La mayor reconstrucción en 3D de una parte del cerebro hasta la fecha, que muestra hasta el más mínimo detalle cada célula y su red de conexiones, fue realizada por científicos estadounidenses cuyo objetivo es comprender mejor el funcionamiento de este órgano, que en gran medida sigue sin explicarse.
En su trabajo publicado en la revista Ciencia (Nueva ventana) (en inglés), el profesor de biología celular Jeff Lichtman y sus colegas lograron visualizar en tres dimensiones la estructura de un milímetro cúbico de corteza temporal de un cerebro humano.
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Para entender completamente cómo funciona el cerebro humano, es necesario tener un buen conocimiento de su estructura de alta resolución. Primer plano de un fragmento mapeado hasta el más mínimo detalle.
Foto: Investigación de Google y Laboratorio Lichtman.
El profesor Martin Parent, del Centro de Investigación CERVO, asociado a la Universidad Laval, no participó en el trabajo, pero cree sin embargo que la calidad de las imágenes obtenidas es Impresionante e incluso espectacular si piensas en todo el trabajo que hay detrás.
este logro.
Neurona 101
- El cerebro humano contiene aproximadamente 100 mil millones de neuronas.
- La neurona es una célula especializada diseñada para transmitir información a otras células.
- Transmite impulsos nerviosos a lo largo de una extensión llamada axón.
- Al final del axón se encuentran las sinapsis, las áreas de contacto entre neuronas.
- La neurona recibe información nerviosa a través de las dendritas que rodean su núcleo.
- El funcionamiento del cerebro se basa en gran medida en las propiedades estructurales y funcionales de la interconexión entre neuronas.
Como un grano de arroz
Si este milímetro cúbico equivale al tamaño de un grano de arroz, la información que contiene no es despreciable, ya que contiene 57.000 células, 230 milímetros de vasos sanguíneos y nada menos que 150 millones de sinapsis.
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La mayor reconstrucción 3D con resolución sináptica de un fragmento de cerebro humano hasta la fecha.
Foto: Universidad de Harvard/Laboratorio Lichtman
En primer lugar, este milímetro cúbico de tejido sano se extrajo de una mujer epiléptica de 45 años durante una cirugía. Posteriormente fue cortado en 5000 nanorebanadas
1000 veces más fino que un cabello humano.
A continuación, los investigadores del laboratorio del profesor Lichtman tomaron imágenes de microscopio electrónico de cada uno de estos cortes para captar los detalles de la estructura del cerebro a nanoescala, es decir, a la millonésima de milímetro.
Habitualmente, la microscopía electrónica puede obtener imágenes de alta resolución de un volumen pequeño, lo que no es el caso en este estudio. Puede parecer muy pequeño, un milímetro cúbico, pero para este tipo de microscopio es enorme
indica el profesor Parent.
Esta altísima resolución permite ver detalles como los contactos entre sinapsis, que corresponden a la forma en que las neuronas se comunican entre sí, algo imposible con un microscopio óptico.
Gracias a esta altísima resolución pudieron clasificar los diferentes tipos de neuronas y ver cómo están conectadas
añade Martín Parent.
Luego, esta información permitió a los algoritmos de aprendizaje automático creados por Google reconstruir el extremadamente complejo cableado del cerebro en 3D. Algo inaudito para una parte del cerebro humano.
La imagen principal muestra las seis capas de células de la corteza.
Lo impresionante es que al ampliar aún más la imagen con la herramienta, el nivel de detalle se mantiene en alta resolución y se ve muy hermoso. Y podrás mover la imagen para observarla en 3D desde todos los ángulos.
Referencias
El laboratorio del profesor Lichtman se especializa en el estudio de los conectomas, un área de investigación dedicada a crear un catálogo de la estructura del cerebro, hasta las células individuales. En última instancia, estos mapas nos permitirían comprender mejor las funciones del cerebro, pero también sus disfunciones que conducen a enfermedades neurológicas, que siguen siendo poco conocidas.
Los investigadores de Google han creado algoritmos de inteligencia artificial (IA) que pueden procesar los datos recopilados para reconstruir y mapear el tejido cerebral en tres dimensiones.
Diez años de trabajo
La información recogida a través de esta colaboración durante un periodo de 10 años representa nada menos que 1.400 terabytes de datos, el equivalente a 14.000 películas en resolución 4K.
