sábado, 11 de noviembre de 2017

Un catálogo de tipos de neuronas es imprescindible para mejorar nuestro conocimiento del cerebro humano.



Una nueva base de datos podría arrojar luz sobre cómo funcionan los cerebros de las personas



pyramidal nerve cell
Una nueva base de datos ofrece una mirada profunda a las células nerviosas humanas vivas,
revelando elaboradas estructuras de ramificación y miles de formas,
 como esta neurona llamada célula piramidal
 (imagen de la célula, a la izquierda, y reconstrucción digital en 3-D, a la derecha).
 Imagen: Instituto Allen para la Neurociencia.


El cerebro humano rebosa diversidad. Al extraer  tejidos delicados y vivos durante la neurocirugía y luego estudiar las células que lo componen, los investigadores están descubriendo el conjunto de caracteres neuronales que dan lugar a nuestros pensamientos, sueños y recuerdos.

Hasta la fecha, los Investigadores del Instituto Allen para la Neurociencia en Seattle han descrito las formas intrincadas y las propiedades eléctricas de unas 100 células nerviosas, o neuronas, obtenidas de los cerebros de 36 pacientes que se han sometido a cirugía para operaciones tales como la extirpación de tumores cerebrales o epilepsia. Para llegar al lugar correcto, se tuvo que eliminar un pequeño trozo de tejido cerebral, que generalmente se descarta como residuo médico. En este caso, el tejido cerebral se empaquetó rápidamente y se envió todavía vivo a los investigadores.

Una vez allí, el tejido humano ha sido analizado y vuelto a analizar. Algunas neuronas se sometieron a microscopía detallada, lo que reveló intrincadas estructuras de ramificación y una amplia gama de formas. Las células también se sometieron a pequeñas descargas de electricidad, lo que permitió a los investigadores ver cómo las neuronas podrían haberse comunicado con otras células nerviosas en el cerebro. El Instituto Allen lanzó la primera base de datos pública de estas neuronas el 25 de octubre.

Una neurona llamada célula piramidal, por ejemplo, tiene una ramificación tupida de dendritas (naranja en la reconstrucción tridimensional digital, arriba) que se extiende desde su cuerpo celular (círculo blanco). Esas dendritas recogen señales de otros vecinos neuronales. Otras dendritas (rojas) se ramifican a continuación. El axón de la célula (azul) envía señales a otras células que las impulsan a la acción.


Chandelier cell
Imagen de Instituto Allen para la Neurociencia

 
En otra neurona llamada Chandelier (arriba), las ramas verticales de su axón transmisor de señal, que sirve para silenciar otras células, cuelgan alrededor del cuerpo de la neurona.



Basket cell
Imagen de Instituto Allen para la Neurociencia


Al igual que la neurona llamada Chandelier, la  neurona llamada Martinotti (abajo) silencia otras células con mensajes provenientes de su axón enmarañado y largo, que abarca varias capas de la corteza cerebral, la capa externa arrugada que está involucrada en pensamientos de mayor nivel. Y en una neurona llamada Basket (arriba), las ramas axónicas, que permiten que la célula nerviosa envíe mensajes a otras neuronas, se agrupan densamente alrededor del cuerpo de la célula.

Ya que las neuronas desempeñan diferentes roles en el cerebro, la nueva base de datos puede ayudar a los investigadores a desentrañar los detalles de esas diversas funciones. Existen datos similares para las células obtenidas de los cerebros de otros animales, como los ratones, pero hasta ahora, los datos sobre neuronas vivas de humanos habían sido escasos.

"Estas neuronas son increíblemente bellas", según Ed Lein, un neurocientífico del Instituto Allen que trabaja en el proyecto. "Se ven como árboles. Son mucho más complejos que las células similares en un ratón".



Martinotti cell

Imagen de Instituto Allen para la Neurociencia





Basado en:  http://www.brain-map.org/overview/index.html


miércoles, 1 de noviembre de 2017

Publicado un extenso y detallado mapa de cableado cerebral de ratón



Contiene 300 neuronas rastreadas en un extenso mapa de cableado cerebral


Un equipo de científicos del Campus de Investigación Janelia ha realizado un gran esfuerzo para  aumentar el número de neuronas totalmente rastreadas en el cerebro del ratón. Los investigadores y estudiosos de todo el mundo ahora pueden navegar y descargar los datos tridimensionales ya que el resultado está a disposición pública.



Las neuronas individuales se extienden a través del cerebro del ratón, en detalle de alta resolución.
En esta reconstrucción, los investigadores marcaron manualmente los caminos sinuosos de tres neuronas
(que se muestran en rosa, amarillo y blanco).  
Imagen : Janelia Research Campus, equipo del proyecto MouseLight

Dentro del cerebro del ratón, las neuronas individuales zigzaguean a través de los hemisferios, generan patrones de ramificación y, como han mostrado los investigadores, a menudo extienden fibras delgadas de casi medio metro de largo.

Los científicos pueden ver y explorar estas extensiones nerviosas en 3-D, en el mapa más extenso del cableado del cerebro del ratón conseguido hasta ahora. El mapa, resultado de un esfuerzo continuo de un equipo ecléctico de investigadores en el Campus de Investigación Janelia, reconstruye la forma y la posición de más de 300 de los aproximadamente 70 millones de neuronas existentes en el cerebro del ratón.

"Trescientas neuronas es solo el comienzo", dice el neurocientífico Jayaram Chandrashekar, quien dirige el equipo del proyecto Janelia, llamado MouseLight por su trabajo que detalla los circuitos del cerebro del ratón. Él y sus colegas esperan rastrear cientos de neuronas más en los próximos meses, y están compartiendo toda la información con la comunidad de neurociencia.

El equipo lanzó su conjunto de datos actual y una herramienta de análisis, llamada MouseLight NeuronBrowser, el 27 de octubre de 2017, e informará del trabajo en noviembre en la reunión anual de la Sociedad para la Neurociencia en Washington DC.  Esperan que los hallazgos ayuden a los científicos a investigar sobre cómo se organizan las neuronas y cómo fluye la información a través del cerebro.


En un libro de texto de biología típico, las neuronas se parecen a un huevo frito con una cola pegada a él. Las neuronas envían mensajes que corren por la cola, o axón, y otras neuronas captan los mensajes a través de zarcillos de ramificación llamados dendritas. Los científicos saben desde hace mucho tiempo que la visión de las neuronas en los libros de texto se simplifica demasiado, dice Chandrashekar. Los datos del equipo sugieren que las neuronas a menudo son mucho más extensas y conectadas de lo que los científicos tenían en mente.

Los investigadores han construido amplios mapas que describen qué partes del cerebro se conectan a que otra parte, pero la captura de una vista ampliada de las neuronas individuales está plagada de obstáculos técnicos. Los científicos tienen que iluminar las neuronas dentro del cerebro de un ratón, cortarlo en láminas delgadas, tomar imágenes de las láminas con un microscopio y luego seleccionar neuronas individuales entre los millones de imágenes recolectadas.

