Archivo - Cerebro. - GETTY IMAGES/ISTOCKPHOTO / SERDARBAYRAKTAR
MADRID 31 Mar. (EUROPA PRESS) -
Un equipo internacional, con participación del investigador de la Universitat Politècnica de Catalunya-BarcelonaTech (UPC) David García Soriano, ha desarrollado el método computacional NTAC ('Neuronal Type Assignment from Connectivity'), que agiliza y facilita el trabajo para descifrar cómo se organizan y funcionan los circuitos del cerebro.
El estudio, publicado en 'Nature Communications', ha constatado la eficacia de este método para clasificar de forma automática los tipos de neuronas del cerebro de 'Drosophila', la conocida como mosca de la fruta, utilizando solo sus patrones de conectividad.
"Nuestro método requiere menos información: simplemente utiliza el grafo de conexiones entre neuronas y realiza la clasificación de forma automática, en minutos y con alta precisión. No se sabía que esto fuera posible", ha explicado David García.
Hasta ahora, esta clasificación la realizaban de forma manual neurocientíficos expertos, mediante un proceso muy laborioso y que exigía información morfológica y anatómica adicional. El nuevo método automatiza esta tarea, con alta fiabilidad, utilizando patrones de conectividad sináptica, lo que representa un cambio de paradigma en el análisis de grandes conjuntos de datos de conectómica.
NTAC se presenta en dos variantes, una semisupervisada, que aprovecha un pequeño porcentaje de neuronas etiquetadas, y una autosupervisada, que no necesita ninguna etiqueta previa. Ambas ofrecen resultados de alta precisión y se ejecutan de manera eficiente incluso en ordenadores convencionales.
DAR RESPUESTA A UN DESAFÍO
En los últimos años, proyectos como FlyWire, una iniciativa internacional que ha reconstruido el conectoma completo del cerebro de la mosca de la fruta mediante microscopía electrónica, han generado mapas detallados de todas las conexiones entre neuronas del cerebro. El siguiente paso, identificar a qué tipo celular pertenece cada neurona, seguía siendo un cuello de botella que requería meses de anotación manual.
"La aplicación directa de nuestro trabajo es precisamente la clasificación automática de neuronas en nuevos conectomas, que es un paso fundamental en neurociencia para entender cómo funcionan los circuitos del cerebro. Esto significa que futuros conectomas se podrán analizar de manera automática en cuestión de horas, en lugar de requerir largos períodos de trabajo manual", ha destacado García.
Según ha detallado, de cara al futuro, este enfoque se podría aplicar en otros ámbitos más allá de la neurociencia, por ejemplo, en minería de grafos. "Aunque esto todavía está por explorar", ha puntualizado.
El artículo es fruto de una colaboración internacional en la que han participado científicos del Princeton Neuroscience Institute (Estados Unidos), el Japan Advanced Institute of Science and Technology (Japón) y la University of Edinburg (Reino Unido).
