Neurología
Videos en 3D de la actividad neural de cerebros con precisión de milisegundos
A partir de un desarrollo previo, al que se le han añadido mejoras, unos científicos han creado un sistema de obtención de imágenes que pone de manifiesto la actividad neuronal a través de todo el sistema nervioso de animales simples vivos. Esta técnica, la primera que puede generar películas en 3D de cerebros sencillos completos en la escala temporal del milisegundo, podría ayudar a descubrir cómo las redes neuronales procesan la información sensorial y generan el comportamiento.
El equipo, integrado por expertos del Instituto de Investigación de Patología Molecular (IMP) de Viena, los Laboratorios Max Perutz (MFPL) en la misma ciudad austriaca, la Universidad de Viena, y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Cambridge, Estados Unidos, utilizó el nuevo sistema para tomar imágenes simultáneamente de la actividad de cada neurona en el gusano Caenorhabditis elegans, así como del cerebro completo de una larva de pez cebra, ofreciendo un retrato más completo de la actividad del sistema nervioso que lo que había sido posible con anterioridad.
El nuevo método ofrece una vía muy eficaz para entender cómo el cerebro representa y procesa la información sensorial y cómo esto lleva a funciones cognitivas y de comportamiento.
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Región de la cabeza y la mayor parte del cerebro de una larva de pez cebra. Las partes del cerebro que muestran una actividad neuronal pronunciada están coloreadas artificialmente del magenta al blanco, proporcionalmente a la intensidad de la actividad. (Imagen: IMP)
Las neuronas codifican información (datos sensoriales, planes motores, estados emocionales y pensamientos) utilizando impulsos eléctricos llamados potenciales de acción, que provocan que iones de calcio penetren en cada célula a medida que ésta emite impulsos ("dispara"). Modificando organismos modelo que llevan incorporadas proteínas que brillan cuando se unen al calcio, los científicos pueden visualizar el disparo eléctrico de las neuronas en animales vivos. Sin embargo, hasta ahora no había existido una forma viable de obtener una imagen de esta actividad neural a gran volumen, en tres dimensiones y a alta velocidad.
Comparado con los métodos existentes, la nueva tecnología permite captar la actividad neuronal en volúmenes hasta 1.000 veces más grandes y a velocidades hasta 10 veces mayores.
El equipo de Alipasha Vaziri, Robert Prevedel y Young-Gyu Yoon utilizó la técnica para obtener imágenes de la actividad neuronal primeramente en un objetivo modesto: el gusano C. elegans. Éste posee tan sólo 302 neuronas, que están conectadas por unas 8.000 sinapsis. Es un sistema neuronal lo bastante modesto como para poderlo estudiar a fondo. De hecho, éste es el único animal del que se ha obtenido un mapa anatómico completo de su sistema nervioso. Los investigadores usaron la nueva técnica para observar la conducta de cada neurona mientras el gusano exhibía comportamientos naturales, como arrastrarse.
Para demostrar la potencia de la nueva tecnología en organismos superiores, estudiaron también larvas de peces cebra. Su sistema nervioso consiste en más de 100.000 neuronas que emiten señales a un ritmo mucho más rápido, de forma bastante parecida a la del cerebro humano. En las diminutas larvas, los científicos pudieron inducir respuestas neuronales a estímulos de olor en alrededor de 500 neuronas, y seguir las señales nerviosas simultáneamente en unas 5.000 neuronas activadas.
Las nuevas perspectivas que se abren gracias a este avance tecnológico podrían ser útiles en el desarrollo de nuevos tipos de algoritmos que simulen funciones del cerebro y pronostiquen el comportamiento. Tales modelos están siendo muy demandados en el área del aprendizaje automático, así como en la del reconocimiento y clasificación computarizados de objetos.
Información adicional
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El equipo, integrado por expertos del Instituto de Investigación de Patología Molecular (IMP) de Viena, los Laboratorios Max Perutz (MFPL) en la misma ciudad austriaca, la Universidad de Viena, y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Cambridge, Estados Unidos, utilizó el nuevo sistema para tomar imágenes simultáneamente de la actividad de cada neurona en el gusano Caenorhabditis elegans, así como del cerebro completo de una larva de pez cebra, ofreciendo un retrato más completo de la actividad del sistema nervioso que lo que había sido posible con anterioridad.
El nuevo método ofrece una vía muy eficaz para entender cómo el cerebro representa y procesa la información sensorial y cómo esto lleva a funciones cognitivas y de comportamiento.
Región de la cabeza y la mayor parte del cerebro de una larva de pez cebra. Las partes del cerebro que muestran una actividad neuronal pronunciada están coloreadas artificialmente del magenta al blanco, proporcionalmente a la intensidad de la actividad. (Imagen: IMP)
Las neuronas codifican información (datos sensoriales, planes motores, estados emocionales y pensamientos) utilizando impulsos eléctricos llamados potenciales de acción, que provocan que iones de calcio penetren en cada célula a medida que ésta emite impulsos ("dispara"). Modificando organismos modelo que llevan incorporadas proteínas que brillan cuando se unen al calcio, los científicos pueden visualizar el disparo eléctrico de las neuronas en animales vivos. Sin embargo, hasta ahora no había existido una forma viable de obtener una imagen de esta actividad neural a gran volumen, en tres dimensiones y a alta velocidad.
Comparado con los métodos existentes, la nueva tecnología permite captar la actividad neuronal en volúmenes hasta 1.000 veces más grandes y a velocidades hasta 10 veces mayores.
Para demostrar la potencia de la nueva tecnología en organismos superiores, estudiaron también larvas de peces cebra. Su sistema nervioso consiste en más de 100.000 neuronas que emiten señales a un ritmo mucho más rápido, de forma bastante parecida a la del cerebro humano. En las diminutas larvas, los científicos pudieron inducir respuestas neuronales a estímulos de olor en alrededor de 500 neuronas, y seguir las señales nerviosas simultáneamente en unas 5.000 neuronas activadas.
Las nuevas perspectivas que se abren gracias a este avance tecnológico podrían ser útiles en el desarrollo de nuevos tipos de algoritmos que simulen funciones del cerebro y pronostiquen el comportamiento. Tales modelos están siendo muy demandados en el área del aprendizaje automático, así como en la del reconocimiento y clasificación computarizados de objetos.
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