Un algoritmo de IA identifica 1.300 subregiones en el cerebro de un ratón
Un algoritmo de machine learning ha creado mapas del cerebro de ratón con 1.300 subregiones analizando cómo se agrupan los tipos de células. El estudio, publicado en Nature Communications en octubre, utiliza datos genéticos de 10,4 millones de células individuales. La técnica busca superar las limitaciones de los mapas cerebrales tradicionales.
La cartografía neuronal entra en la era de la inteligencia artificial
Los neurocientíficos Bosiljka Tasic del Allen Institute for Brain Science y Reza Abbasi-Asl de la Universidad de California, San Francisco, dirigieron la investigación. El algoritmo, llamado CellTransformer, predice el tipo y la expresión génica de una célula basándose en sus vecinas. Este proceso, repetido millones de veces, permite definir «barrios» celulares. El sistema completó en horas un trabajo que para humanos sería inabarcable.
Validación y descubrimiento de nuevas áreas cerebrales
Los mapas generados por la IA coincidieron con atlas de referencia elaborados por humanos, como el Allen Mouse Brain Common Coordinate Framework. Además, identificaron subdivisiones novedosas en regiones grandes como el cuerpo estriado, lo que podría explicar sus múltiples funciones. La técnica se probó con datos de cinco cerebros de ratón, demostrando fiabilidad.
Un siglo de evolución en el mapeo cerebral
La cartografía cerebral se remonta a principios del siglo XX con los trabajos de Korbinian Brodmann. Métodos modernos, como el análisis de ARN de células individuales, han identificado miles de tipos celulares. Sin embargo, definir regiones a partir de mezclas de tipos celulares resultaba complejo sin herramientas computacionales avanzadas.
Implicaciones futuras para la neurociencia y la medicina
El método podría aplicarse a cerebros humanos y otros órganos para comparar tejidos sanos y enfermos. La identificación de subregiones más precisas permitirá interrogaciones e intervenciones más específicas. El objetivo final es comprender la organización celular en el espacio tridimensional para descifrar el funcionamiento del cerebro en salud y enfermedad.