El equipo de Janelia resolvió el problema afinando cada paso del proceso. "Este trabajo solo fue posible con un enfoque científico de equipo", dice Korff. Los investigadores que participaron en el proyecto abarcaron desde neurocientíficos y anatomistas hasta científicos informáticos e ingenieros de software.

Primero, los investigadores inyectaron cerebros de ratón con un virus que resalta solo unas pocas docenas de neuronas. Luego, el equipo "limpió" el cerebro para ayudar a que la luz penetrara en el tejido. A continuación, un microscopio de luz de alta tecnología iluminó el cerebro con pulsos de luz, tomó una imagen de las neuronas resaltadas y eliminó una rebanada de cerebro de 200 micrómetros con una cuchilla giratoria. Todo el proceso se repitió hasta que se generó una imagen de todo el cerebro.




Los científicos de Janelia han rastreado la forma y la posición de más de 300 neuronas en el cerebro del ratón;
 en esta reconstrucción compuesta, cada neurona está representada por un color diferente.
Imagen: Janelia Research Campus, equipo del proyecto MouseLight



Las imágenes capturadas de microscopía de dos fotones muestran un axón y dendritas
 que sobresalen del cuerpo celular de una neurona (esfera en el centro).
 Imagen: Janelia Research Campus, equipo del proyecto MouseLight


Una de las neuronas que los investigadores rastrearon en el cerebro del ratón
(que se muestra en rosa) se extiende por los hemisferios,
 enviando axones de ramificación a diferentes regiones.
Imagen: Janelia Research Campus, equipo del proyecto MouseLight


El microscopio, una versión ultrarrápida de un método llamado "microscopía de dos fotones", proporciona suficiente energía para hacer que las neuronas resaltadas brillen sin iluminar otros planos focales. Eso  da a los investigadores las imágenes nítidas necesarias para el mapeo neural. Cada imagen del cerebro produce aproximadamente 20 terabytes de datos, el espacio de almacenamiento de 4.000 DVD. Se utilizan algoritmos sofisticados para unir las imágenes, y un equipo de siete personas expertas recorre el conjunto de datos resultante para desentrañar digitalmente las neuronas individuales.

Estas personas son trazadores de neuronas a tiempo completo; sus esfuerzos y el software que utilizan son críticos para la creación de mapas de alta calidad, dice el neurocientífico Nelson Spruston, director senior de programas científicos de Janelia. Hace dos años, cada persona habría necesitado una semana o dos para rastrear el camino de una neurona a través del cerebro. Hoy, mediante el uso de algoritmos de rastreo de neuronas y software desarrollado por MouseLight y el grupo de Computación Científica de Janelia, cada miembro del equipo puede rastrear aproximadamente una neurona por día, dice.

Ahora que la secuencia de generación de imágenes y rastreo por parte del equipo está funcionando a pleno rendimiento, "Llegaremos a 1.000 neuronas totales detectadas en aproximadamente un año" según Spruston. Al alcanzar esta marca, el equipo espera que los datos arrojen nuevos conocimientos sobre cómo la elaborada ramificación de las rutas neuronales canalizan la información dentro del cerebro.  

Y están apareciendo sorpresas con sólo 300 neuronas completamente rastreadas por el  equipo. Por ejemplo, los axones de las neuronas individuales en el tálamo a menudo se ramifican profusamente en combinaciones inesperadas de áreas corticales, tales como las regiones involucradas en el gusto, el tacto y el movimiento. De manera similar, en el subículo (Parte del hipocampo, una región involucrada en el aprendizaje y la memoria), las neuronas casi siempre se extienden a diferentes regiones neuronales. En el neocortex, la estructura de seis capas asociada con las funciones cognitivas más elevadas, muchas proyecciones de una sola neurona se ensanchan de forma expansiva. Una de las neuronas que los investigadores rastrearon se encontraba dispersa por toda la corteza cerebral, enviando axones largos y ramificados que se arqueaban en ambos hemisferios como una explosión de fuegos artificiales.

"Esto fue sorprendente para mí", dice Spruston. "No tenía idea de que una sola neurona cortical pudiera enviar tantas conexiones a gran parte del cerebro". La capacidad de ver las neuronas con tanto detalle permite apreciar plenamente la extensión de su comunicación.

La neurocientífica Eve Marder de la Universidad de Brandeis está de acuerdo. "Sabíamos que las diferentes regiones del cerebro se hablaban entre sí, pero verlo en 3-D es diferente", dice. "Los resultados son tan impresionantes porque te dan una idea muy clara de cómo está conectado todo el cerebro".

El nuevo recurso permitirá a todos los estudiantes con conexión a Internet visualizar las neuronas reales, no solo los dibujos en los libros de texto, dice Chandrashekar. El trabajo del equipo que crea cientos de reconstrucciones de una sola neurona de alta calidad, presentadas en un volumen de referencia fácilmente accesible, podría acelerar la investigación científica y guiar la formación de hipótesis y podría proporcionar una visión más completa de cómo se envían las señales neuronales a través del cerebro".



domingo, 29 de octubre de 2017

El sistema linfático en el cerebro



Teniendo en cuenta todos los avances recientes en el mapeo de los circuitos complejos del cerebro humano, uno pensaría que a estas alturas ya sabríamos todo lo que hay que saber sobre la anatomía básica del cerebro. Eso es lo que hace que el descubrimiento recientemente descrito sea tan extraordinario. Al contrario de lo que se aprende en la escuela de medicina, el sistema linfático del cuerpo se extiende al cerebro, un descubrimiento que podría revolucionar nuestra comprensión de muchos trastornos cerebrales, desde la enfermedad de Alzheimer hasta la esclerosis múltiple.

Investigadores del Instituto Nacional de Trastornos Neurológicos y Accidentes Cerebrovasculares (NINDS), el Instituto Nacional del Cáncer (NCI) y la Universidad de Virginia, hicieron este descubrimiento utilizando una técnica especial de Imagen por Resonancia Magnética (MRI) para escanear los cerebros de voluntarios humanos sanos. Como se puede ver en este video en 3D creado a partir de imágenes de una mujer de 47 años, el cerebro, al igual que el cuello, el tórax, las extremidades y otras partes del cuerpo, posee una red de vasos linfáticos (en verde) que sirve como canal para hacer circular las células inmunes clave y devolver productos de desecho metabólicos al torrente sanguíneo.





¿Cómo podía haberse soslayado el sistema linfático del cerebro durante todos estos años? En realidad, algunos científicos habían sugerido hace siglos que los vasos linfáticos rodeaban también el cerebro. Pero a falta de datos de respaldo, esas ideas fueron en gran medida olvidadas o descartadas como erróneas. Los científicos generalmente asumieron que el cerebro, a diferencia del resto del cuerpo, tenía una capacidad especial para deshacerse de los productos de desecho a través del líquido cefalorraquídeo. (De hecho, algunos de los productos de desecho del cerebro probablemente lleguen al torrente sanguíneo a través del líquido cefalorraquídeo). Además, los vasos linfáticos no son evidentes en las imágenes microscópicas estándar, y no son visibles en los escáneres MRI estándar porque se ubican justo al lado de  vasos sanguíneos mucho más grandes y más conspicuos.


