Un nuevo y enorme conjunto de datos supera los límites de la neurociencia

03/10/2022

Un nuevo y enorme conjunto de datos supera los límites de la neurociencia

hay un video eso se muestra en casi todos los cursos de introducción a la neurociencia. No parece gran cosa: una barra de luz que se mueve y gira a lo largo de una pantalla negra mientras el audio de fondo salta y crepita como el sonido de un espectáculo de fuegos artificiales en la lejanía. Cosas secas, hasta que te enteras de que los chasquidos representan el disparo de una sola neurona en el cerebro de un gato, que está viendo cómo se mueve la barra en la pantalla. Cuando la barra llega a una ubicación específica y se encuentra en un ángulo particular, el estallido estalla en un gran final de actividad frenética. El mensaje es claro: esta neurona realmente se preocupa por esa barra.

El experimento que se muestra en el video fue realizado por David Hubel y Torsten Wiesel en la década de 1960 y ayudó a los científicos a inferir principios básicos sobre cómo funciona el sistema visual. Desde hace décadas, los neurocientíficos han introducido electrodos metálicos delgados en los cerebros de ratones, pinzones y monos para espiar neuronas individuales y descubrir qué las activa. Hay neuronas que responden a colores o formas específicas; oa lugares particulares en el espacio o la dirección de la cabeza; oa rostros completos o rasgos individuales.

Un motor tan poderoso como ha demostrado el análisis unicelular, "Todo el mundo siempre quiso más neuronas", dice Anne Churchland, profesora de neurobiología en la Universidad de California, Los Ángeles. Parte de la razón fueron las estadísticas simples: más observaciones siempre son mejores, sin importar el experimento. Pero los científicos también chocaron contra muros analíticos cuando observaron las neuronas una por una. En la corteza prefrontal, la región en la parte frontal del cerebro que desempeña un papel importante en la planificación, la toma de decisiones y el comportamiento social, las neuronas responden a una diversidad tal de elementos (características visuales, tareas, decisiones) que los investigadores no han podido asignarles un rol particular, al menos individualmente. Incluso en la corteza visual primaria, el área lejana en la parte posterior del cerebro donde Hubel y Wiesel hicieron sus grabaciones, solo una fracción de las neuronas se dispara cuando el animal mira las barras orientadas.

Con las técnicas de Hubel y Wiesel, mirar más de un puñado de neuronas a la vez era imposible. Pero los ingenieros han empujado y empujado esa capacidad, que culminó con el desarrollo de las sondas Neuropixels en 2017. Una sola sonda de un centímetro de largo y hecha de silicio puede escuchar cientos de neuronas a la vez y es lo suficientemente pequeña como para que los neurocientíficos puedan insertar varias de ellas. el cerebro de un animal. En el Instituto Allen, un instituto de investigación sin fines de lucro iniciado por el cofundador de Microsoft, Paul Allen, utilizaron seis sondas Neuropixels para registrar simultáneamente desde ocho regiones diferentes del sistema visual del ratón. En agosto, el instituto publicó datos de 81 ratones, que comprenden la actividad de alrededor de 300 000 neuronas. Los datos están disponibles gratuitamente para cualquier investigador que desee utilizarlos.

Como el conjunto de datos más grande de este tipo jamás recopilado, tres veces más grande que el poseedor del récord anterior, la publicación permite a los investigadores observar enormes grupos de neuronas actuando en concierto. Esa escala sin precedentes puede abrir oportunidades para comprender partes de la cognición que anteriormente habían escapado al alcance de la comunidad científica. “Queremos entender cómo pensamos, vemos y tomamos decisiones”, dice Shawn Olsen, investigador del Instituto Allen que desempeñó un papel central en el proyecto. “Y simplemente no sucede a nivel de neuronas individuales”.

El desafío ahora es descubrir cómo analizar todos esos datos. Los conjuntos de datos gigantescos no son fáciles de manejar; incluso compartirlos y descargarlos puede ser difícil. Pero a pesar de lo complicado que puede resultar el análisis, trabajar con tales conjuntos de datos vale la pena para muchos investigadores, porque les permite estudiar el cerebro en sus propios términos.

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