MADRID 12 Sep. (EUROPA PRESS) -
Con mapas de las conexiones entre neuronas y métodos de inteligencia artificial, los investigadores ahora han logrado predecir la actividad de neuronas individuales sin realizar una sola medición en un cerebro vivo, tal y como se publica en 'Nature'.
En concreto, científicos del Campus de Investigación Janelia del HHMI (Estados Unidos) y de la Universidad de Tubinga (Alemania) están utilizando la inteligencia artificial y el conectoma (un mapa de neuronas y sus conexiones creado a partir del tejido cerebral) para predecir el papel de las neuronas en el cerebro vivo.
Utilizando únicamente información sobre la conectividad de un circuito neuronal extraído del conectoma del sistema visual de la mosca de la fruta y una suposición de lo que se supone que debe hacer el circuito, los investigadores crearon una simulación de IA del sistema visual de la mosca de la fruta que puede predecir la actividad de cada neurona en el circuito.
"Ahora tenemos un método computacional para convertir las mediciones del conectoma en predicciones de la actividad neuronal y la función cerebral, sin comenzar primero con mediciones difíciles de adquirir de la actividad neuronal para cada neurona", comenta Srini Turaga , líder del grupo Janelia y autor principal de la nueva investigación.
De esta forma, el nuevo modelo predice la actividad neuronal producida por 64 tipos de neuronas en el sistema visual de la mosca de la fruta en respuesta a la información visual y reproduce con precisión más de dos docenas de estudios experimentales realizados en las últimas dos décadas. Al permitir a los investigadores predecir la actividad de neuronas individuales utilizando únicamente el conectoma, el nuevo trabajo tiene el potencial de transformar la forma en que los neurocientíficos generan y prueban hipótesis sobre cómo funciona el cerebro. En principio, los científicos ahora pueden usar el modelo para simular cualquier experimento y generar predicciones detalladas que se pueden probar en el laboratorio.
Por otra parte, la nueva investigación proporciona más de 450 páginas de predicciones extraídas del nuevo modelo, incluida la identificación de células que anteriormente no se sabía que estuvieran involucradas en la detección de movimiento, y que ahora pueden examinarse en moscas vivas.
Así, el trabajo del grupo proporciona una estrategia para convertir la riqueza de datos del conectoma generados por Janelia y otras instituciones de investigación en una comprensión avanzada del cerebro vivo, según los investigadores.
"Existe una gran brecha entre la instantánea estática del conectoma y la dinámica de la computación en la vida real en el cerebro vivo, y la pregunta era: ¿podemos salvar esa brecha en un modelo. Este artículo, para el ejemplo específico de la mosca de la fruta, muestra una estrategia para salvar esa brecha", dice Jakob Macke, autor principal del artículo y profesor de la Universidad de Tübingen.