Vasculatura cabeza de paloma



Ese pensamiento comenzó a cambiar hace un par de años. Primero, usando un microscopio de alta potencia para examinar el cerebro de ratones, un equipo de científicos descubrió estructuras similares a canales asociadas con las meninges, una capa coriácea de tejido protector que rodea el cerebro. Estudios posteriores llevaron a esos investigadores a concluir que esos canales llevaban líquido linfático.

Por suerte, el investigador Daniel Reich, vio una conferencia de Jonathan Kipnis, uno de los investigadores de la Universidad de Virginia que hizo el descubrimiento en el ratón. Reich no sabía mucho sobre el sistema linfático, pero, como neurólogo y radiólogo que estudiaba la Esclerosis Múltiple y otras enfermedades inflamatorias del cerebro, sabía mucho sobre el sistema inmunológico, el cerebro y las imágenes cerebrales. Le hizo pensar: ¿y si los hallazgos en ratones se aplicaran a los humanos?

Entonces, Reich y sus colegas decidieron unir fuerzas con el grupo de la Universidad de Virginia. Sabían que para buscar vasos linfáticos en los cerebros de los seres humanos vivos, tendrían que encontrar la manera de atenuar el brillo de los vasos sanguíneos del cerebro en las imágenes por resonancia magnética. Afortunadamente, tenían algunos trucos bajo la manga.

Como se describe en su artículo publicado en la revista eLife, los investigadores inyectaron un tinte llamado gadobutrol en cinco personas sanas antes de tomar imágenes de sus cerebros con un escáner MRI clínico estándar. Mientras que el tinte hace que los vasos sanguíneos se iluminen en las imágenes por resonancia magnética, también se sabe que parte del gadobutrol se escapa de los vasos sanguíneos. Los investigadores plantearon la hipótesis de que si los vasos linfáticos circulaban junto a los vasos sanguíneos del cerebro humano (como ocurre en los ratones), entonces algo de gadobutrol debería penetrar en los vasos linfáticos, haciendo que también se iluminaran.

Cuando los investigadores escanearon los cerebros de las personas de la manera habitual, lo único que pudieron distinguir fueron los vasos sanguíneos. Eso no fue una sorpresa. Pero, cuando sintonizaron el escáner MRI de una manera un tanto diferente, utilizando un enfoque llamado imágenes de “sangre opacada” para opacar el brillo de los vasos sanguíneos, apareció otro sistema de vasos más pequeños pero igualmente brillantes. ¡Exacto! El cerebro humano sí tenía vasos linfáticos.

Como confirmación, los investigadores realizaron otra ronda de imágenes por resonancia magnética con un tinte que contenía moléculas más grandes que eran mucho menos capaces de filtrarse a través de los vasos sanguíneos y de ese modo llegar a los vasos linfáticos. En esas condiciones, los vasos más pequeños no eran visibles.

Este es un descubrimiento muy bueno, pero ¿qué significa para las personas que sufren de trastornos cerebrales? Debido a que el sistema linfático juega un papel vital en la respuesta inmune, Reich dice que el nuevo conocimiento podría ser importante para comprender, tratar y prevenir los trastornos cerebrales que involucran la inflamación relacionada con el sistema inmune. Tales condiciones incluyen la Esclerosis Múltiple, la apoplejía, la enfermedad de Alzheimer, la enfermedad de Parkinson, y tal vez incluso algunas afecciones de salud mental.

Por ejemplo, Reich ahora está ansioso por comparar la función del sistema linfático cerebral en personas con Esclerosis Múltiple en comparación con la gente sana. Además, debido a que los investigadores han compartido libremente su enfoque innovador para visualizar los vasos linfáticos del cerebro, los neurocientíficos de todo el mundo ahora pueden comenzar a explorar preguntas similares en los grupos de pacientes a los que tengan acceso para realizar sus investigaciones.

Basado en:

Human and nonhuman primate meninges harbor lymphatic vessels that can be visualized noninvasively by MRI. Absinta M, Ha SK, Nair G, Sati P, Luciano NJ, Palisoc M, Louveau A, Zaghloul KA, Pittaluga S, Kipnis J, Reich DS. Elife. 2017 Oct 3;6.

Structural and functional features of central nervous system lymphatic vessels. Louveau A, Smirnov I, Keyes TJ, Eccles JD, Rouhani SJ, Peske JD, Derecki NC, Castle D, Mandell JW, Lee KS, Harris TH, Kipnis J. Nature. 2015 Jul 16;523(7560):337-341.


jueves, 19 de octubre de 2017

La textura de los alimentos: ¿Nos gusta la textura de los alimentos, o no, condicionados por nuestro cableado cerebral?





Multidendritic neuron in a drosophila tongue
Foto por: Zhang, Y.V., Aikin, T.J., Li, Z., and Montell, C.,
University of California, Santa Barbara



Es un problema que los padres conocen muy bien: un niño no come porque su avena es demasiado viscosa o una rebanada de manzana es demasiado dura. ¿Es que el pequeño está dando la lata? ¿O hay una base biológica para que nos gusten los alimentos en función de su textura? Esta imagen, que muestra la lengua (roja) de una mosca de la fruta (Drosophila melanogaster), proporciona algunas de las primeras evidencias de que la biología podría desempeñar un papel en nuestra selección de alimentos.

La imagen muestra una célula nerviosa mecanosensorial recientemente descubierta (en verde), que se llama md-L, abreviatura de neurona multidendrítica en el labelo. Cuando la mosca extiende su lengua para comer, las cerdas del pelo (líneas rojas cortas) existentes en su superficie se doblan en proporción a la consistencia del alimento. Si una cerda está doblada lo suficientemente fuerte, la fuerza se detecta en su base por uno de los brazos de una neurona md-L. En respuesta, el brazo dispara una señal eléctrica que se transmite a la parte central de la neurona y hacia el cerebro a través del brazo informativo saliente, o axón.

Lo interesante es que el axón md-L se conecta directamente al centro del gusto del cerebro. Ahí es donde llegan las señales entrantes desde otras neuronas en la base de la cerda del pelo que ofrecen información sobre el sabor de este alimento. Toda la información está integrada en una opción inmediata: ¿comer o no comer? Si la preocupación textural de la neurona md-L es lo suficientemente prominente como para anular la atracción del gusto, la mosca de la fruta buscará en otra parte su próxima comida.

Aunque la mosca de la fruta puede tener poco en común con un ser humano, después de todo, nuestro último antepasado común data de aproximadamente 800 millones de años, compartimos un sorprendente número de similitudes biológicas. De hecho, explorar esas similitudes es lo que llevó a Yali Zhang, un estudiante postdoctoral en el laboratorio de Craig Montell de la Universidad de California en Santa Bárbara, a tomar esta micrografía.

Zhang comenzó su trabajo con la intención de descubrir qué células de la mosca de la fruta forman una proteína similar a un canal transmembrana, que se cree que ayuda a una amplia gama de organismos a sentir una variedad de fuerzas mecánicas. Los humanos tienen varias versiones de estos canales transmembrana, una de las cuales puede desempeñar un papel clave en la audición cuando se activa por el sonido en las células ciliadas del oído.

