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Un equipo de investigación interdisciplinario dirigido por científicos de la Universidad Nacional de Singapur (NUS) ha empleado con éxito el aprendizaje automático para descubrir nuevos conocimientos sobre la arquitectura celular del cerebro humano.
El equipo demostró un enfoque que calcula automáticamente los parámetros del cerebro utilizando los datos recopilados de la resonancia magnética funcional (fRMI), lo que permite a los neurocientíficos inferir las propiedades celulares de diferentes regiones del cerebro sin necesidad de emplear abordajes quirúrgicos. Este enfoque podría utilizarse potencialmente en la evaluación del tratamiento de trastornos neurológicos y en el desarrollo de nuevas terapias.
El trabajo se ha publicado el 9 de enero en la Science Advances y ha contado con la colaboración de Gustavo Deco, profesor de investigación ICREA y director del Centro de Cognición y Cerebro CBC del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones DTIC de la Universidad Pompeu Fabra.
Según ha explicado el profesor Gustavo Deco: «Hasta ahora, en general, los modelos de todo el cerebro estaban limitados por el hecho de que la dinámica local de cada nodo o región cerebral era idéntica, es decir homogénea. De esta manera, a través de la heterogeneidad de la anatomía extraída a través de técnicas de Diffusion Tensor Imaging (DTI) y tractografía, se lograban explicar muchísimos aspectos interesantes de la dinámica funcional del cerebro». «Sin embargo, en este nuevo trabajo realizamos un salto cuántico en tanto que incorporamos heterogeneidad también en la dinámica local de cada nodo, es decir los optimizamos a fin de obtener un modelo biofísico y fisiológico mucho más fidedigno y realista», añade Deco, coautor del estudio.
A su vez, el profesor Thomas Yeo, investigador del Instituto de Neurotecnologia de la Universidad Nacional de Singapur y líder del equipo de investigación, ha comentado: «Las vías subyacentes de muchas enfermedades ocurren a nivel celular, y muchos productos farmacéuticos operan a nivel de microescala. Para saber qué sucede realmente en los niveles más internos del cerebro humano, es crucial para nosotros desarrollar métodos que puedan incidir en las profundidades del cerebro de forma no invasiva«.
Desentrañando la complejidad del cerebro humano
El cerebro es el órgano más complejo del cuerpo humano, y está compuesto por 100 mil millones de células nerviosas que, a su vez, están conectadas a otras 1000. Cualquier daño o enfermedad que afecte incluso a la parte más pequeña del cerebro podría provocar un deterioro grave.
Actualmente, la mayoría de los estudios sobre el cerebro humano se limitan a enfoques no invasivos, como la resonancia magnética (MRI). Esto limita el examen del cerebro humano a nivel celular, que puede ofrecer nuevos conocimientos sobre el desarrollo y el tratamiento potencial de diversas enfermedades neurológicas.
Diferentes equipos de investigación de todo el mundo han aprovechado los modelos biofísicos para cerrar esta brecha entre la imagen no invasiva y la comprensión celular del cerebro humano. Los modelos biofísicos del cerebro podrían usarse para simular la actividad cerebral, permitiendo a los neurocientíficos obtener una visión del cerebro. Sin embargo, muchos de estos modelos se basan en suposiciones demasiado simplistas, como, por ejemplo, todas las regiones del cerebro tienen las mismas propiedades celulares, que los científicos saben que son falsas desde hace más de cien años.
Construyendo modelos virtuales de cerebro
Los respectivos equipos de investigación que han realizado el estudio han analizado imágenes de 452 participantes en el Proyecto Conectoma Humano. Partiendo del trabajo de modelado computacional realizado anteriormente, permitieron a cada región del cerebro tener propiedades celulares distintas y algoritmos de aprendizaje automático explotados para estimar automáticamente los parámetros del modelo.
«Nuestro enfoque logra un mejor ajuste con los datos reales. Además, descubrimos que los parámetros del modelo de microescala estimados por el algoritmo de aprendizaje automático reflejan cómo el cerebro procesa la información», han manifestado los autores del estudio.
El equipo de investigación descubrió que las regiones del cerebro involucradas en la percepción sensorial, como la visión, la audición y el tacto, exhiben propiedades celulares opuestas a las regiones del cerebro involucradas en el pensamiento y los recuerdos internos. El patrón espacial de la arquitectura celular del cerebro humano refleja de cerca cómo el cerebro procesa jerárquicamente la información del entorno.
«Nuestro estudio sugiere que la jerarquía de procesamiento del cerebro se apoya en la diferenciación de microescala entre sus regiones, lo que puede proporcionar más pistas sobre los avances en inteligencia artificial», añaden.
Para el futuro planean extender su enfoque metodológico para examinar los datos cerebrales de los participantes de forma individual y comprender mejor cómo la variación individual en la arquitectura celular del cerebro puede relacionarse con las diferencias en las capacidades cognitivas. El equipo espera que estos últimos resultados puedan ser un paso hacia el desarrollo de planes de tratamiento individualizados con medicamentos específicos o estrategias de estimulación cerebral.
enero 20/2019 (immedicohospitalario.es)
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