Un nuevo método permite descifrar con más precisión el funcionamiento de los circuitos del cerebro

El investigador David Garcia Soriano, profesor Serra Húnter de la UPC, junto con otros científicos internacionales, presentan un método innovador para comprender mejor cómo se organizan y funcionan los circuitos del cerebro. El trabajo, publicado en la revista 'Nature Communications', revela aspectos clave sobre la conectividad neuronal.

"Hemos demostrado que es posible clasificar automáticamente los tipos de neuronas del cerebro de Drosophila —un organismo modelo fundamental en neurociencia— con alta precisión (especialmente en el sistema visual) utilizando únicamente sus patrones de conectividad", explica el investigador David Garcia, profesor Serra Húnter del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC). "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", explica el investigador.

Hasta ahora, esta clasificación la realizaban de forma manual neurocientíficos expertos, mediante un proceso muy laborioso y que exigía información morfológica y anatómica adicional (la forma y la posición de las neuronas). Esta tarea, según demuestra la investigación publicada, se puede automatizar con alta fiabilidad utilizando únicamente patrones de conectividad sináptica, lo que representa un cambio de paradigma en el análisis de grandes conjuntos de datos de conectómica.

"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", afirma David Garcia. Y añade: "A más largo plazo, el enfoque podría tener aplicaciones en otros dominios más allá de la neurociencia (por ejemplo, en minería de grafos), aunque esto todavía está por explorar".

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, reconoce el investigador.

La investigación publicada introduce un método, el NTAC, capaz de asignar tipos neuronales basándose exclusivamente en la conectividad sináptica, con una precisión muy elevada. Esta contribución se inserta en un contexto de expansión de los conectomas y de necesidad creciente de herramientas automáticas y escalables.

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, lo que evidencia la potencialidad de la conectividad como base para identificar tipos neuronales sin dependencia de características morfológicas.

La conjetura de que la conectividad podría ser suficiente para determinar la identidad neuronal ya fue planteada explícitamente hace unos años por el científico Sebastian Seung en su libro 'Connectome'.

Ahora, el nuevo estudio verifica la idea con datos y métodos disponibles al alcance de la comunidad científica. El trabajo 'Neuronal type assignment from connectivity' se ha publicado en acceso abierto en la revista 'Nature Communications' y presenta un avance significativo en el estudio del cerebro y la clasificación neuronal.

El artículo es fruto de una colaboración internacional entre el investigador de la UPC David Garcia, que el año pasado recibió la medalla accésit al premio Juan López de Peñalver de la Real Academia de la Ingeniería, y científicos del Princeton Neuroscience Institute, el Japan Advanced Institute of Science and Technology y la University of Edinburg. Además, la revista 'Nature Communications' destaca el estudio en la sección Focus como uno de los trabajos publicados más interesantes sobre el cerebro.