Sin embargo, cuando Zhang miró la mosca de la fruta a través de su microscopio confocal, se sorprendió al ver que el canal transmembrana se expresaba en la lengua, específicamente en las neuronas md-L. Debido a que Zhang y Montell sabían que las células sensibles a los químicos, o el sabor, en la lengua de Drosophila ya habían sido descubiertas, y  se conocía que el canal transmembrana era un mecanosensor en el oído humano, formularon la hipótesis de que las neuronas md-L podrían estar involucradas en el registro de sensaciones mecánicas, como la textura de los alimentos.

El equipo ha generado evidencia experimental para respaldar esa hipótesis, incluida esta micrografía que acaba de obtener los máximos honores en el concurso de premios Drosophila Image Award, patrocinado por la Genetics Society of America. En este Premio, todas las imágenes se evalúan no solo por sus cualidades llamativas, sino por la importancia de su investigación y la claridad con la que muestra los resultados. En otras palabras, ¡por la belleza y la ciencia!



Basado en: The Basis of Food Texture Sensation in Drosophila. Zhang YV, Aikin T, Li Z, Montell C. Neuron. 2016 Aug 17;91(4):863-877.

sábado, 23 de septiembre de 2017

Mapeando la retina



Networks of neurons in the mouse retina
Redes de neuronas en la retina del ratón. Las células verdes forman una red eléctrica acoplada;
 las células rojas expresan un marcador fluorescente distintivo para distinguirlas de otras células; 
las células azules se etiquetan con un anticuerpo contra una enzima que produce óxido nítrico, 
importante en la señalización retiniana.
 Estas imágenes ayudan a identificar los tipos de células de la retina, 
sus moléculas de señalización y sus patrones de conectividad.
Imagen: Jason Jacoby y Gregory Schwartz, de la Universidad Northwestern


Para Gregory Schwartz, Investigador, trabajar en total oscuridad tiene sus beneficios. Sólo en ausencia de luz puede Schwartz aislar las neuronas en reposo de la retina del ojo y estimularlas con luz (su excitante natural) para que disparen señales eléctricas. Tales señales no sólo proporcionan una lectura de las propiedades intrínsecas de cada neurona, sino información que permite al investigador de la visión deducir cómo funciona y como forja conexiones con otras neuronas.

La retina es el tejido neural sensible a la luz que recubre la parte posterior del ojo. Aunque sólo tiene el tamaño de un sello de correos, cada una de nuestras retinas contiene alrededor de 130 millones de células y más de 100 tipos de células distintas. Estas células están organizadas en múltiples capas de procesamiento de información que trabajan juntas para absorber la luz y traducirla en señales eléctricas que fluyen a través del nervio óptico hasta el centro visual apropiado en el cerebro. Al igual que otras partes del ojo, la retina puede dañarse, y las enfermedades de la retina, incluyendo la degeneración macular relacionada con la edad, la retinitis pigmentosa y la retinopatía diabética, siguen siendo las principales causas de pérdida de visión y ceguera en todo el mundo.

En su laboratorio en la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad Northwestern, en Chicago, Schwartz realiza investigación básica, que es parte de un esfuerzo mucho mayor entre los investigadores de la visión, para ensamblar una lista de piezas que explique todos los tipos celulares necesarios para hacer una retina. Una vez que Schwartz y otros investigadores se acerquen a la conclusión de esta lista, el siguiente paso será elaborar los detalles del cableado interno de la retina para comprender mejor cómo se generan las señales visuales. Este tipo de información  contiene la clave para detectar las enfermedades de la retina en su estado inicial y de forma más precisa, y permitiría la reparación de los circuitos mal conectados que afectan a la visión, y tal vez incluso más adelante se podría abordar la creación de una retina protésica mejorada.



Resultado de imagen de David Hubel y Torsten Wiesel


Schwartz centra la mayor parte de su atención en la quinta capa más interna de la retina, que se compone principalmente de neuronas llamadas células ganglionares. Aunque el conteo continúa, se estima que hay más de 40 tipos de células ganglionares. Estas células se autoorganizan en circuitos que se especializan en extraer una característica específica de una señal visual y procesarla aún más. Este proceso es complejo y asombroso. De hecho, Schwartz calculó que estas células continuamente emiten información, desde cada punto en el espacio visual, destinada al cerebro, mediante 150 vías visuales diferentes. Cada vía proyecta información específica, tal como forma, color, contraste, movimiento, dirección y ubicación.

Este año, Schwartz y Amurta Nath, estudiante de Northwestern, informaron haber descubierto dos nuevos tipos de células ganglionares de la retina que seleccionan la orientación, es decir, informan al cerebro si un objeto se coloca vertical u horizontalmente. Curiosamente, los neurólogos David Hubel y Torsten Wiesel ganaron el Premio Nobel de Fisiología y Medicina de 1981 por descubrir la orientación selectiva en la corteza cerebral. El último descubrimiento muestra que la retina transmite al cerebro una señal de orientación paralela.


Schwartz y sus colegas se están dedicando a generar estrategias para desmontar y recomponer, o "hacer ingeniería inversa", varias partes de la retina del ratón. El primer paso en el proceso es idear métodos para determinar cómo interactúan las células ganglionares, así como a detectar la forma en la que varios tipos de células de la retina se conectan para formar circuitos. La creación de esta "matriz de conectividad" implicará un etiquetado preciso de las distintas células y sinapsis.

Para Schwartz, el paso dos será ir más allá de una descripción puramente anatómica de las células y comenzar a definir cómo funcionan estos circuitos con múltiples componentes. El objetivo es conseguir que al excitar las células individuales dentro de un circuito con un patrón definido de luz, se pueda predecir con precisión la fuerza y ​​la duración de la señal eléctrica que cada célula va a generar.

Para lograr esta proeza, se requerirá un modelado informático muy sofisticado. Schwartz, con formación en biología computacional, piensa que ese trabajo debe basarse en una comprensión detallada de los diferentes tipos de células, su fisiología, y su comportamiento de señalización a menudo complejo, no lineal. Este acercamiento ascendente a la modelización informática requiere un gran esfuerzo, pero Schwartz piensa que es la única manera de obtener la matemática correcta.

Durante su formación postdoctoral, Schwartz quería aplicar sus habilidades computacionales para mapear el cerebro con sus decenas de miles de millones de células y conexiones. Schwartz rápidamente se dio cuenta de que esto  sería una tarea abrumadora. Entonces, durante una rotación requerida en un laboratorio de investigación de la visión, quedó fascinado por la retina y el conocimiento que puede ser obtenido estudiando un sistema neural mucho más pequeño, más simple, cuyo único input es la luz y su única salida es predecible ya que transcurre a través del embudo que forma el  nervio óptico. A diferencia de la cartografía de todo el cerebro, Schwartz decidió que la cartografía de la retina era algo que realmente podría ser un proyecto realizable en unos pocos años.

