martes, 6 de agosto de 2019

La percepción y las alucinaciones. A la búsqueda de sus raíces.



Una nueva tecnología láser parece desencadenar imágenes particulares en los cerebros de ratones de laboratorio.



En un laboratorio de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford, los ratones están alucinando. Y no es porque les hayan inyectado drogas.

Con una nueva tecnología láser, los científicos han desencadenado alucinaciones específicas en ratones al activar algunas neuronas concretas con haces de luz. Los resultados se han publicado en las revistas Science y Cell.

La técnica promete proporcionar pistas sobre cómo los miles de millones de neuronas en el cerebro son conscientes de su entorno. Finalmente, la investigación también puede conducir a nuevos tratamientos para los trastornos psicológicos, incluidas las alucinaciones incontrolables.

A principios de la década de 2000, el Dr. Karl Deisseroth, psiquiatra y neurocientífico de Stanford, y otros científicos, modificaron neuronas en el cerebro de ratones vivos para que se activaran cuando se exponían a un destello de luz. La técnica se conoce como optogenética.



Dr. Karl Deisseroth en la Escuela de Medicina de Stanford.
Trabaja en optogenética, una técnica que permite
 a los investigadores activar y apagar las células cerebrales
 con una combinación de manipulación genética y pulsos de luz.


Los neurocientíficos han pasado décadas observando cómo se comportan los ratones cuando partes de sus cerebros son estimulados con electrodos o, más recientemente, con optogenética, lo que implica la introducción en las neuronas  de un gen para una de las varias proteínas sensibles a la luz llamadas opsinas. En la mayoría de los experimentos, los investigadores excitan neuronas portadoras de opsina de un tipo de célula específico con un pulso de luz azul-verde difusa.

Pero el Dr. Deisseroth quería poder detectar cualquier célula individual en el cerebro y activarla y desactivarla con luz.

Así que él y sus colegas diseñaron un nuevo dispositivo: en lugar de iluminar el cerebro de un ratón en su totalidad, este dispositivo permitía a los investigadores enviar pequeños rayos de luz roja que podían estimular a docenas de neuronas cerebrales individuales simultáneamente.

Para probar este nuevo sistema, el Dr. Deisseroth y sus colegas se centraron en la percepción del cerebro del mundo visual. Cuando la luz entra en los ojos, de un ratón o de un humano, desencadena que las terminaciones nerviosas en la retina envíen impulsos eléctricos a la parte posterior del cerebro.

Allí, en una región llamada corteza visual, las neuronas detectan rápidamente los patrones de la imagen percibida, patrones que el cerebro ensambla en una imagen de la realidad.

Los científicos insertaron dos genes en las neuronas en las cortezas visuales de los ratones. Un gen hizo que las neuronas fueran sensibles a la luz láser roja. El otro gen modificado se expresaba de forma que las neuronas produjeran un destello verde cuando se excitaban, lo que permitía a los investigadores rastrear su actividad en respuesta a los estímulos.

A estos ratones modificados genéticamente  se les mostraron imágenes en un monitor. Algunas eran de rayas verticales, otras de rayas horizontales. A veces las rayas eran brillantes, a veces borrosas. Los investigadores entrenaron a los ratones para lamer una pipa de agua solo si veían rayas verticales. Si realizaban la prueba correctamente, se les recompensaba ​​con una gota de agua.





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Cuando a los ratones se les mostraron las imágenes, miles de neuronas en sus cortezas visuales parpadearon en verde. Una población de células se activaban en respuesta a rayas verticales; otras neuronas distintas se activaban cuando a los ratones se les mostraban las rayas horizontales.

Los investigadores seleccionaron unas pocas docenas de neuronas de cada grupo como objetivo. Nuevamente mostraron las rayas a los ratones, y esta vez también excitaron con la emisión de laser a las neuronas del grupo correspondiente. Excitar a las neuronas correctas ayudó a los ratones a reconocer mejor las rayas.

Luego, los investigadores apagaron el monitor, dejando a los ratones en la oscuridad. Ahora los científicos activaron las neuronas por rayas horizontales y verticales, sin nada que los roedores pudieran ver. Los ratones respondieron lamiendo la pipa de agua, como si realmente estuvieran viendo rayas verticales.


Uno de los resultados más notables del estudio se produjo cuando el Dr. Deisseroth y sus colegas redujeron sus haces de luz roja a cada vez menos neuronas. Seguían haciendo que los ratones lamieran la pipa de agua como si vieran las rayas verticales.

