, por no decir imposible en la práctica, hacer predicciones sobre el estado futuro: por tanto, ante un mismo estímulo, la respuesta puede variar dependiendo de las condiciones internas y externas.
El papel del individuo, la tarea y el entorno como factores que interaccionan generando “emergencias” motoras.
No existe un único patrón de movimiento ideal; la diversidad de estrategias se entiende como un signo de salud y adaptación. La enfermedad, de hecho, se entiende como un estado de reducción de grados de libertad (de las opciones para resolver un problema)
Este cambio de paradigma se ve impulsado por la observación de que, en un sistema tan complejo como el nervioso, una misma lesión puede dar lugar a diferentes manifestaciones clínicas, dependiendo de la compensación y reorganización que el resto del sistema realice. Así, la patología deja de verse como un déficit estructural lineal y se comprende como un fenotipo (conjunto de signos y síntomas) emergente de la interacción dinámica de múltiples elementos.
Principios básicos de las teorías sistémicas en control motor
Variabilidad, oscilación y autoorganización.
Variabilidad: Un sistema biológico sano muestra fluctuaciones y múltiples maneras de resolver una misma tarea. Esta capacidad de ajuste (oscilación alrededor de valores medios) favorece la adaptación a contextos cambiantes. Levin, Kleim y Wolf (2009) destacan que la recuperación tras ictus implica aprender (o reaprender) estrategias variadas, más que recuperar un patrón único de movimiento.
Autoorganización: El sistema nervioso, el cuerpo y el entorno forman un conjunto; cuando uno de estos elementos cambia (por ejemplo, añadimos un lastre, modificamos la superficie de apoyo, variamos la velocidad), el resto del sistema se reorganiza automáticamente para dar respuesta. Nudo (2013) describe la reorganización funcional post-lesión como un proceso emergente: regiones cerebrales, redes y circuitos se reacomodan, no solo de forma dirigida por centros superiores, sino también por la demanda de la tarea.
Atractores y Emergencia
Atractores: Variables o factores de control que, al cambiar suficientemente, producen un salto cualitativo en la organización del movimiento (por ejemplo, al aumentar la velocidad de la marcha llega un momento en que hay que pasar a correr, pasamos de un patrón en el que caminamos cada vez más rápido al patron de carrera, que ya no es como andar más rápido). Shumway-Cook y Woollacott (2017) lo explican de maravilla: la modificación de la velocidad o de la base de sustentación puede forzar un cambio de estrategia en la marcha.
Emergencia: Propiedad por la cual, al interactuar muchos elementos, aparecen resultados que no se derivan únicamente de la suma de cada parte. En motor, esto se ve al practicar una tarea de forma masiva: el sistema encuentra soluciones nuevas ante variaciones y surgen patrones más eficaces. En definitiva, el principio de emergencia se ve reflejado cuando, al modificar ligeramente el contexto y dejar que el paciente explore, surge una estrategia de movimiento más estable y eficiente que nadie había planificado de antemano, sino que resulta de la autoorganización del sistema nervioso ante la tarea y el entorno.
No Linealidad
No existe correspondencia directa entre una instrucción única y el resultado motor. Múltiples vías y sinergias se pueden activar según el estado del sistema en cada instante. Esto explica por qué dos personas con lesiones parecidas desarrollan secuelas o estrategias muy diferentes, como también mostraron Subramanian et al. (2010) en su revisión sobre aprendizaje motor en ictus. Al final, no existen estímulos correctos que siempre generen las mismas respuestas, por lo que no tiene sentido facilitar ciertos patrones motores con estímulos del terapeuta (y en el caso de que asi fuera, mantener una única estrategia de resolución del problema no deja de ser patológico, según la hipótesis sistémica).
Implicaciones en la terapia neurocognitiva y motora
Enfoque Orientado a la Tarea
Surge como una de las manifestaciones clínicas de la visión sistémica:
Se plantean metas funcionales (levantarse de la silla, vestirse, manipular objetos) en contextos variados. Es decir, se prioriza el qué por encima del cómo.
La terapeuta ofrece un entorno donde la persona puede explorar diferentes maneras de cumplir la misma tarea, aumentando la variabilidad y, por tanto, la probabilidad de encontrar soluciones eficientes y transferibles.
Contribuye a lograr rendimientos funcionales reales (uso del brazo en actividades diarias, mejora en la marcha comunitaria...), en lugar de centrarse solo en corregir patrones aislados. En definitiva, se prioriza la participación por encima de la función.
Evaluación y práctica Masiva
Evaluación continua: Las respuestas del paciente guían ajustes en la dificultad o las condiciones de la tarea. El terapeuta adopta un rol de facilitador más que de director. Al final, se sigue la metáfora del timonel: la persona puede tener control sobre ciertos parámetros, pero hay muchas variables que influencian la estrategia que tiene que seguir para llegar a puerto.
Práctica masiva e intensa: multitud de estudios en Neurorehabilitation and Neural Repair resaltan la importancia de una práctica abundante y significativa para lograr la reorganización que describen los modelos sistémicos (Levin et al., 2009; Subramanian et al., 2010).
En fases agudas de un daño cerebral sobrevenido (ictus, TCE), a menudo hay margen para la restauración de funciones. Puede tener sentido cargar el entrenamiento de la función afectada e incrementar grados de libertad progresivamente.
En fases crónicas, se potencia la adaptabilidad. Aunque existan estrategias más compensatorias, sigue siendo posible ampliar la variabilidad (siempre que el sistema muestre cierto potencial de cambio).