Si este tipo de mapeo neuronal detallado puede lograrse para la retina, proporcionará más ímpetu para el esfuerzo de identificar y mapear todos los circuitos en el cerebro humano, que es el  objetivo específico de la Iniciativa norteamericana BRAIN (Investigación del Cerebro a través de Neurotecnologías Innovadoras).



Basado en:  Cardinal orientation selectivity Is represented by two distinct ganglion cell types in mouse retina. Nath A, Schwartz GW. J Neurosci. 2016 Mar 16;36(11):3208-3221.

jueves, 14 de septiembre de 2017

La persistencia de las huellas neurales


Nuestros cerebros tienen un cuadro detallado de nuestras manos y dedos, que persiste incluso décadas después de una amputación, según se ha  descrito en el estudio publicado por investigadores de la Universidad de Oxford. El hallazgo podría tener implicaciones para el control de las prótesis de nueva generación.




Según detalla la líder del equipo de investigadores, la Dra. Tamar Makin: "Se creía que la imagen de la mano en el cerebro, localizada en la corteza somatosensorial primaria, sólo podía mantenerse si había una entrada sensorial regular desde la mano representada. De hecho, los libros de texto enseñan que la "imagen" se “sobrescribirá” si se detiene la entrada de impulsos nerviosos procedentes del miembro referido. Si ese fuera el caso, las personas que han sufrido una amputación de la mano mostrarían una actividad extremadamente baja o nula relacionada con su enfoque original en esta área del cerebro, en este caso, la mano. Sin embargo, también se conoce que la gente experimenta sensaciones fantasma de partes del cuerpo amputadas, ya que la intención de mover ese miembro inexistente, se puede “sentir” como si se hubiera movido realmente.

Por ello, los investigadores se propusieron estudiar  la información subyacente a la actividad cerebral en los movimientos fantasma, para ver cómo variaba respecto a la actividad cerebral de las personas moviendo manos y dedos reales.

El equipo de investigadores del Laboratorio de Oxford utilizó un escáner de Resonancia Magnética MRI de Ultra Alta Potencia (7 Tesla) para observar la actividad cerebral en dos personas que habían perdido la mano izquierda mediante  amputación hacía 25 y 31 años, pero que todavía experimentaban sensaciones fantasma vívidas, y como grupo de control estudiaron once personas que mantenían ambas manos y eran diestros. A cada persona se le pidió que moviera los dedos de su mano izquierda de forma individual.

Según indicaba la publicación encabezada por la Dra. Sanne Kikkert, encontraron que, aunque había menos actividad cerebral relacionada con la mano izquierda en los amputados, los patrones específicos que componían la composición de la imagen de la mano seguían igualando a las personas del grupo de control, que mantenían todos sus miembros.






Representation of the left hand fingers in the brain




El equipo confirmó los resultados trabajando con un tercer amputado, que había experimentado una pérdida de cualquier comunicación entre la parte restante de su brazo y su cerebro. Incluso esta persona tenía una representación residual de los dedos de su mano desaparecida, 31 años después de su amputación.

Uno de los participantes en el estudio fue Chris Sole. Chris, cuya mano fue amputada en 1989, ha participado en varios estudios y ha sido elegido para este estudio específicamente por el fuerte sentido del movimiento en su mano amputada que todavía experimenta. Explicó: "Sientes que puedes mover los dedos y tienes control individual de cada uno de ellos”.

El estudio actual brinda una nueva oportunidad para desbloquear una de las preguntas más intrigantes sobre la capacidad del cerebro para cambiar adaptativamente a nuevas circunstancias: ¿qué sucede con el cerebro una vez que se pierde una entrada clave? Para responder a esta pregunta, los científicos hasta ahora han recurrido a estudiar las representaciones de los inputs restantes (no afectados) para ver si estos han cambiado. Este enfoque deja sin explorar la posibilidad de que la función original del cerebro pueda estar preservada, aunque de forma  latente. Al estudiar las sensaciones fantasmas en los amputados, estos hallazgos derriban el pensamiento establecido en la neurociencia, al mostrar que el cerebro mantiene la actividad, a pesar de un cambio drástico en las estradas de estímulos.

Al demostrar una topografía estable a pesar de la amputación, este hallazgo cuestiona hasta qué punto es necesario un aporte sensorial continuo para mantener la organización en la corteza sensorial, reabriendo así la cuestión de lo que sucede con un territorio cortical una vez que se pierde su input principal.

Estos hallazgos que proporcionan una nueva visión sobre la plasticidad del cerebro, son compatibles con otros estudios de la corteza visual del cerebro, que descubrieron que la enfermedad ocular degenerativa, que limita la entrada de estímulos visuales, no cambiaba la representación cerebral del campo visual.

Según Sanne Kikkert, investigadora principal de este estudio: "Parece que incluso, tal como se pensaba anteriormente, el cerebro realiza una reorganización cuando se pierden inputs sensoriales, pero no borra la función original de un área cerebral".



La topografía se preserva a pesar de la ausencia de input periféricos


"Esto eliminaría una barrera a la neuroprostética -extremidades protésicas controladas directamente por el cerebro-  generada por la suposición de que una persona perdería el área del cerebro que pudiera controlar la prótesis. Si el cerebro retiene una representación de los dedos individuales, esto podría ser explotado para proporcionar el control fino necesario.



lunes, 4 de septiembre de 2017

Impresionantes imágenes de neurociencia



Los investigadores del QBI - Instituto del Cerebro de Queensland - están produciendo hermosas imágenes en el proceso de estudio del cerebro. Éstas son sólo algunas de ellas.







Axones en flor: esta imagen proviene del hipocampo, una región del cerebro importante para el aprendizaje y la memoria. Imagen de Iris Wang







A medida que las neuronas crecen en el cultivo in-vitro, desarrollan redes extensas y establecen conexiones entre sí. Las neuronas mostradas aquí se han incubado con una proteína, mostrada en rosa, que se une a estas regiones sinápticas. Imagen de Callista Harper.








El citoesqueleto de actina en las células neurosecretorias experimenta una dramática transformación después de la estimulación. La imagen muestra una reconstrucción en 3D de la red de actina cortical basal. La imagen se tomó seis minutos después de la estimulación con Ba, que causa la secreción. En respuesta, la red de actina cortical experimenta una  remodelación. Los anillos de acto-miosina II se ven en la parte inferior izquierda de la forma celular ayudan a recuperar las vesículas secretoras que se han fusionado con la membrana plasmática. Imagen de Andreas Papadopulos, Laboratorio Meunier






Parte de la misión central del QBI es entender los procesos fundamentales del cerebro. Para hacer eso, a menudo trabajan con el gusano simple (C. elegans). Este gusano tiene apenas 1 mm de adulto y tiene exactamente 302 neuronas. Este sistema simple hace el estudio de las neuronas mucho más fácil. Las neuronas motoras de C. elegans inervan el cuerpo del gusano entero, por lo que cuando se visualizan con proteínas fluorescentes muestran el perfil del animal, que convenientemente han formado las siglas QBI. Imagen de Nick Valmas.