Al final, los científicos descubrieron que podían desencadenar las alucinaciones estimulando tan solo unas pocas  neuronas. Miles de otras neuronas en la corteza visual seguirían el ejemplo de esas pocas células, parpadeando en verde a medida que se activaban.



Las neuronas (que se muestran aquí en una micrografía de fluorescencia)
pueden manipularse con pulsos de luz.
Imagen:  Dr. Chris Henstridge / Science Photo Library


Los grupos de neuronas en el cerebro pueden estar sintonizadas para que estén listas para excitarse incluso con un ligero estímulo, concluyeron el Dr. Deisseroth y sus colegas, tal como una bola de nieve puede convertirse en una avalancha.

Pero no se necesita un dispositivo optogenético elegante para hacer que algunas neuronas se disparen. Incluso cuando no reciben un estímulo, las neuronas a veces simplemente se disparan al azar.

Eso plantea un enigma: si todo lo que se necesita son unas pocas  neuronas, ¿por qué no estamos alucinando todo el tiempo?. Tal vez nuestro cableado cerebral lo impida, dijo el Dr. Deisseroth. Cuando una neurona se dispara al azar, otros pueden enviar una señal para que se calme.

El Dr. Deisseroth espera ver qué otras alucinaciones puede provocar con la luz. En otras partes del cerebro, podría hacer que los ratones perciban imágenes más complejas, como la cara de un gato. Podría ser capaz de convencer a las neuronas para que creen sonidos fantasmas, o incluso olores fantasmas.

En  dos nuevos estudios, los grupos de Deisseroth y Yuste se enfocaron en conjuntos de células predefinidos al esculpir el rayo láser en un holograma con un dispositivo llamado modulador de luz espacial. Junto con un gen de opsina, inyectaron otro gen para una molécula que emite fluorescencia cuando las neuronas se excitan, lo que les permite discernir qué células estaban activas. Mostraron a los ratones un patrón de líneas paralelas flotantes en una pantalla y los entrenaron para lamer una pipa de agua cuando esas líneas estaban en una de dos orientaciones (horizontal o vertical), pero no en la otra. Identificaron las células "sintonizadas" para disparar preferentemente para el patrón horizontal o vertical.

El grupo de Yuste, que ha publicado sus experimentos en Cell, descubrió que estimular tan solo dos neuronas particularmente bien conectadas hacía que el ratón tuviera más probabilidades de lamer la pipa de agua cuando las barras verticales en la pantalla eran difíciles de discernir. En algunos ensayos, la estimulación incluso llevó a los animales a lamer cuando no había nada en la pantalla.

Los resultados, según Yuste, respaldan la teoría de que conjuntos de neuronas coactivadas, no células individuales, forman los componentes básicos de nuestras percepciones y recuerdos.

El grupo de Deisseroth, mientras tanto, activó conjuntos más grandes de neuronas sintonizadas vertical u horizontalmente, y evaluó si los ratones podían distinguir entre las dos posibles percepciones. Utilizando un gen recientemente descubierto de un organismo marino unicelular que produce una opsina altamente sensible, descubrieron que excitando conjuntos de aproximadamente 10 a 20 células que se sintonizaban a un patrón visual u otro mejoró la capacidad de un ratón para distinguir las barras de pantalla que cada vez se hacían más tenues. Finalmente, esta estimulación por sí sola provocó decisiones precisas de "lamer" o "no lamer".

Es imposible saber si los ratones realmente "vieron" las barras ausentes, pero tanto las pruebas de comportamiento como las imágenes sugieren que "el cerebro está haciendo lo que hace durante la percepción natural", según Deisseroth.

Los laboratorios Deisseroth y Yuste ahora planean usar la optogenética en una sola neurona para encontrar neuronas subyacentes a un comportamiento más complejo, incluidos los síntomas de la enfermedad cerebral. Yuste ha lanzado experimentos en ratones que tienen como objetivo revertir los síntomas de la esquizofrenia y la enfermedad de Alzheimer al estimular conjuntos de neuronas que no se activan tan fuertemente en los ratones enfermos como los sanos.


Visiones futuras


El próximo desafío para el equipo de Stanford será determinar cómo las neuronas que perciben imágenes específicas se conectan a regiones del cerebro que interpretan el significado de la información visual. "Solo estamos rascando la superficie aquí", según Deisseroth.