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Un algoritmo de aprendizaje automático trazó el camino de las neuronas y otras células.
Foto: Universidad de Harvard/Lichtman Lab/Google/D. Pastor
Encontramos varias cosas en este conjunto de datos que no entendemos. Todavía existe una enorme brecha entre lo que sabemos y lo que queda por aprender
afirma el profesor Lichtman en un comunicado de prensa.
Nuevos conocimientos
Este trabajo permitió conocer que las dendritas de las neuronas se pueden clasificar en función de su orientación. De hecho, estas extensiones arborescentes presentan una curiosa simetría, estando unas orientadas hacia el frente y otras hacia la parte trasera.
También podemos ver apretados remolinos de axones, las finas fibras que transportan señales de una célula cerebral a otra.
La visualización también nos permite ver detalles nunca antes vistos de la estructura de la neurona. Es importante saber que, en todo el tejido cerebral, la gran mayoría de los axones (96%) establecen sólo una conexión con una célula nerviosa, y un pequeño número (3%) establece dos. Este trabajo muestra que un grupo raro de axones (1%) establece decenas de conexiones, hasta 50.
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Los investigadores creen que las fuertes conexiones entre las neuronas explican los comportamientos bien aprendidos.
Foto: Universidad de Harvard/Lichtman Lab/Google/D. Pastor
Una hipótesis propuesta para explicar estas numerosas conexiones: ayudaría a explicar cómo los comportamientos bien aprendidos, como quitar el pie del acelerador para pisar el freno en un semáforo en rojo, prácticamente no requieren pensamiento después de una práctica repetida.
El equipo también notó algunas peculiaridades en el tejido cerebral, como una pequeña cantidad de axones que forman círculos extendidos. Como la muestra de tejido sano se tomó de una persona epiléptica, los investigadores no quieren especular sobre la naturaleza de estas anomalías, que podrían ser patológicas o simplemente raras.
Los limites
Según Martin Parent, si bien el uso de la microscopía electrónica permite obtener imágenes de alta definición, también tiene límites.
Esta técnica nos muestra la morfología de las neuronas. Te permite clasificarlos según su forma y ver cómo están conectados. Otras técnicas de microscopía utilizan inmunotinción que nos permite ver las proteínas contenidas en las neuronas.
La ausencia de etiquetado representa un límite, ya que las neuronas sólo pueden clasificarse por su morfología, sin tener en cuenta su contenido neuroquímico, su contenido proteico
señala el profesor.
La profesora se entusiasma al ver las imágenes. magnífico
que muestran claramente todas las regiones de las neuronas.
¡Pero no sabemos qué idioma hablan! ¿Qué neurotransmisores se liberan? ¿Dopamina, serotonina? ¿Son estos neurotransmisores excitadores o inhibidores?
Por tanto, este trabajo permite un análisis morfológico, pero sólo combinando varios enfoques podremos comprender claramente la actividad de las neuronas y todas sus comunicaciones.
Tenemos indicios de contenidos neuroquímicos con características morfológicas, pero sigue siendo muy indirecto.
señala.
El profesor Parent añade que también hay que tener en cuenta que este milímetro cúbico sólo pertenece a una persona y que ciertamente existen variaciones de un individuo a otro. Sin embargo, este tipo de trabajo eventualmente permitirá comparar tejidos sanos con tejidos de cerebros enfermos para comprender cómo se organizan… y desorganizan los circuitos.
Una cosa es segura, este trabajo muestra la gran complejidad de la organización de las neuronas. Es muy impresionante ver la complejidad del cerebro humano… y que muchas veces es mucho más complejo que el que encontramos en otras especies.
Cargando preguntas
El trabajo continúa… en ratones
Por el momento, los autores del trabajo no planean mapear un cerebro humano completo porque la tecnología aún no está lista. En cambio, los dos equipos quieren crear un mapa completo y de alta resolución del cableado neuronal de un ratón, que aún requerirá alrededor de 1.000 veces la cantidad de datos que el grupo acaba de producir a partir del fragmento de un milímetro de corteza humana.
Mapear el cerebro de un ratón no carece de interés para los humanos, ya que permitirá, por ejemplo, observar la actividad cerebral asociada al libre albedrío, que permite tomar decisiones individuales.