Se trata de una sección histológica  del hipocampo con los cuerpos celulares teñidos de azul. Las membranas neuronales están en rojo, y los botones presinápticos activos y los núcleos celulares en verde. Imagen de Rodrigo Suárez.






Nuestros cerebros son máquinas increíbles, y tienen una gran variabilidad entre las personas. Aquí hay imágenes escaneadas de 15 cerebros de estudiantes universitarios que muestran las similitudes y diferencias en forma y pliegues. Imagen de Veronika Halasz, ex estudiante en el laboratorio de Cunnington, que estudia cómo el cerebro procesa la atención y predice acciones.






Los axones (las prolongaciones de una neurona) del hipocampo están finamente separados (mostrados como las líneas azules) y marcados con toxinas coloreadas (mostradas en verde y rojo). Imagen por el Dr. Iris Wang en el laboratorio de Anggono, que está explorando la plasticidad neural y cómo  se controlan los receptores para el glutamato en la comunicación entre las neuronas.






Esta proyección de tres capas de una célula ganglionar en la retina del ojo muestra cada una de las ramas neuronales (dendritas) codificadas por colores según su profundidad en la retina. (Rojo> verde> azul). Un estudio reciente del profesor Williams mostró que las dendritas no son sólo estructuras pasivas para transmitir señales, sino que son activas en el procesamiento de información sobre el movimiento de luz. Imagen de Ben Sivyer.








¿No son hermosas las neuronas? Las células del primer lóbulo óptico (lámina) de los camarones transmiten la información al segundo lóbulo óptico (médula). Mientras que los seres humanos ven en 3 canales, los camarones utilizan al menos 12, ¡incluyendo la luz UV y polarizada! Tienen el sistema visual más complejo  conocido de cualquier animal en el mundo. Imagen de Hanne Thoen del laboratorio Marshall, que investiga la neurociencia de la visión.







Imagen de un solo plano de una neurosfera, una bola de células crecidas a partir de una sola célula madre. Las células gliales (naranja) y los núcleos celulares (púrpura) han emigrado desde el centro de la esfera. La neurona ocasional (agua) también ha escapado del centro negro de la esfera. De archivo: Chanel Taylor.






Esta imagen de un  remolino en forma de vórtice  es una representación del esfuerzo que soportan  las células cerebrales. Las células de cada lado del cerebro deben recorrer un largo camino a través del complejo entorno de la línea media para establecer conexiones.
Imagen de Laura Morcom.







Dos neuronas se entrelazan, formando conexiones y proporcionándose apoyo mutuo para el crecimiento. En esta hermosa imagen etérea así se nos muestran. Por Nadia Cummins.






Donde el arte se encuentra con la ciencia. Un bosque de neuronas. Las neuronas corticales (del cerebro) aquí están teñidas  y aumentadas 20 veces. Imagen de Chanel Taylor.






Esta imagen muestra la dirección del vuelo y los patrones del ala del periquito común, al volar a través de una brecha. Las aves son "conscientes del cuerpo", y pueden volar a través del follaje denso con alta precisión. La investigación del laboratorio de Srinivasan demuestra que los periquitos vuelan a través de aberturas más anchas que su envergadura sin cambiar la posición de sus alas, pero cierran sus alas cuando la abertura es más estrecha (a la izquierda). Imagen de Hong Vo e Ingo Schiffner.







Esta impresionante imagen es una instantánea de un seguimiento en vivo de la proteína mutante de bucle Munc18-1, que ha sido implicada en la aparición de epilepsia infantil y otras enfermedades neurodegenerativas. El Laboratorio Meunier examina algunas de las partes más pequeñas del cuerpo -proteínas a nivel molecular- para rastrear procesos moleculares de las células nerviosas y conocer cómo transmiten mensajes. Imagen de Ravi Kiran Kasula.






¿Estás hipnotizado? Esta imagen es un modelo estilizado simple que muestra la disposición de la corteza visual del cerebro.Imagen de J. Hunt.







Esta hermosa célula en forma de estrella es un astrocito. Son importantes para el sistema nervioso, ya que mantienen el entorno de trabajo de las neuronas. Imagen de Dana Bradford.







Esta imagen es la cabeza de una Drosophila melanogaster, también conocida como la mosca común de la fruta. Imagen captada con un microscopio de luz Zeiss. Imagen de Luke Hammond







Conseguido: una impresionante imagen de un ganglio de la raíz dorsal crecido en una matriz de colágeno 3D. Un ganglio de la raíz dorsal es un grupo de cuerpos de células nerviosas en la médula espinal. Imagen de Zac Pujic.







Truenos y relámpagos: las células (azul) en el cerebro se comunican a través de axones que comparten caminos comunes que parecen nubes de tormenta (amarillo). Estos axones se proyectan a largas distancias para hacer la sinapsis eléctrica que conectan las regiones distales del cuerpo. Imagen de Rob Sullivan







Una neurosfera diferenciada mostrada en cuatro colores. Las neuroesferas son grupos de células que se forman a partir de una única célula madre: dan a los científicos un método para investigar los precursores neuronales en el laboratorio. De archivo: Chanel Taylor






Fantásticas estructuras impulsan nuestra imaginación. Se trata de neuronas corticales cultivadas, marcadas con fluorescencia, para visualizar las células inhibidoras GABA (verde), los canales de calcio regulados por voltaje de tipo L (rojo) y los núcleos celulares (azul), dispuestos en un patrón que recuerda a los elefantes de patas grises del pintor Dalí. Imagen de Helen Gooch.



Basado en: https://www.instagram.com/qldbraininstitute/

jueves, 24 de agosto de 2017

Desentrañando la complejidad del cerebro



Cómo mapear los circuitos que nos definen


Los neurocientíficos quieren entender cómo las redes de neuronas producen comportamientos complejos, pero incluso las redes más simples desafían la comprensión.



Ilustración de Daniel Hertzberg/Nature



Marta Zlatic posee lo que podría ser la colección de películas más tediosa de la historia. En su laboratorio en el Campus de Investigación Janelia en Ashburn, Virginia, la neurocientífica ha almacenado más de 20.000 horas de vídeo en blanco y negro con larvas de mosca de la fruta (Drosophila). Las estrellas de estas películas están haciendo lo que suele hacer un gusano, como retorcerse y arrastrarse, pero las imágenes están ayudando a responder a una de las preguntas más importantes en la neurociencia moderna: cómo los circuitos del cerebro crean el comportamiento.

Es un objetivo importante en toda la neurociencia: averiguar cómo se conectan las neuronas, cómo se mueven las señales a través de las redes y cómo estas señales trabajan juntas para pilotar un animal, tomar decisiones o -en humanos- para expresar emociones y crear conciencia.

Incluso bajo las condiciones más monótonas - "iluminación normal; sin señales sensoriales; sin hambre ", dice Zlatic – a sus larvas de mosca se les puede forzar para realizar 30 acciones diferentes, incluyendo la retracción o el giro de la cabeza, o el rodamiento. Las acciones son generadas por un cerebro que comprende sólo 15.000 neuronas. Eso no es nada comparado con los 86 mil millones en un cerebro humano, que es una de las razones por las que a Zlatic y sus compañeros de equipo les gustan tanto los gusanos.