La técnica que los investigadores idearon se basa en un conjunto de proteínas que son sensibles a  pulsos de luz rojos tenues, para reducir el riesgo de sobrecalentamiento del cerebro. Los científicos esperan que las proteínas les permitan explorar la función de las neuronas asociadas con la percepción de otros factores visuales, como el color y la forma, y ​​otros tipos de información sensorial, incluidos el sonido y el tacto.

Por ahora, la optogenética está lejos de estar lista para su uso en personas. Pero se están investigando otros métodos para complementar los sentidos estimulando el cerebro humano.

En primavera, una compañía llamada Second Sight en Los Ángeles, California, reveló los primeros resultados clínicos de un dispositivo que utiliza electrodos implantados en la corteza visual para restaurar la visión de las personas ciegas. Los electrodos estimulan el cerebro en respuesta a la información obtenida de una cámara que se usa cerca del ojo de una persona.

El sistema mejoró la visión de seis personas hasta el punto de que podían ver un cuadrado blanco en una pantalla negra. La compañía espera que el dispositivo algún día restablezca la vista enviando información visual más compleja directamente al cerebro.






viernes, 2 de agosto de 2019

Nuestro cerebro. 5 grandes misterios sin resolver.







Diferentes neuronas humanas estudiadas en el Instituto Allen,
como parte del programa diseñado para registrar
 todos los diferentes tipos de células cerebrales humanas.



Si le preguntaras a Christof Koch, Doctor, Jefe Científico y Presidente del Instituto Allen para la Ciencia del Cerebro, qué tan cerca estamos de entender nuestros propios cerebros, se mostraría esquivo.

"Ni siquiera entendemos el cerebro de un gusano"

El gusano de laboratorio, más conocido técnicamente como Caenorhabditis elegans, alberga 302 neuronas y 7,000 conexiones entre esas neuronas en su cuerpo microscópico. Los investigadores han mapeado y descrito minuciosamente todas esas conexiones en los últimos años. Y todavía no entendemos completamente cómo funcionan estas neuronas y sus conexiones de manera sinérgica para dar lugar a los comportamientos del gusano.

Los humanos tenemos aproximadamente 86 mil millones de neuronas en nuestros cerebros, entrelazadas por un estimado de 100 billones de conexiones o sinapsis. Es una tarea desalentadora comprender los detalles de cómo funcionan esas células, y cómo se unen para formar nuestros sistemas sensoriales, nuestro comportamiento, nuestra conciencia.

Koch y sus colegas en el Instituto Allen para la Ciencia del Cerebro, una división del Instituto Allen, han reflexionado sobre cuánto aún no sabemos sobre el cerebro; y cómo los equipos de investigación están tratando de resolver esos misterios.



¿De qué está hecho el cerebro?



Reconstrucciones de neuronas humanas.


El cerebro se compone en gran parte de materia gris y materia blanca, tejido cerebral y sus interconexiones o haces de axones. Observándolo de cerca, se pueden distinguir las neuronas y la glía (el otro tipo de célula cerebral). Pero estamos lejos de comprender todos los tipos de neuronas y otras células cerebrales respecto a lo que hacen.

"¿Cómo podemos entender todo esto si ni siquiera entendemos cuántos componentes diferentes hay?"

Los investigadores a veces se refieren a esto como descubrir la "tabla periódica de tipos de células cerebrales". Los químicos tienen una tabla organizada que describe los 118 elementos químicos conocidos, los componentes básicos de la materia, pero los neurocientíficos carecen de una categorización tan bien definida de los bloques de construcción del cerebro.

Ordenar las neuronas no es tan simple. Los investigadores del Instituto Allen para la Ciencia del Cerebro están utilizando varias características para definir un tipo de célula cerebral. Los diferentes equipos del Instituto están clasificando las células en función de los genes que activan y desactivan, sus formas detalladas, las regiones del cerebro a las que se conectan y su comportamiento eléctrico único. Luego viene la difícil tarea de reunir toda esa información para definir los tipos de células cerebrales en función de todos estos atributos.

 



¿Cómo cambia el cerebro en la enfermedad?



Establecer la categorización de las partes del cerebro es necesario para que los investigadores puedan comprender mejor qué células del cerebro podrían ser la base de enfermedades neurológicas y psiquiátricas. Muchos trastornos neuropsiquiátricos no afectan a todo el cerebro de manera uniforme, sino que comienzan o son impulsados ​​por clases específicas de neuronas u otras células cerebrales.


