Procesamiento local vs. integración global

Una hipótesis distinta: no es cuánta inhibición hay, sino cómo está organizada la red — módulos muy conectados entre sí, pero poco conectados a distancia.

Cómo usar esta simulación

Elegí una posición del control "Balance de conectividad" de abajo — dejalo a la izquierda (equilibrada) para la primera prueba.
Hacé clic en "Estimular el módulo A." Vas a ver activación (color) extendiéndose desde el Módulo A hacia el resto de la red durante unos segundos, y el gráfico de abajo del mapa se va a ir dibujando en tiempo real.
Mirá cuántos módulos se iluminan y qué tan lejos llega el color — eso queda resumido en los números de abajo ("Módulos alcanzados").
Hacé clic en "Reiniciar red," movés el control hacia la derecha (más local, menos largo alcance), y volvé a estimular el Módulo A. Compará: la activación local es igual de fuerte, pero ¿llega igual de lejos?
Mover el control reinicia automáticamente la simulación — así cada prueba empieza limpia desde la nueva posición.

← hace unos segundos ahora →

Balance de conectividad

Equilibrada (local ↔ largo alcance) Local intensa / largo alcance reducido

Nodo / conexión activa Conexión local (dentro del módulo) Conexión de largo alcance (entre módulos)

Activación pico — módulo A (local)–

Activación pico — resto de la red (global)–

Módulos alcanzados–

¿Qué representa esto?

Cada grupo de nodos es un "módulo" (una analogía de una región o circuito local). Dentro de cada módulo las conexiones son densas — así se procesa la información en detalle. Entre módulos hay conexiones de largo alcance, más escasas, que integran esa información a través de la red.

La hipótesis de sobreconectividad local / subconectividad de largo alcance (Just, Belmonte y otros) propone que, en algunos perfiles del espectro autista, los circuitos locales están más densamente conectados — lo que puede favorecer un procesamiento local muy detallado y eficiente — mientras que las conexiones de largo alcance entre regiones distantes están reducidas, dificultando la integración de esa información a una escala más global. Movés el control y ves ambos lados del mismo fenómeno: la activación local se mantiene igual de fuerte, pero cada vez le cuesta más "salir" del módulo estimulado.

Nota: esto es una analogía topológica simplificada, no una simulación de conectividad cerebral real. La evidencia de conectividad en autismo es mixta y depende mucho de la región, la edad y el método de medición — no existe "un" patrón único de conectividad autista. La misma reorganización que aquí dificulta la integración global también puede reflejar procesamiento local más rico, no solo una limitación.