"Por ahora, en realidad, la larva de Drosophila es el modelo ideal", dice Albert Cardona, colaborador y esposo de Zlatic, que también está en Janelia. "Si se puede obtener el diagrama del cableado, se tiene un excelente punto de partida para ver cómo funciona el sistema nervioso central".

Zlatic y Cardona lideran dos de las docenas de grupos alrededor del mundo que están generando diagramas de cableado detallados para cerebros de organismos modelo. Las nuevas herramientas y técnicas para diseccionar cerebros y rastrear sus conexiones han acelerado el progreso en los últimos años. Y los diagramas de redes neuronales resultantes están produciendo sorpresas - mostrando, por ejemplo, que un cerebro puede usar una red de múltiples maneras para crear los mismos comportamientos.

Pero comprender incluso el más simple de los circuitos - órdenes de magnitud más pequeños que los de los gusanos de Zlatic - presenta una serie de desafíos. Los circuitos varían en disposición y función de animal a animal. Los sistemas tienen redundancia que hace difícil fijar una función a un circuito. Además, el cableado por sí solo no explica completamente cómo los circuitos generan comportamientos; Hay que considerar también otros factores como el papel de los neuroquímicos. Trato de evitar el uso de la palabra "entender", dice Florian Engert, quien está reuniendo un atlas del cerebro de pez cebra en la Universidad de Harvard en Cambridge, Massachusetts. "¿Qué quieres decir cuando dices que entiendes cómo funciona algo? Cuando lo mapeas, realmente no has entendido nada, todavía ".

Sin embargo, los científicos están comenzando a detectar patrones en circuitos simples que pueden operar en cerebros más complejos. "Esto es lo que esperamos", dice Willie Tobin, un neurocientífico de la Escuela de Medicina de Harvard en Boston, Massachusetts: "que podamos encontrar principios generales que nos puedan ayudar a entender sistemas más grandes".


Examinando circuitos


El cerebro más simple para el que los científicos tienen el diagrama de cableado completo es el del gusano nematodo  Caenorhabditis elegans, que tiene poco más de 300 neuronas. Su conectoma - un mapa de cada conexión neural única - se completó en la década de los 80. Pero observar esas conexiones en acción ha sido difícil. Y algunos neurocientíficos son escépticos de que el cerebro del gusano funcione de la misma manera que los cerebros más grandes.



Scientists reconstructed this zebrafish larva’s brain wiring from 16,000 slices.
Los científicos reconstruyeron el cableado cerebral de esta larva de pez cebra
partiendo de  16.000 rodajas.
Crédito: Hildebrand, Engert, Lichtman – Nature


Por eso muchos, como Zlatic, han confiado en otro bastión invertebrado del laboratorio de biología, la mosca de la fruta. Las larvas de Drosophila son lo suficientemente complejas como para mostrar algunos comportamientos interesantes, pero tienen las suficientes pocas neuronas como para hacer posible un proyecto de mapeo de circuitos. Además, Zlatic y sus colegas tienen una serie de técnicas como la optogenética, en la que  proteínas sensibles a la luz se utilizan para controlar o monitorizar la actividad neuronal de las moscas en sus actividades habituales.

Zlatic y Cardona están desarrollando métodos para recolectar imágenes transversales de alta resolución del cerebro larvario de la mosca y para automatizar el proceso laborioso de localizar todas las conexiones de sección a sección. Luego, haciendo coincidir los comportamientos y los patrones de actividad con sus mapas, los equipos pueden averiguar qué circuitos contribuyen a qué comportamientos.

Un rompecabezas, por ejemplo, es cómo los cerebros eligen entre dos acciones en competencia. El año pasado, Cardona, Zlatic y sus equipos rastrearon el circuito que permite a los gusanos, cuando se enfrentan a una molesta bocanada de aire, escoger entre esconder la cabeza o flexionarla (el mismo animal, sometido a dos bocanadas de aire, puede la primera vez flexionar la cabeza y esconderla la siguiente vez). Los equipos identificaron qué neuronas parecían que estaban respondiendo al soplo de aire, y utilizaron la optogenética para activarlas. Con ello, podían ver inhibido  el circuito de esconder la cabeza, mientras que el de flexión se fortalecía, todo en el espacio de unos pocos milisegundos. Luego construyeron un modelo computacional que predice la respuesta cuando las larvas son estimuladas de una manera particular.

Un montón de laboratorios están estudiando el conectoma de la mosca de la fruta adulta, también. Todo el cerebro, con 135.000 neuronas, es demasiado grande para reconstruirse en su totalidad, por lo que en su lugar los científicos están buscando partes más pequeñas del sistema nervioso, donde pueden estudiar el cableado y la actividad a la misma vez.

Tobin, por ejemplo, trabaja con una sección del cerebro de la mosca de la fruta que ayuda a procesar los olores - un circuito llamado glomérulo olfativo. El cerebro de la mosca tiene 50 de tales glomérulos, cada uno formado por algunas docenas de neuronas en una región que mide no más de 20 micrómetros de diámetro, y cada uno de ellos se compone de dos mitades que reciben señales de las antenas izquierdas y derechas de la mosca, respectivamente. En el último estudio de Tobin, publicado en mayo del 2017, él y su equipo tomaron un glomérulo, lo cortaron finamente y utilizaron la microscopia electrónica para reconstruir el diseño de las 50 neuronas de un tipo particular, incluyendo a qué otras neuronas se conectan y con qué intensidad. La comparación de las dos mitades reveló algunas diferencias notables en el número de células y el cableado, incluso aunque la función del circuito no estuviera modificada.

Tobin sugiere que el cableado del circuito está compensando los caprichos del desarrollo que llevó a que las dos mitades parecieran algo diferentes. Esta robustez, dice, es probable que sea una característica general de todos los cerebros, y podría perderse en algunos trastornos. "La enfermedad es un fracaso de robustez que el sistema no ha podido compensar", dice.

Engert está concentrando sus esfuerzos en el cerebro de las larvas del pez cebra (Danio rerio), que tiene alrededor de 100.000 neuronas. En mayo de 2017, su equipo publicó una reconstrucción de todo un cerebro de la larva del pez cebra y lo usó para mirar las vías que toman las neuronas similares mientras se extienden y conectan durante el desarrollo. Esperaban cierto grado de aleatoriedad en el viaje desde el cerebro hasta la médula espinal, porque en mamíferos tales proyecciones a menudo se vuelven enredadas y desordenadas. Pero las neuronas del pez cebra que examinaron permanecieron juntas en paquetes, y tomaron rutas de imagen especular en cada lado del animal. Lo que parece ser importante para guiar estas células, dice Engert, son sus programas genéticos. Estas señales de cableado "son mucho más dogmáticos de lo que pensábamos anteriormente", dice.