Si los investigadores compilan la lista completa de tipos de células cerebrales, podrían ver qué tipos de células mueren, crecen sin control o cambian su curso en ciertas enfermedades del cerebro. Los investigadores podrían construir mejores herramientas para estudiar esas células desencadenantes de enfermedades, y posiblemente terapias dirigidas a un solo tipo de células en el corazón de la enfermedad.

Como parte del trabajo del Instituto Allen que estudia diferentes tipos de células cerebrales humanas, los investigadores desarrollan herramientas moleculares para aislar y rastrear esas células específicas. Esas herramientas podrían diseñarse potencialmente para administrar terapias genéticas específicas u otros tratamientos, directamente a un determinado tipo de célula. Los investigadores del Instituto Allen ahora están colaborando con un equipo del Instituto de Investigación Infantil de Seattle para evaluar si una de estas herramientas podría usarse para tratar el síndrome de Dravet, una forma poco común pero grave de epilepsia en la primera infancia que generalmente es causada por una mutación en un solo gen y que afecta a una clase específica de neuronas.


¿Cómo se comunican las neuronas?



 Imágenes de microscopio electrónico, o EM,
 de una sección del cerebro humano generada en el Instituto Allen.
 Esta técnica permite a los investigadores mapear el tejido cerebral
 hasta el nivel de sus conexiones individuales, o sinapsis.




Los libros de texto de biología nos dicen que el cerebro se comunica a través de sinapsis, conexiones especializadas entre dos neuronas diferentes.

La mayoría de las neuronas usan una de las dos moléculas de señalización comunes conocidas como neurotransmisores, GABA o glutamato, que se sabe que pasan a través de sinapsis especializadas. Pero hay muchos otros tipos de moléculas de señalización presentes en el cerebro, y no está claro cómo esas moléculas transmiten su mensaje.

Si tomamos, por ejemplo, las moléculas sobre las que actúan la mayoría de los fármacos neurológicos o psiquiátricos e hiciéramos un inventario de todos los fármacos de los que la gente ha oído hablar, la mayoría de ellos no actúan sobre el glutamato o el GABA. Con medicamentos como los opioides o antidepresivos, en realidad no entendemos los mecanismos de las moléculas subyacentes con las que interactúan esos medicamentos.

Es una pregunta difícil de responder porque es muy amplia. Pero los datos recopilados a través de un proyecto colaborativo conocido como el proyecto IARPA MICrONS podrían ayudar. Ese trabajo, que se realiza en parte en el Instituto Allen, está creando la hoja de ruta más grande de conexiones en el cerebro de los mamíferos, mapeando un pedazo de la corteza visual del ratón del tamaño de un grano de arena que contiene alrededor de mil millones de sinapsis. Una vez que esté completo, los investigadores pueden comenzar a armar el rompecabezas de qué moléculas van con qué sinapsis.



¿Cómo computa el cerebro?


Si entender la composición del cerebro es un desafío, descubrir cómo se unen esos miles de millones de componentes para permitir todo el complejo comportamiento del cerebro es aún más difícil. El equipo del Allen Brain Observatory tiene como objetivo capturar una pequeña parte de esa complejidad: cómo el cerebro de un mamífero representa y procesa la información visual.

Los neurocientíficos han estado estudiando la parte visual del cerebro de los mamíferos durante décadas, pero hasta hace muy poco la tecnología solo les permitía capturar información de un puñado de neuronas a la vez. Es como si intentaras ver una película pero solo pudieras ver 1000 píxeles de varios millones en la pantalla. Esa es la situación que ha tenido en neurociencia hasta hace poco. Grabas el comportamiento de un puñado de neuronas y tratas de inferir algunos principios comunes.

Los investigadores del equipo del Observatorio ahora están registrando a decenas de miles de neuronas mientras operan en tiempo real. ¿En cuanto a esos principios de computación? Hasta ahora, no parece haber una respuesta simple.

 

¿Qué significará entender nuestros cerebros?


Cuando pensamos en entender algo, a menudo pensamos en poder explicarlo de una manera relativamente simple. En ciencia, los investigadores en otros campos ven a la física como un modelo de comprensión. El mundo físico se presta a abstracciones que pueden resumirse en ecuaciones (relativamente) simples.

