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» » Nuevo método facilita el mapeo de conexiones entre neuronas

Referencia: Max-Planck-Gesellschaft.de, 17 de octubre 2012

El cerebro humano realiza notables hazañas gracias a la interacción de un número inimaginable de neuronas que están interconectadas en redes complejas. Un equipo de científicos del Instituto Max Planck de Dinámica y Autoorganización, la Universidad de Göttingen y del Centro Bernstein de Neurociencia Computacional en Göttingen, han desarrollado un método para descifrar diagramas de circuitos neuronales. Han usado mediciones de la actividad neuronal total, y pueden determinar así la probabilidad de que dos neuronas están conectadas entre sí.

El cerebro humano se compone de alrededor de 80 mil millones de neuronas, ninguna de ellas vive o funciona aislada. Las neuronas forman una red estrechamente entrelazada que la utilizan para intercambiar señales entre sí. La disposición de las conexiones entre las neuronas está lejos de ser arbitraria, y comprender lo que las conecta promete dar una información valiosa sobre cómo funciona el cerebro. En este punto, la identificación de una red de conexión, directamente desde la estructura del tejido es prácticamente imposible, incluso en cultivos de células, con sólo unos pocos miles de neuronas. Por el contrario, en la actualidad hay métodos bien desarrollados para el registro de patrones dinámicos de la actividad neuronal. Estos patrones indican en qué momento las neuronas han transmitido una señal, creando una especie de registro de la conversación neuronal. El equipo con sede en Göttingen dirigido por Theo Geisel, Director del Instituto Max Planck de Dinámica y Autoorganización, se ha hecho con el uso de estos patrones de actividad.

Los científicos utilizan los datos de las llamadas medidas de fluorescencia de calcio que se registraron en colaboración con la Universidad de Barcelona. Este método de imagen utiliza moléculas especialmente diseñadas, colocadas en una celda, que presentan fluorescencia cuando se unen calcio. Puesto que la concentración de calcio en el interior de una neurona sigue a su actividad eléctrica, es posible registrar la actividad de miles de neuronas al mismo tiempo, ya sea de un cultivo celular o en el cerebro vivo. Sin embargo, la velocidad de la comunicación es demasiado alta para una observación directa de cómo un impulso es "activado", así que pueda separarse si una conexión es directa o se ha producido a través de varias estaciones. Teniendo en cuenta estas dificultades, el algoritmo desarrollado por el equipo de Theo Geisel hace que sea posible obtener, a partir de los datos medidos, una información muy precisa sobre las líneas de conexión de la red neuronal.

"Nuestro método se basa en un concepto conocido como transferencia entrópica", explica Olaf Stetter, del Instituto Max Planck en Göttingen, autor principal del artículo. La transferencia entrópica es una medida que se utiliza en la teoría de la información para cuantificar de forma directa los flujos de información. En otras palabras, es posible calcular cuán probable es que una señal de una neurona determinada dé lugar a una actividad en otra. "Usando esta transferencia, hemos desarrollado un método robusto que puede distinguir de manera confiable entre las verdaderas relaciones causales y las que existen sólo aparentemente en función del resultado de conexiones indirectas o de errores de medición."

Inicialmente aplicaron su nuevo método para simular los experimentos de fluorescencia de calcio. Utilizaron un modelo de red neuronal para simular las señales medidas, incluyendo los efectos realistas de la dinámica del calcio y de las mediciones de fluorescencia. Y tal como muestran los científicos, las relaciones causales de la red son de tiempo variable y dependen del estado de actividad de la red. Sólo en las fases más tranquilas de baja actividad relativa consiguieron que las relaciones causales coincidieran con la estructura real de la red. Los investigadores de Gotinga fueron capaces de utilizar esto para sus predicciones. En las fases más activas están participando  tantas neuronas simultáneamente en la conversación neuronal que no es posible fácilmente rastrear el camino de la información.

En el presente estudio, también examinaron neuronas reales. El análisis con el nuevo método reveló una concentración inusual de conexiones que rodeaban las células individuales. Los investigadores esperan que su método se puede utilizar en una amplia clase de sistemas: "Nuestro método hace posible la reconstrucción de redes neuronales sin ninguna hipótesis específica respecto a su composición. Por el contrario, podemos tomar un enfoque dirigido por los datos", subraya Demian Battaglia.

Ellos esperan que este algoritmo permita calcular los diagramas de circuitos neuronales en una escala ampliada, tanto en redes cultivadas como naturales. La información recolectada de cierta cantidad de diferentes redes neuronales podrá entonces ayudar a los investigadores a comprender cuándo y donde las neuronas crean sus conexiones, y qué criterios  utilizan para seleccionar a sus parejas.
BK/HR

- Original: “A glance at the brain's circuit diagram”
- Imagen: Las mediciones de fluorescencia de calcio muestran la actividad de las neuronas (izquierda). De aqui, los científicos pueden deducir cómo están conectadas entre sí las neuronas (derecha). © MPI for Dynamics and Self-Organization.
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Editor del blog Pedro Donaire

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