Este nuevo avance científico permite descubrir cómo funcionan los circuitos del cerebro con una precisión sin precedentes gracias a la automatización.
Eva Marabotto
La Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) ha liderado un hito en la neurociencia actual. El investigador David García Soriano ha presentado un método innovador junto a expertos internacionales. Este avance permite descubrir cómo funcionan los circuitos del cerebro con una precisión sin precedentes gracias a la automatización.Este trabajo se ha publicado recientemente en la prestigiosa revista 'Nature Communications'. La investigación revela aspectos fundamentales sobre la conectividad de las neuronas en organismos complejos.
El equipo ha utilizado el cerebro de la mosca Drosophila como modelo principal de estudio. Este organismo es esencial para entender la biología neuronal a nivel global. El nuevo sistema permite clasificar las células de forma automática y muy rápida. Hasta ahora, este proceso requería meses de trabajo manual por parte de científicos especializados.
Un cambio de paradigma en la neurociencia
El método desarrollado utiliza únicamente el grafo de conexiones entre las neuronas para trabajar. "Hemos demostrado que es posible clasificar automáticamente los tipos de neuronas con alta precisión utilizando sus patrones de conectividad", explica David García, profesor Serra Húnter del Departamento de Ciencias de la Computación de la UPC. Según el experto, este avance reduce drásticamente la información necesaria para el análisis.
El sistema logra realizar en pocos minutos tareas que antes eran extremadamente laboriosas. Los investigadores ya no dependen de la forma o la posición física de las células. Esta técnica aprovecha la conectividad sináptica para identificar cada unidad del sistema nervioso. El descubrimiento supone un cambio total en el manejo de grandes volúmenes de datos biológicos.
Tecnología aplicada al mapa neuronal
La herramienta técnica se denomina NTAC y presenta dos variantes muy eficientes. Una de ellas es autosupervisada y no necesita etiquetas previas para funcionar correctamente. La otra versión aprovecha un pequeño porcentaje de datos ya conocidos para mejorar. Ambas opciones funcionan en ordenadores convencionales sin requerir una potencia de cálculo extraordinaria.
"Los futuros conectomas se podrán analizar de manera automática en cuestión de horas", afirma David García, investigador vinculado a la Real Academia de la Ingeniería. Esta velocidad permitirá procesar mapas detallados de conexiones que antes eran inalcanzables. El proyecto FlyWire ya había mapeado el cerebro de la mosca, pero faltaba este paso crucial.
Colaboración internacional y acceso abierto
El estudio es el resultado de una cooperación entre España, Estados Unidos, Japón y el Reino Unido. Institutos de prestigio como el Princeton Neuroscience Institute han participado en el proceso. La revista 'Nature Communications' ha destacado el artículo en su sección especial por su relevancia científica. La comunidad investigadora ya tiene acceso a estos datos para seguir avanzando en el área.
Este hallazgo confirma teorías previas sobre la identidad de las neuronas y su comportamiento. La conectividad es suficiente para determinar qué función cumple cada célula en el sistema. Además, los autores sugieren que esta tecnología podría aplicarse pronto en otros campos como la minería de datos. El éxito de la UPC refuerza la posición de la ciencia española en el panorama tecnológico mundial.