Pero, ¿y si la biología no lo hace? Cuanto más investigadores en el Instituto Allen estudian el cerebro a gran escala, observando muchas o la mayoría de las células en el cerebro en lugar de unas pocas, más se dan cuenta de que incluso las partes de la neurociencia que creían tener dominadas, en realidad son más complicadas de lo que nadie se había percatado hasta ahora.

"Puede que no haya un camino simple para comprender los sistemas complejos formados por la selección natural". "La evolución no se preocupa por la elegancia. Al cerebro no le importa si lo entiendes… ".

Entonces, ¿cómo podemos llegar a una comprensión del cerebro que ayude a alimentar la investigación médica y a satisfacer nuestra curiosidad sobre este órgano único que nos hace ser quienes somos? Es probable que pueda requerir más potencia computacional. Los modelos de ordenador pueden ayudar, pero es posible que necesitemos muchos de ellos para explicar cada pequeña pieza del rompecabezas. O mas probablemente necesitemos entrar en el mundo del Big Data.

La buena noticia es que la tecnología ha avanzado hasta un punto en que podemos recopilar y almacenar esos datos en cantidades cada vez mayores. Y en los últimos años, ha habido un creciente interés y mayor financiación para la neurociencia, gracias en parte a la Iniciativa BRAIN.


domingo, 14 de julio de 2019

La memoria humana: cómo generamos, recuperamos y olvidamos los recuerdos.



La memoria humana se distribuye en muchas partes del cerebro a la vez, y algunos tipos de recuerdos permanecen más tiempo que otros.






Desde el momento en que nacemos, nuestros cerebros son bombardeados por una inmensa cantidad de información sobre nosotros mismos y el mundo que nos rodea. Y, ¿cómo mantenemos todo lo que hemos aprendido y experimentado? Recuerdos.

Los seres humanos retienen diferentes tipos de recuerdos por diferentes períodos de tiempo. Las memorias a corto plazo duran de segundos a horas, mientras que las memorias a largo plazo duran años. También tenemos una memoria de trabajo, que nos permite tener algo en nuestras mentes por un tiempo limitado mientras lo repetimos. Cada vez que se repite un número de teléfono para recordarlo, se está utilizando la memoria de trabajo.

Otra forma de categorizar los recuerdos es mediante el tema de la memoria misma, y ​​si se es consciente de ello. La memoria declarativa, también llamada memoria explícita, consiste en el tipo de recuerdos que se experimenta conscientemente. Algunos de estos recuerdos son hechos o "conocimiento común": cosas como la capital de Francia, o el número de cartas en una baraja. Otros consisten en eventos pasados ​​que hemos experimentado, como un cumpleaños.

La memoria no declarativa, también llamada memoria implícita, se acumula inconscientemente. Esto incluye memorias procedimentales, que nuestro cuerpo utiliza para recordar las habilidades que se han aprendido. ¿Tocas un instrumento o andas en bicicleta? Esos son recuerdos procedimentales en funcionamiento. Los recuerdos no declarativos también pueden dar forma a las respuestas irreflexivas del cuerpo, como salivar a la vista de la comida favorita o tensarse cuando se ve algo que se teme.

En general, las memorias declarativas son más fáciles de formar que las memorias no declarativas. Se necesita menos tiempo para memorizar la capital de un país que para aprender a tocar el violín. Pero los recuerdos no declarativos se quedan más fácilmente. Una vez que has aprendido a andar en bicicleta, es probable que nunca lo olvides.


Los tipos de amnesia.


Para entender cómo recordamos las cosas, es increíblemente útil estudiar cómo olvidamos, razón por la cual los neurocientíficos estudian la amnesia, la pérdida de recuerdos o la capacidad de aprender. La amnesia suele ser el resultado de algún tipo de trauma cerebral, como una lesión en la cabeza, un derrame cerebral, un tumor cerebral o un alcoholismo crónico.

Hay dos tipos principales de amnesia. La primera, la amnesia retrógrada, ocurre cuando olvidas cosas que sabías antes del trauma cerebral. La amnesia anterógrada es cuando el trauma cerebral restringe o detiene la capacidad de alguien para formar nuevos recuerdos.

El estudio de caso más famoso de la amnesia anterógrada es Henry Molaison, a quien en 1953 le extirparon partes de su cerebro como tratamiento de último recurso para las convulsiones graves. Mientras Molaison, conocido cuando estaba vivo como H.M., recordó gran parte de su infancia, no pudo formar nuevos recuerdos declarativos. Las personas que trabajaron con él durante décadas tuvieron que volver a presentarse con cada visita.

