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Avance científico: identifican neuronas equivalentes entre cerebros

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Un grupo internacional de investigadores en neurociencia ha hecho un avance importante en el entendimiento del cerebro humano: han desarrollado una técnica que permite reconocer neuronas similares en distintos cerebros, iniciando así una nueva etapa en el análisis comparativo de la estructura cerebral y sus funciones. Este descubrimiento señala un avance importante en la neurociencia contemporánea, con posibles repercusiones en el estudio de enfermedades del sistema nervioso, la creación de tratamientos personalizados y la inteligencia artificial.

El cerebro del ser humano está formado por cerca de 86 mil millones de neuronas, cada una de ellas con estructuras y funciones que cambian en complejidad de acuerdo a su posición y conexión con otras células. Hasta el momento, uno de los retos principales de la neurociencia ha sido la incapacidad de identificar células equivalentes entre distintos cerebros debido a la variabilidad anatómica y funcional entre individuos, incluso dentro de una misma especie.

El reciente enfoque integra métodos avanzados de transcriptómica, que se refieren al análisis de los genes que están activos en las células, con algoritmos de machine learning. Esta integración permite a los investigadores contrastar los patrones de expresión de genes en cada neurona y definir sus equivalencias en función, aunque se encuentren en diferentes cerebros. El estudio se focalizó primeramente en organismos animales como el ratón, comúnmente empleado en investigaciones neurológicas, y más tarde fue confirmado en tejidos cerebrales de humanos.

Este método posibilita crear una suerte de «mapa global» de clases neuronales, lo cual simplifica la comparación entre distintas personas y especies. Reconocer neuronas equivalentes es crucial para comprender la organización y funcionamiento de las redes neuronales que controlan capacidades como el aprendizaje, la memoria, el lenguaje y las emociones.

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Además de permitir comparaciones anatómicas más precisas, el avance representa un paso clave hacia la comprensión de enfermedades neurológicas y psiquiátricas. Al poder identificar neuronas análogas en cerebros sanos y afectados por patologías como el Alzheimer, el Parkinson, la esquizofrenia o el autismo, los investigadores podrán observar con mayor claridad cómo y cuándo se producen las alteraciones en las redes neuronales. Esto podría conducir a tratamientos más dirigidos y personalizados, basados en las características celulares específicas de cada paciente.

Otro aspecto relevante es la utilidad del hallazgo en el ámbito del desarrollo de modelos computacionales del cerebro. La posibilidad de contar con un catálogo estandarizado de tipos neuronales equivalentes facilita la simulación de circuitos cerebrales complejos, lo que a su vez podría contribuir al avance de la inteligencia artificial y de las interfaces cerebro-máquina.

El estudio también suscita cuestiones esenciales acerca de la particularidad y la universalidad del cerebro humano. ¿Hay «neuronas prototipo» que son comunes a todas las personas? ¿Qué nivel de variación es aceptable para mantener funciones mentales parecidas? Este método facilita el camino para explorar científicamente estas preguntas.

Aunque los resultados son prometedores, los investigadores reconocen que aún queda mucho por explorar. El cerebro es un órgano dinámico, cuya actividad está influenciada no solo por la genética, sino también por factores ambientales, emocionales y sociales. El nuevo método representa una herramienta poderosa, pero debe integrarse con otras aproximaciones para capturar toda la complejidad del sistema nervioso.

El descubrimiento representa un cambio significativo en la neurociencia actual, posibilitando un lenguaje unificado entre cerebros diferentes y promoviendo estudios comparativos que antes eran imposibles. Con este progreso, la ciencia avanza un paso hacia el entendimiento de los misterios del órgano más complejo del cuerpo humano y a idear métodos más efectivos para su cuidado y entendimiento.

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