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» » » » Robots que revelan el funcionamiento interno de las células del cerebro

Un nuevo método ofrece una forma automatizada para registrar la actividad eléctrica de las neuronas en un cerebro vivo.

El acceso a los mecanismos internos de una neurona en un cerebro vivo ofrece una gran cantidad de información útil: sus patrones de actividad eléctrica, su forma, cuándo un perfil de ciertos genes se activan en un momento dado. Sin embargo, lograr esto es una ardua tarea que se considera una forma de arte, tan difícil de aprender que sólo un pequeño número de laboratorios en todo el mundo lo practican.


Pero eso podría cambiar pronto, los investigadores del MIT y Georgia Tech, han desarrollado un método que automatiza el proceso de hallar y registrar la información de las neuronas en el cerebro. Los investigadores han demostrado que un brazo robótico, guiado por un algoritmo informático para detectar células, puede identificar y registrar las neuronas en el cerebro de ratones vivos con una mayor precisión y velocidad que un experimentador humano.

El nuevo proceso automatizado elimina la necesidad de meses de entrenamiento, y proporciona la ansiada información sobre la actividad de las células vivas. Usando esta técnica, los científicos pudieron clasificar miles de diferentes tipos de células del cerebro, el mapa de cómo se conectan unas a otras, y averiguar cómo las células enfermas se diferencian de las células normales.

El proyecto es una colaboración entre los laboratorios de Ed Boyden , Benesse Career, profesor adjunto de ingeniería biológica y ciencias cerebrales y cognitivas en el MIT, y Craig Forest, profesor asistente de ingeniería mecánica en el Tecnológico de Georgia.

"Nuestro equipo ha sido interdisciplinario desde el principio, y esto nos ha permitido llevar a cabo los principios de diseño de una máquina de precisión que realice el estudio del cerebro de los vivos", comenta Forest. Su estudiante de posgrado, Suhasa Kodandaramaiah, pasó los dos últimos años como estudiante visitante en el MIT, y es el autor principal del estudio, que apareció en la edición de 6 de mayo de Nature Methods.

El método podría ser especialmente útil en el estudio de los trastornos cerebrales como la esquizofrenia, la enfermedad de Parkinson, el autismo y la epilepsia, según cuenta Boyden. "En todo caso, la descripción molecular de una célula, que se compone de su circuitos y propiedades eléctricas,. sigue siendo difícil", dice Boyden, que es miembro del Media Lab del MIT y del Instituto de Investigación Cerebral McGovern. "Si realmente pudiéramos describir cómo las enfermedades cambian las moléculas en células específicas dentro del cerebro en vivo, podríamos permitirnos mejores blancos para las drogas descubiertas."

Automatización

Kodandaramaiah, Boyden y Forest han establecido para la automatización una técnica de hace 30 años, conocida como patch clamp de células enteras, lo que implica poner una pipeta de vidrio hueco pequeña en contacto con la membrana celular de una neurona, abrir luego un pequeño poro de el membrana y registrar así la actividad eléctrica dentro de la célula. Esta habilidad suele llevarle varios meses aprenderla a un estudiante de posgrado o posdoctorado .

Kodandaramaiah se pasó cerca de cuatro meses aprendiendo el manual de técnica de patch-clamp, donde pudo apreciar su dificultad. "Cuando conseguí ser bastante bueno en eso, podía sentirlo como una forma de arte, que podían ser reducidas a un conjunto de tareas estereotipadas y a las decisiones que bien podrían ser ejecutadas por un robot", explicó.

Con tal fin, él y sus colegas construyeron un brazo robótico que bajaba una pipeta de vidrio al cerebro de un ratón anestesiado con precisión micrométrica. Conforme se mueve, la pipeta supervisa una propiedad denominada impedancia eléctrica - una medida de la dificultad de la electricidad para salir fuera de la pipeta. Si no hay células alrededor, los flujos de electricidad y la impedancia es baja. Cuando la punta golpea una célula, la electricidad también puede fluir y la impedancia sube.

La pipeta tiene pasos de dos micrómetros, la medición de la impedancia es de 10 veces por segundo. Una vez que se detecta una célula, puede pararse inmediatamente, evitando que traspase la membrana. "Esto es algo que un robot puede hacer y un humano no", subraya Boyden.

Una vez que la pipeta encuentra una célula, le aplica una succión para formar un sello con la membrana de la célula. Entonces, el electrodo puede traspasar la membrana para registrar la actividad eléctrica celular interna. El sistema robótico puede detectar las células con una precisión de un 90 por ciento, y establecer una conexión con las células detectadas de alrededor del 40 por ciento de las veces.

Los investigadores también demostraron que su método puede ser utilizado para determinar la forma de la célula, por medio de una inyección de colorante, ahora están trabajando en la extracción del contenido de una célula para leer su perfil genético.

Karel Svoboda, jefe de grupo en el Janelia Farm campus del Instituto Médico Howard Hughes, cree que esta tecnología será ampliamente adoptada, ya que elimina las barreras que han impedido a los investigadores usar más la grabación patch-clamp. "Los humanos pueden hacerlo tan bien como la máquina, pero es aburridísimo para cualquier persona, da lugar al cansancio y se empieza a cometer errores. El robot únicamente sigue la marcha", dijo Svoboda, que no formó parte del equipo de investigación.

El desarrollo de esta nueva tecnología ha sido financiada principalmente por los Institutos Nacionales de Salud, la Fundación Nacional de Ciencia y el Media Lab del MIT.

Una nueva era para la robótica

Los investigadores están ahora trabajando en una ampliación de la cantidad de electrodos, de tal manera que puedan grabar múltiples neuronas al mismo tiempo, y permitiendo potencialmente poder determinar la forma en que diferentes partes del cerebro están conectadas.

También están trabajando con colaboradores, para empezar a clasificar los miles de tipos de neuronas que se encuentran en el cerebro. Esta lista podría identificar las neuronas no sólo por su forma, que es el medio más común de clasificación, sino también por su actividad eléctrica y su perfil genético.

"Si realmente queremos saber lo que es una neurona, podemos ver su forma, y ​​comprobar cómo se activa. Entonces, si desplegamos la información genética, podemos saber realmente lo que está pasando", explica Forest. "Si sabes todo eso, tienes el panorama completo."

Boyden piensa que esto es sólo el comienzo de la utilización de la robótica en la neurociencia y el estudio a los animales vivos. Un robot como éste podría ser utilizado para inyectar fármacos en puntos específicos del cerebro, o para administrar vectores de terapia génica. Se espera que también inspire a los neurocientíficos en la consecución de otros tipos de automatización robótica, como en la optogenética, donde usan la luz para perturbar determinados circuitos neuronales y determinar así el papel causal que las neuronas desempeñan en las funciones cerebrales.

La neurociencia es una de las pocas áreas de la biología en la que los robots aún pueden crear un gran impacto, señala Boyden. "El proyecto genoma fue hecho por seres humanos y un conjunto gigante de robots que hacían toda la secuenciación del genoma. En la evolución dirigida o en la biología sintética, los robots de hacen mucho por la biología molecular. En otras partes de la biología, los robots son esenciales."

Otros co-autores incluyen al estudiante de posgrado Giovanni Talei Franzesi a MIT, y Brian Y. Chow, postdoctoral en el MIT.


- Referencia: MIT_news.edu, 7 mayo 2012, por Anne Trafton
- Imagen: De Boyden Lab.

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Editor del blog Pedro Donaire

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