Dinámica de Sistemas: la complejidad en movimiento
La dinámica de sistemas profundiza en las relaciones entre distintos niveles (molecular, neural, conductual, social) y estudia cómo interacciones complejas pueden cambiar súbitamente el comportamiento global:
Resonancia estocástica y ruido:
En dosis adecuadas, estímulos aparentemente distractores o ruido pueden desencadenar una reorganización beneficiosa (Nudo, 2013). Por ejemplo, trabajar en ambientes naturales (la calle, el centro de trabajo o educativo...) en los que haya multitud de estímulos que no son específicos de la tarea a desarrollar, pero que pueden interferir en la ejecucion, obligando al sistema a reclutar recursos atencionales o motores, reforzando ciertas sinergias.
Clausura operativa:
Las redes cerebrales a distintos niveles se influyen entre sí, sin que un único nodo lo controle todo. Explica la complejidad de la conducta motora en interacción con factores cognitivos o emocionales (Lang et al., 2009), sin que tenga que existir una linealidad o evolución progresiva entre unos niveles y otros.
Principio de anidamiento:
Cada nuevo nivel de organización (p.ej. la corteza) no suma simplemente funciones a la médula o el troncoencéfalo, sino que transforma el conjunto. Es decir, la función de la médula no es la función de todo el sistema menos el resto de estructuras, de la interacción de los niveles estruturales emergen nuevas características que no se explican por la suma de las funciones individuales. De ahí la dificultad de predecir la clínica tras una lesión focal, pues la reorganización se produce de modo amplio y distribuido (Buma, Kwakkel & Ramsey, 2013).
Conclusiones
Las teorías sistémicas (y el paso posterior hacia la dinámica de sistemas) ofrecen una visión holística y no lineal del control motor. Su énfasis en la variabilidad, la autoorganización y la importancia del contexto (tarea y entorno) ha dado lugar a intervenciones clínicas enfocadas en la práctica funcional intensiva, la participación activa del paciente y la flexibilidad en la búsqueda de soluciones motoras.
Permiten reinterpretar la compensación como una estrategia emergente que puede y debe flexibilizarse para lograr mayor autonomía.
Requieren un análisis continuo de la respuesta individual, reconociendo la existencia de múltiples caminos hacia la mejora funcional y la necesidad de adaptar la intervención a cada fase de la evolución del paciente.
Entender el control motor como un proceso emergente, flexible y multifactorial abre la puerta a intervenciones más completas, orientadas a la tarea y a la participación real de las personas con patologías neurológicas. Este enfoque requiere un cambio de paradigma en la forma de planificar y evaluar la terapia, alejándose de visiones estrictamente estructurales o lineales y promoviendo la exploración activa de múltiples soluciones de movimiento.
Referencias:
Buma, F., Kwakkel, G., Ramsey, N. (2013). Understanding upper limb recovery after stroke. Restorative neurology and neuroscience, 31(6), 707–722. https://doi.org/10.3233/RNN-130332
Claflin, E. S., Krishnan, C., & Khot, S. P. (2015). Emerging treatments for motor rehabilitation after stroke. The Neurohospitalist, 5(2), 77–88. https://doi.org/10.1177/1941874414561023
Kelso J. A. (2012). Multistability and metastability: understanding dynamic coordination in the brain. Philosophical transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological sciences, 367(1591), 906–918. https://doi.org/10.1098/rstb.2011.0351
Lang, C. E., Macdonald, J. R., Reisman, D. S., Boyd, L., Jacobson Kimberley, T., Schindler-Ivens, S. M., Hornby, T. G., Ross, S. A., & Scheets, P. L. (2009). Observation of amounts of movement practice provided during stroke rehabilitation. Archives of physical medicine and rehabilitation, 90(10), 1692–1698. https://doi.org/10.1016/j.apmr.2009.04.005
Latash, M. L., Scholz, J. P., & Schöner, G. (2007). Toward a new theory of motor synergies. Motor control, 11(3), 276–308. https://doi.org/10.1123/mcj.11.3.276
Levin, M. F., Kleim, J. A., & Wolf, S. L. (2009). What do motor "recovery" and "compensation" mean in patients following stroke?. Neurorehabilitation and neural repair, 23(4), 313–319. https://doi.org/10.1177/1545968308328727
Nudo R. J. (2013). Recovery after brain injury: mechanisms and principles. Frontiers in human neuroscience, 7, 887. https://doi.org/10.3389/fnhum.2013.00887
Rensink, M., Schuurmans, M., Lindeman, E., Hafsteinsdóttir, T. (2009). Task-oriented training in rehabilitation after stroke: systematic review. Journal of advanced nursing, 65(4), 737–754. https://doi.org/10.1111/j.1365-2648.2008.04925.x
Sanger T. D. (2011). Distributed control of uncertain systems using superpositions of linear operators. Neural computation, 23(8), 1911–1934. https://doi.org/10.1162/NECO_a_00151
Shumway-Cook, A., Woollacott, M. H. (2017). Motor Control: Translating Research into Clinical Practice (5.ª ed.). Wolters Kluwer.
Subramanian, S. K., Massie, C. L., Malcolm, M. P., & Levin, M. F. (2010). Does provision of extrinsic feedback result in improved motor learning in the upper limb poststroke? A systematic review of the evidence. Neurorehabilitation and neural repair, 24(2), 113–124. https://doi.org/10.1177/1545968309349941
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