Desarrollan neuronas artificiales con comportamientos 'reales'

Publicado 04/12/2019 7:59:40CET
Conceptual illustration of neuron cells. Células gliales.
Conceptual illustration of neuron cells. Células gliales. - GETTY IMAGES/ISTOCKPHOTO / ROST-9D - Archivo

MADRID, 4 Dic. (EUROPA PRESS) -

Los científicos han desarrollado neuronas artificiales en chips de silicio que se comportan igual que las reales, lo que supone un logro primero en su tipo con un enorme alcance para dispositivos médicos para curar enfermedades crónicas, como insuficiencia cardíaca, Alzheimer y otras enfermedades neuronales degenerativas, según anuncian en un estudio publicado en la revista 'Nature Communications'.

Las neuronas artificiales no solo se comportan como las biológicas, sino que solo necesitan una milmillonésima parte de la potencia de un microprocesador, lo que las hace ideales para su uso en implantes médicos y otros dispositivos bioelectrónicos, explica el equipo de investigación, dirigido por la Universidad de Bath (Reino Unido) y que incluye investigadores de las universidades de Bristol, Zurich (Suiza) y Auckland (Nueva Zelanda).

El diseño de neuronas artificiales que responden a las señales eléctricas del sistema nervioso como neuronas reales ha sido un objetivo importante en la medicina durante décadas, ya que abre la posibilidad de curar las condiciones en las que las neuronas no funcionan correctamente, se han cortado sus procesos como en la médula espinal lesión, o han muerto.

Las neuronas artificiales podrían reparar biocircuitos enfermos al replicar su función saludable y responder adecuadamente a la retroalimentación biológica para restaurar la función corporal.

En la insuficiencia cardíaca, por ejemplo, las neuronas en la base del cerebro no responden adecuadamente a la retroalimentación del sistema nervioso, a su vez no envían las señales correctas al corazón, que luego no bombea tan fuerte como debería.

Pero desarrollar neuronas artificiales ha sido un desafío inmenso debido a los desafíos de la biología compleja y las respuestas neuronales difíciles de predecir.

Los investigadores modelaron con éxito y derivaron ecuaciones para explicar cómo las neuronas responden a los estímulos eléctricos de otros nervios. Esto es increíblemente complicado ya que las respuestas son 'no lineales', es decir que si una señal se vuelve dos veces más fuerte, no necesariamente provocará una reacción dos veces más grande, podría ser tres veces más grande u otra cosa.

Luego diseñaron chips de silicio que modelaron con precisión los canales de iones biológicos, antes de demostrar que sus neuronas de silicio imitaban con precisión las neuronas reales y vivas que respondían a una variedad de estimulaciones.

Los investigadores replicaron con precisión la dinámica completa de las neuronas del hipocampo y las neuronas respiratorias de las ratas, bajo una amplia gama de estímulos.

El profesor Alain Nogaret, del Departamento de Física de la Universidad de Bath, director del proyecto, admite que, "hasta ahora, las neuronas han sido como cajas negras, pero hemos logrado abrir la caja negra y mirar dentro --se congratula--. Nuestro trabajo está cambiando de paradigma porque proporciona un método robusto para reproducir las propiedades eléctricas de las neuronas reales en minucioso detalle".

"Pero es más amplio que eso, porque nuestras neuronas solo necesitan 140 nanovatios de potencia. Esa es una billonésima parte del requerimiento de energía de un microprocesador, que otros intentos de fabricar neuronas sintéticas han utilizado --destaca--. Esto hace que las neuronas sean muy adecuadas para el tratamiento de implantes bioelectrónicos para tratar enfermedades crónicas".

"Por ejemplo --prosigue--, estamos desarrollando marcapasos inteligentes que no solo estimularán al corazón a bombear a un ritmo constante, sino que usarán estas neuronas para responder en tiempo real a las demandas que se le imponen al corazón, que es lo que ocurre naturalmente en un corazón sano".

Las posibles aplicaciones podrían destacar en el tratamiento de enfermedades como el Alzheimer y las enfermedades degenerativas neuronales en general.

"Nuestro enfoque combina varios avances. Podemos estimar con mucha precisión los parámetros precisos que controlan el comportamiento de cualquier neurona con alta certeza --detalla--. Hemos creado modelos físicos del hardware y hemos demostrado su capacidad para imitar con éxito el comportamiento de las neuronas vivas reales. Nuestro tercer avance es la versatilidad de nuestro modelo que permite la inclusión de diferentes tipos y funciones de una variedad de neuronas complejas de mamíferos".

Por su parte, el profesor Giacomo Indiveri, de la Universidad de Zurich y ETF Zurich y coautor del estudio, apostilla que "este trabajo abre nuevos horizontes para el diseño de chips neuromórficos gracias a su enfoque único para identificar parámetros cruciales de circuitos analógicos".

Igualmente, el profesor Julian Paton, fisiólogo de la Universidad de Auckland y la Universidad de Bristol y coautor del trabajo señala que "la replicación de la respuesta de las neuronas respiratorias en bioelectrónica que se puede miniaturizar e implantar es muy emocionante y abre enormes oportunidades para una medicina más inteligente dispositivos que conducen a enfoques de medicina personalizada para una variedad de enfermedades y discapacidades".

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