El primer mapa en 3D de la red neuronal del cerebro revela estructuras nunca vistas
Fuente: invdes.com.mx
El cerebro sigue siendo un órgano complejo que está en el foco de atención de muchos científicos a la hora de hacer sus estudios. En los últimos años, las investigaciones han logrado generar nuevos mapas del cerebro en 3D. El Human Brain Project, financiado por la Unión Europea, es un claro ejemplo de la dificultad y el trabajo de estos investigadores para realizar estos mapas, que todavía no descifran toda la complejidad de este órgano.
Ahora, un equipo de científicos de la Universidad de Tokai en Japón ha empleado una nueva técnica basada en un software virtual para generar modelos similares a un esqueleto. La han aplicado en una mosca de la fruta y el resultado ha sido el primer mapa en 3D de la red neuronal del cerebro de este animal.
Para ello, han hecho falta más de mil 700 horas de trabajo humano para representar todos los nexos neuronales de esta mosca, pero la diferencia entre este y otros trabajos de mapeo cerebral es la técnica virtual de imagen de alta resolución.
La diferencia con otros mapeos
En los últimos años, la ciencia ha hecho grandes avances en este campo de estudio gracias a las imágenes de alta resolución. Por ejemplo, adherir moléculas fluorescentes a las neuronas puede revelar su estructura, y las imágenes de un microscopio de electrones de secciones del cerebro también pueden mostrar la estructura a nivel neuronal.
Pero todas estas técnicas tienen importantes limitaciones. Las imágenes que generan muestran cambios en la intensidad de las imágenes, y estas variaciones deben ser interpretadas para inferir la posición y la forma de las propias neuronas. Es en este último paso donde el proceso se complica, ya que las neuronas y sus conexiones se cuentan por miles y millones.
Por eso hacía falta un sistema mejor para desarrollar un diagrama del cableado neuronal del cerebro en tres dimensiones para tener más precisión a la hora de representar las conexiones neuronales.
Solventar el problema bioquímico con un trazado virtual
Los bioquímicos suelen enfrentarse a grandes problemas cuando generan modelos en 3D de moléculas complejas. Su técnica se basa en aplicar rayos X al cristal de la molécula que quieren analizar para medir los patrones de difracción que genera.
Pero los rayos X son difractados antes por la nube de electrones que envuelven los átomos dentro de la propia molécula, por lo que los resultados reflejan los cambios en esta densidad de electrones y hace que las estructuras más complejas sean verdaderamente difíciles de analizar.
Por eso, desde hace años, se emplean modelos informáticos que se anticipan a estas variaciones. El nuevo sistema desarrolla un modelo de trazado virtual de la molécula que se anticipa teniendo en cuenta la posición estimada del propio átomo y así determinar la posición tridimensional y la forma de las neuronas, algo complejo ya que las neuronas son lineales y pueden doblarse y serpentear de maneras complejas.
Uno de los retos que los investigadores tuvieron que solventar con este sistema era no interpretar dos neuronas adyacentes como una sola más grande, por ejemplo. El software iba comprobando al naturaleza de la red continuamente en busca de anomalías, las cuales deberían ser abordadas por un operador humano.
Un mapa de 100 mil neuronas que muestra nuevas estructuras
El modelo tiene una resolución de alrededor de 600 nanómetros y muestra alrededor de 100 mil neuronas, que se desglosan en aproximadamente 15 mil trazados.
La técnica ha generado el primer modelo de trazado virtual en 3D de un hemisferio cerebral de mosca de la fruta en el que la posición y la forma de cada neurona han sido mapeadas con coordenadas cartesianas en 3D.
Entre los 360 diferentes procesos neuronales mapeados, aparece un amplio abanico de estructuras neuronales conocidas, pero también otras desconocidas que claramente son importantes. «Estos resultados sugieren que las neuronas que no pueden ser clasificadas en grupos estructurales sino que deben jugar importantes papeles en las funciones cerebrales, aunque sus estructuras apenas han sido investigadas», asegura el equipo.
Y aunque todavía quedan importantes avances por lograr, los datos adicionales que se han obtenido no serán fáciles de gestionar, puesto que el conjunto actual ha requerido mucho esfuerzo y «la reconstrucción de una red cerebral [de más alta resolución] es prohibitivamente cara en términos de carga de trabajo humano».
La principal necesidad radica ahora en elaborar mejores técnicas informáticas para elaborar este tipo de modelos.