Algunos equipos están construyendo diagramas de circuito para las regiones del cerebro del ratón. En 2014, por ejemplo, un grupo dirigido por Sebastian Seung, ahora en la Universidad de Princeton en Nueva Jersey, publicó un mapa de las neuronas y sus conexiones en la retina del ratón. Al mirar las formas de las neuronas y las conexiones que hicieron - las neuronas en forma de estrella tienen más sinapsis que las neuronas con menos ramas, por ejemplo - el equipo podría especular sobre cómo las células se comunicaban. Algunas de las células recién mapeadas eran conocidas por enviar señales a otras con un retardo de tiempo, lo que podría explicar cómo el ojo transmite información sobre un objeto en movimiento.


Atascos


Si los circuitos neuronales pueden enseñar una lección, es que ninguna red es tan  pequeña como para no producir sorpresas, o frustrar los intentos de comprensión. Durante 30 años, la neurocientífica Eve Marder, de la Universidad de Brandeis en Waltham, Massachusetts, ha estado trabajando en un circuito simple de 30 neuronas en el sistema gástrico del cangrejo. Su papel es simple y el diagrama de cableado se conoce desde hace décadas. Sin embargo, el circuito tiene misterios que desentrañar. 

Marder ha demostrado, por ejemplo, que aunque los circuitos de los animales individuales pueden parecer iguales y producir el mismo resultado, varían ámpliamente en la fuerza de sus señales y la conductancia en sus sinapsis. Hoy en día, estudia cómo los circuitos mantienen su identidad en el tiempo, como  son reemplazadas cosas, como los canales de iones y los receptores. "¿Qué reglas se usan para reemplazar todos los componentes mientras se mantiene un circuito?", pregunta, agregando que todos estos desafíos también se aplicarán a las redes más grandes. "Estamos muy lejos de saber cómo desentrañar el tipo de información que se obtiene de un animal cuando realiza una tarea compleja".

Los científicos se están preparando para ese desafío. El esfuerzo ha requerido varias nuevas maneras de recolectar y analizar datos, con técnicas que se han desarrollado en los últimos cinco años. El grupo de Zlatic trabajó con otros en Janelia para afinar sus herramientas optogenéticas. Y para analizar los vídeos de gusanos, Zlatic reclutó a estadísticos y científicos informáticos especializados en Inteligencia Artificial para idear formas de clasificar los movimientos de las larvas.

A continuación, en el laboratorio de Cardona, los científicos trabajaron cartografiando cerebros de larvas, compilando miles de imágenes de rodajas de cerebro tomadas con microscopios de electrones y rastreando  minuciosamente las conexiones entre las neuronas. Este mapa constituye el punto de partida para el resto de sus esfuerzos: mapear el circuito, manipular el circuito, observar el comportamiento (ver la imagen 'Conectando los puntos'). El equipo utiliza este protocolo para revelar cómo un circuito en el cerebro de Drosophila llamado el cuerpo de hongo controla el aprendizaje y la memoria, vinculando los sentimientos de recompensa o castigo con la información sensorial. Pero el proceso de mapeo es muy laborioso en este momento, dice Cardona. La reconstrucción de una porción de 160 neuronas del circuito de detección de olores de moscas para otro estudio ocupó al equipo de Cardona durante más de 1.100 horas. Una estimación, extrapolando desde el  trabajo previo con la mosca de la fruta, sugiere que un mapa del cerebro de la mosca adulta completa requeriría cientos de años-persona para completarlo. Automatizar el proceso ayudaría, pero los algoritmos pueden agregar conexiones falsas u obviar algunas de ellas.




Conectando los puntos. Nik Spencer / Nature

Para saber como el cerebro genera la conducta, los investigadores siguen un proceso de múltiples pasos, combinando un diagrama de las conexiones neuronales con datos sobre el comportamiento. Trabajar con los cerebros simples de la larva de la mosca de la fruta, hace que el proceso sea mas manejable.

Con el microscopio electrónico, se toman miles de imágenes de finas rebanadas del cerebro.
Para construir una imagen en 3D, se traza cada neurona a través de las rebanadas y se identifican sus conexiones.

Una neurona en un circuito se activa con un pulso de luz. Una señal pasa a través del circuito y se estudia el comportamiento resultante.

Comportamiento 1: La larva gira la cabeza. Comportamiento 2: La larva esconde la cabeza


Aquellos que trabajan en circuitos más grandes a menudo descomponen el problema, ensamblando primero una lista de tipos de células. El Atlas de Conectividad del Cerebro de Ratón en el Instituto Allen en Seattle, Washington, está tomando este enfoque. En el trabajo publicado en 2014, el equipo identificó 49 tipos de células solamente en la corteza visual del ratón; Las células varían en tamaño y forma, qué tan rápido disparan y qué genes expresan. El equipo espera muchos más tipos de células en todo el cerebro. "Hasta 10.000 tipos neuronales sería mi suposición", dice Hongkui Zeng, que trabaja en el atlas en el Instituto Allen.

Cuando se le pidió que estimara  la cantidad de datos necesarios para el mapa de todo el cerebro del ratón, Zeng primero se rió. Después comentó: "Van a ser números astronómicos. Ni siquiera sé si hay una palabra para describir esto. Está más allá de los petabytes. Petabytes de petabytes.

Esa cantidad de datos sería generada por un solo conectoma de un animal, pero muchos científicos quisieran llegar a un punto donde pudieran producir varios y compararlos. Tobin piensa que los mapas de cableado de diferentes animales probablemente mostrarán diferencias importantes, y tal vez, funcionalmente interesantes.

Otra prioridad en las listas de deseos de muchos neurocientíficos es la grabación de muchas neuronas simultáneamente. De esta manera, los investigadores podrían estimular una neurona y ver qué otras son activadas, y luego construir una imagen dinámica de la cadena de mando que conduce a la conducta. Ese será "el próximo gran desafío para los cerebros más complejos", dice Zeng.

Incluso en el circuito de 30 células estudiado por Marder, esto sigue siendo hipotético. Marder puede insertar los electrodos en un puñado de células a la vez. Otros investigadores que estudian pequeños circuitos utilizan varias técnicas para proporcionar una representación de  qué célula está disparando y cuándo. Por ejemplo, los investigadores pueden medir el calcio liberado de las neuronas después de disparar, o mirar la fluorescencia en respuesta a un cambio en el voltaje a través de la membrana de una célula. Pero esto es como medir la velocidad de un coche por la fuerza de la brisa que crea: las representaciones no son tan rápidas como el propio ritmo de disparo. "Ahora se pueden grabar todas las neuronas, pero un poco lentamente, como dos veces por segundo", dice Zlatic. "Pero es demasiado lento para el ritmo de funcionamiento de los circuitos que investigamos."

Zlatic incide en el hecho de que  está comenzando a ver patrones de repetición en cómo las neuronas en sus larvas de la mosca se organizan y cómo crean bucles de retroalimentación. Esta disposición modular, dice ella, podría facilitar el proceso una vez que el equipo tenga un mapa terminado. 

"Cuando se tiene información parcial todo parece un gran caos", dice. "Quizás lo más sorprendente es que una vez que empiezas a ver un sistema relativamente completo, se encuentra el sentido que tiene".

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