A través de las matemáticas, es posible usar ordenadores para dibujar automáticamente neuronas 3D como gemelos digitales y estudiar así las diferencias entre regiones cerebrales sanas y enfermas. Un resultado prometedor para aplicaciones médicas.
Santiago Ramón y Cajal, médico español de principios del siglo XIX, está considerado el padre de la neurociencia moderna. Miró a través de un microscopio día y noche durante años, fascinado por las neuronas que encontró en el tejido cerebral humano.
A mano, dibujó minuciosamente cada tipo de neurona que descubrió, usando solo lápiz y papel. Al igual que Charles Darwin, trazó un mapa de cada detalle del bosque de neuronas que forman el cerebro, llamándolas las "mariposas del cerebro".
Ahora, 200 años después, el Proyecto Cerebro Azul ha encontrado una manera de prescindir del ojo humano, del lápiz y el papel, usando solo matemáticas para dibujar automáticamente neuronas 3D como gemelos digitales.
El método demuestra que las matemáticas se pueden usar para capturar todas las "mariposas en el cerebro", lo que nos permite usar ordenadores para crear los miles de millones de neuronas que forman el cerebro. Y eso significa que nos estamos acercando a la posibilidad de crear gemelos digitales de cerebros.
Billones de sinapsis
Esos miles de millones de neuronas forman billones de sinapsis, a través de las cuales las neuronas se comunican entre sí. Esta complejidad requiere modelos neuronales completos y redes cerebrales detalladas, reconstruidas con precisión para reproducir estados sanos y enfermos del cerebro.
A lo largo de la historia, los esfuerzos para crear esos modelos y redes se han visto obstaculizados por la falta de datos experimentales disponibles.
Pero los científicos del Blue Brain Project, de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL), han creado un algoritmo que solo necesita unos pocos ejemplos para generar un gran número de celdas únicas.
El algoritmo usa topología algebraica, un campo de las matemáticas que se vale de las herramientas del álgebra abstracta para, en este caso, representar la topología de las neuronas.
Morfologías dendríticas
La representación topológica de las neuronas se puede utilizar para estudiar las diferencias entre estados sanos y enfermos de diferentes regiones del cerebro y, en concreto, qué alteraciones estructurales de las neuronas están causando problemas importantes a las redes que forman.
Gracias al algoritmo desarrollado en esta investigación, la representación topológica de neuronas (TNS) pudo sintetizar eficientemente millones de morfologías dendríticas presentes en todas las capas y tipos morfológicos de la corteza de roedores.
El algoritmo, guiado por la arquitectura topológica de las dendritas, generó morfologías realistas de un gran número de distintos tipos de células neuronales corticales, con propiedades morfológicas y eléctricas realistas.
Así fue posible reconstruir de forma rápida y digital áreas cerebrales completas a partir de un número relativamente pequeño de células de referencia, lo que hizo posible estudiar los vínculos entre las morfologías neuronales y las funciones cerebrales a diferentes escalas espaciotemporales, e incluso remediar reconstrucciones biológicas insuficientes.
Ya es posible
La directora de esta investigación, Lida Kanari, explica que “estos resultados permiten a Blue Brain realizar simulaciones biológicamente detalladas del cerebro del ratón, reconstruyendo computacionalmente áreas del cerebro para simulaciones que replican las propiedades anatómicas de las morfologías neuronales e incluyen la anatomía específica de un área".
El fundador y director de Blue Brain, Henry Markram, explica que este desarrollo permitirá el modelado de enfermedades cerebrales en términos de células individuales y redes, ya que proporciona una herramienta para estudiar directamente el vínculo entre las propiedades morfológicas locales y la conectividad de la red neuronal que forman.
Y concluye: "este enfoque es particularmente interesante para aplicaciones médicas, porque permite estudiar las enfermedades en términos de la emergencia de una red global de patologías a partir de cambios estructurales locales en la morfología de las neuronas”.
Referencia
Computational synthesis of cortical dendritic morphologies. Lida Kanari et al. Cell Reports, Volume 39, Issue 1, 110586, April 05, 2022. DOI:https://doi.org/10.1016/j.celrep.2022.110586
