- El Instituto Allen utilizó seis sondas Neuropixels para registrar simultáneamente diferentes regiones del sistema visual del ratón.
- En agosto publicó datos de 81 roedores, que comprenden la actividad de alrededor de 300,000 neuronas.
- Es el conjunto de datos de este tipo más grande jamás recopilado, tres veces más grande que el récord anterior.
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Los científicos observan desde hace años neuronas de ratón y otros animales en su búsqueda por aprender cómo funciona el sistema visual. Para ello, les introducen electrodos metálicos y monitorean sus reacciones.
Este tipo de análisis demostró ser una poderosa vía para entender el mecanismo: hay neuronas que responden a colores o formas específicas; otras que lo hacen con respecto a ubicaciones particulares en el espacio o la dirección de la cabeza y otras a rasgos completos o individuales.
Sin embargo, hay ciertas dificultades para mirar las neuronas individualmente en la corteza prefrontal. Esa parte del cerebro se encarga de la planificación, la toma de decisiones y el comportamiento social.
Además, las neuronas responden a una diversidad tan enorme de elementos que ha sido imposible asignarles un rol particular individual.
Sin embargo, gracias al desarrollo de las sondas Neuropixels en 2017, es posible «escuchar» a miles de neuronas a la vez. Una sola de estas herramientas, de un centímetro de largo y hecha de silicio, puede atender a cientos de células al mismo tiempo; varias pueden insertarse en el cerebro de un animal.
300,000 neuronas de ratón, un récord en el volumen de datos
El Instituto Allen —impulsado por el cofundador de Microsoft, Paul Allen— empleó seis sondas Neuropixels para registrar simultáneamente desde ocho regiones diferentes el sistema visual del ratón.
Sus científicos publicaron los datos de 81 ratones, que abarcan la actividad de 300,000 neuronas. La información está disponible gratis aquí para cualquier persona.
El hallazgo es todo un hito, ya que triplica el récord anterior. Esto permite a la ciencia observar a grupos enormes y complejos de neuronas interactuando a gran escala. Entre las aplicaciones para este conjunto de datos está desentrañar partes de la cognición, la toma de decisiones y el pensamiento.
El próximo gran reto es manejar y analizar un volumen de datos más grande y adentrarse en las profundidades de los cerebros, cuyas neuronas están densamente conectadas. Cada una de ellas es como un artesano especializado en una amplia gama de tareas.
Se precisarán herramientas matemáticas para hacer posible la visualización. De hecho, los científicos ya trabajan para reducir los datos de miles de neuronas a unas pocas variables. Aunque se elimine buena parte de los detalles, trabajar con pocas dimensiones permitirá trazar patrones de actividad, o comprender el cambio de comportamiento de las neuronas a lo largo del tiempo.
De hecho, vistas de manera colectiva, las neuronas trazan trayectorias regulares, a menudo circulares. Sus características están correlacionadas con aspectos particulares del movimiento; su ubicación, por ejemplo, está relacionada con la velocidad.
Aunque esta línea de investigación está todavía en una fase muy temprana, los científicos se muestran esperanzados ante las posibilidades que brinda el aprendizaje automático para bucear en los datos y hallar interesantes estructuras.
Actualmente, el Instituto Allen trabaja en un sistema piloto donde los científicos de toda la comunidad de investigación pueden sugerir qué tipo de estímulos se deben mostrar a los animales y qué tipo de tareas deben realizar, mientras se registran miles de sus neuronas.
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