RedacciónT21 
El Proyecto Blue Brain ha desarrollado un algoritmo matemático capaz de identificar las formas de las neuronas, lo que permitirá una clasificación estandarizada de todas las células nerviosas del cerebro en distintos grupos.
En un artículo publicado por Cerebral Cortex, los autores de esta investigación explican que esta clasificación de las formas neuronales se consigue utilizando métodos matemáticos del campo de la topología algebraica.
Gracias a este resultado, los neurocientíficos pueden elaborar un catálogo formal para todos los tipos de células cerebrales. En este catálogo, pueden identificar la función y el papel que desempeña de cada tipo de neurona en las diferentes enfermedades, toda una proeza en el campo de las neurociencias y sus aplicaciones médicas.
El algoritmo permitirá desarrollar una taxonomía estándar de todas las células del cerebro, explica Henry Markram, fundador y director del Proyecto Blue Brain, en un comunicado.
Fondo y forma
El algoritmo se ha desarrollado para distinguir las diferentes formas de los tipos de neuronas más comunes en el neocórtex: las células piramidales. Son neuronas con forma de árbol que constituyen el 80% de las células nerviosas del neocórtex.
Las neuronas piramidales son como antenas que recopilan información de otras neuronas del cerebro. Básicamente, son las secuoyas del bosque de árboles del cerebro: envían ondas de actividad eléctrica a la red neuronal, mientras percibimos, actuamos y sentimos.
El padre de la neurociencia moderna, Ramón y Cajal, dibujó las primeras células piramidales hace más de 100 años, observándolas bajo un microscopio. Abundan sobre todo en el cerebro humano y presentan una gran variedad de formas y patrones de actividad.
Cajal las llamaba “mariposas del alma” por la forma triangular de su cuerpo celular. Sin embargo, todavía hoy, los científicos no se han puesto de acuerdo sobre los diferentes tipos de neuronas piramidales. Incluso para las que pueden distinguirse visualmente, no hay una base común para definir consistentemente sus tipos morfológicos.
Topología algebraica
El estudio de Blue Brain demuestra por primera vez que una clasificación objetiva de estas esquivas células piramidales es posible mediante la aplicación de la topología algebraica, la rama de las matemáticas que estudia la forma, la conectividad y el surgimiento de estructuras globales.
Blue Brain es pionero en el uso de la topología algebraica para abordar una amplia gama de problemas de neurociencia, y una vez más demuestra su relevancia para este estudio.
En colaboración con los profesores Kathryn Hess, de EPFL, y Ran Levi, de la Universidad de Aberdeen, Blue Brain desarrolló este algoritmo para clasificar objetivamente 17 tipos de células piramidales en la corteza somatosensorial de la rata. La clasificación topológica no requiere el uso de expertos, y es totalmente automática.
La estructura de la mayoría de las neuronas piramidales se parece a un árbol complejo, con múltiples ramas conectadas a otras neuronas que se comunican entre sí a través de señales eléctricas. Si los componentes más largos (y más persistentes) de la estructura de la neurona se almacenan y las ramas más pequeñas se descomponen, la estructura de árbol se puede transformar en una especie de “código de barras”.
«Especies» neuronales
Entonces, cualquier algoritmo de aprendizaje automático puede clasificar las neuronas piramidales en grupos distintos respetando su variedad específica, señalan los autores de esta investigación. De esta forma, el algoritmo permite comprender la relación entre la estructura de cada neurona y su función específica.
Este método proporciona un descriptor universal del bosque neuronal que se puede usar para describir sistemáticamente todos los tipos de células cerebrales, incluidas las neuronas de todas las áreas del cerebro e incluso las células gliales, que intervienen activamente también en el procesamiento cerebral de la información.
«El Proyecto Blue Brain reconstruye y simula informáticamente el cerebro, y esta investigación proporciona una de las bases sólidas necesarias para reunir a todos los tipos de neuronas», explica Lida Kanari. «Al eliminar la ambigüedad de los tipos de células, el proceso de identificación del tipo morfológico de células nuevas se automatizará completamente».
Toda la comunidad de neurociencias se beneficiará de este avance, ya que proporcionará una comprensión más sofisticada de la taxonomía celular y un método comparativo confiable.
Referencia
Objective Morphological Classification of Neocortical Pyramidal Cells. Lida Kanari et al. Cerebral Cortex, Volume 29, Issue 4, April 2019, Pages 1719–1735. DOI:https://doi.org/10.1093/cercor/bhy339
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