El mapa de un milímetro cúbico de cerebro abre la puerta al tratamiento del alzhéimer, autismo o el párkinson

Un ambicioso proyecto internacional ha logrado lo que hasta hace poco parecía impensable: un mapa de alta resolución que describe las conexiones y la estructura de las células cerebrales de un ratón, basado en datos de un solo milímetro cúbico de cerebro. Publicado en una … serie de artículos en las revistas ‘Nature’ y ‘Nature Methods’, este logro ofrece una visión sin precedentes sobre la organización y el funcionamiento del cerebro, con implicaciones significativas para la neurociencia y la medicina.
El Proyecto de Inteligencia Artificial a partir de Redes Corticales (MICrONS), que reunió a más de 150 neurocientíficos de todo el mundo, ha creado el diagrama de cableado cerebral más detallado realizado hasta la fecha en un mamífero.
Este mapa, que contiene más de 200.000 células, aproximadamente 84.000 neuronas y más de 523 millones de conexiones sinápticas, se obtiene de una pequeña porción del cerebro del ratón, equivalente al tamaño de un grano de arena.
El resultado se logró gracias a un trabajo interdisciplinario entre equipos del Baylor College of Medicine, el Allen Institute, la Universidad de Princeton, y otras instituciones.

Los investigadores registraron la actividad cerebral del ratón mientras veía una serie de clips, y luego descompusieron un milímetro cúbico de la corteza visual en 25.000 capas, utilizando microscopios electrónicos de alta precisión para crear una reconstrucción tridimensional de las células y sus interconexiones. Posteriormente, utilizaron inteligencia artificial para analizar la compleja red neuronal y comprender su funcionamiento.
Este avance marca un hito en la neurociencia, similar en su impacto al Proyecto Genoma Humano.
David A. Markowitz, coordinador del proyecto, destaca que esta investigación no solo es un logro técnico, sino que abre nuevas posibilidades para entender la función cerebral a una escala de detalle sin precedentes.
Además, la magnitud de los datos obtenidos —1,6 petabytes de información, lo que equivale a 22 años de video en alta definición— será crucial para futuras investigaciones sobre enfermedades cerebrales y trastornos neurológicos.
Uno de los descubrimientos más notables es un nuevo principio de inhibición en el cerebro.
Mientras que se pensaba que las células inhibidoras simplemente suprimían la actividad neuronal, ahora se ha demostrado que estas células actúan de manera altamente selectiva, formando una red de coordinación compleja que regula las señales neuronales.

Autismo, alzhéimer o párkinson

 
Este hallazgo podría cambiar nuestra comprensión de cómo se organizan y funcionan las redes cerebrales, abriendo nuevas puertas para el tratamiento de enfermedades como el Alzheimer, el Parkinson y el autismo.
La investigación también ha revelado principios fundamentales de la conectividad neuronal, que son compartidos tanto por sistemas biológicos como artificiales, lo que tiene implicaciones directas para el diseño de redes de inteligencia artificial.
Al comparar el modelo de conectividad del cerebro de ratón con redes neuronales artificiales, los científicos han demostrado que los patrones de conectividad de las redes artificiales reflejan las reglas descubiertas en los datos biológicos.
Este trabajo, apoyado por la Iniciativa BRAIN es un claro ejemplo de la colaboración global en ciencia.
Como señala John Ngai, director de la Iniciativa BRAIN, la creación de mapas detallados del cerebro es esencial para avanzar en la comprensión y tratamiento de trastornos cerebrales complejos.

Clare Gamlin/Allen Institute

Para Juan Lerma, del Instituto de Neurociencias CSIC-UMH, el trabajo de MICrONS es un avance fundamental en la investigación estructural y funcional del cerebro, un paso esencial hacia una comprensión más profunda del sistema nervioso y sus disfunciones.
En declaraciones a Science Media Centre, Lerma asegura que estos hallazgos son «un paso de gigante, largamente esperado y que no es sino la punta del iceberg de lo que está por venir en la compresión del funcionamiento del cerebro».
De hecho, añade, los autores también demuestran que redes neuronales recurrentes artificiales entrenadas en una tarea de clasificación sencilla desarrollan patrones de conectividad que remedan las reglas de conectividad reveladas por los datos biológicos. «En definitiva, que la capacidad del sistema para procesar información y almacenarla en forma de memoria está determinada por la conectividad del propio sistema».
Por su parte, Rafael Yuste, profesor de la Universidad de Columbia y líder de la Fundación NeuroRights, subraya la relevancia de este logro para la neurociencia moderna, comparándolo con los avances alcanzados en el campo de la genética y la física.Es conveniente recordar que hace más de un año se publicó otra remesa de artículos impresionantes, mapeando los tipos celulares del cerebro, que son las neuronas que generan todas estas conexiones. Este es otro de los resultados más impresionantes que ha surgido del proyecto BRAIN de Estados Unidos.

Revolución en la neurociencia

Para Yuste, el gran desafío es juntar estos dos troncos de ciencia nueva; en otras palabras, «entender qué conexiones surgen de qué tipo de neuronas».
Para ello muy posiblemente hagan falta nuevas técnicas, como la utilización de microscopia óptica de expansión, que permite hacer las dos cosas a la vez. «Ahora conocemos cuantos tipos de células hay y cómo son las conexiones de todas, pero hace falta mapear las conexiones de cada tipo de neurona. Esta nueva microscopía se acaba de inventar y creo que tendrá un largo recorrido».
Por último, Yuste subraya que estos dos grandes troncos de resultados, cada uno de ellos merecedor de un Premio Nobel, han surgido no del trabajo de laboratorios individuales, sino de grandes consorcios. «Esto es una nueva manera de trabajar en la neurociencia y se parece mucho a lo que ocurrió hace más de una década en genética con la secuenciación del genoma humano, y a lo que lleva ocurriendo en física, química y astronomía desde hace ya casi un siglo. Es una revolución en la neurociencia, no solo por las técnicas o los resultados, sino por la manera de trabajar».