Al estudiar a personas como H.M., así como a animales con diferentes tipos de daño cerebral, los científicos pueden rastrear dónde y cómo se forman los diferentes tipos de recuerdos en el cerebro. Parece que las memorias a corto y largo plazo no se forman exactamente de la misma manera, ni las memorias declarativas y las procedimentales.

No hay un solo lugar dentro del cerebro que contenga todos los recuerdos; diferentes áreas del cerebro forman y almacenan diferentes tipos de recuerdos, y diferentes procesos pueden estar en juego para cada uno. Por ejemplo, las respuestas emocionales, como el miedo, residen en una región del cerebro llamada amígdala. Los recuerdos de las habilidades que se han aprendido están asociados con una región diferente llamada estriado. Una región llamada hipocampo es crucial para formar, retener y recordar memorias declarativas. Los lóbulos temporales, las regiones del cerebro que en H.M. faltaban parcialmente, juegan un papel crucial en la formación y la recuperación de los recuerdos.


Cómo se generan, almacenan y se recuperan los recuerdos


Desde la década de 1940, los científicos han conjeturado que los recuerdos se guardan dentro de grupos de neuronas o células nerviosas, llamadas ensamblajes celulares. Esas células interconectadas se disparan como un grupo en respuesta a un estímulo específico, ya sea la cara de un amigo o el olor a pan recién horneado. Cuanto más se activan las neuronas, más se fortalecen las interconexiones de las células. De esa manera, cuando un estímulo futuro active las neuronas, es más probable que se active todo el conjunto. La actividad colectiva de los nervios transcribe lo que experimentamos como un recuerdo. Los científicos todavía están trabajando en los detalles de cómo funciona.

Para que una memoria a corto plazo se convierta en una memoria a largo plazo, esta debe fortalecerse para el almacenamiento a largo plazo, un proceso llamado consolidación de memoria. Se piensa que la consolidación tiene lugar por varios procesos. Uno, llamado potenciación a largo plazo, consiste en que los nervios individuales se modifican para crecer y comunicar con  los nervios vecinos de manera diferente. Esa remodelación altera las conexiones de los nervios a largo plazo, lo que estabiliza la memoria. Todos los animales que tienen recuerdos a largo plazo utilizan esta misma maquinaria celular básica; los científicos elaboraron los detalles de la potenciación a largo plazo estudiando las babosas marinas de California. Sin embargo, no todas las memorias a largo plazo tienen que comenzar necesariamente como memorias a corto plazo.


Cuando recuperamos un recuerdo, muchas partes de nuestro cerebro se comunican rápidamente entre sí, incluidas las regiones de la corteza cerebral que procesan información de alto nivel, las regiones que manejan las entradas en bruto de nuestros sentidos y una región llamada lóbulo temporal medio que parece ayudar a coordinar el proceso. Un estudio reciente encontró que en el momento en que los pacientes recuperaban los recuerdos recién formados, las ondas de la actividad nerviosa en el lóbulo temporal medio se sincronizaban con las ondas en la corteza cerebral.

Muchos misterios de la memoria permanecen. ¿Con qué precisión se codifican los recuerdos dentro de grupos de neuronas? ¿Cuán ampliamente distribuidas en el cerebro están las células que codifican una memoria dada? ¿Cómo corresponde nuestra actividad cerebral a cómo experimentamos los recuerdos? Estas áreas activas de investigación pueden proporcionar algún día una nueva perspectiva sobre la función cerebral y cómo tratar las afecciones relacionadas con la memoria.

Por ejemplo, trabajos recientes han demostrado que algunos recuerdos deben ser "reconsolidados" cada vez que se recuperan. Si es así, el hecho de recordar algo hace que ese recuerdo sea temporalmente maleable, lo que permite fortalecerlo, debilitarlo o modificarlo de otro modo. Los recuerdos pueden ser más fácilmente alterados con medicamentos durante la reconsolidación, lo que podría ayudar a tratar afecciones como el trastorno por estrés postraumático o TEPT.

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lunes, 1 de julio de 2019

Reconocimiento visual, casi fractal….casi…..


Una imagen vale más que mil palabras y el cerebro necesita miles de millones de neuronas para procesarla. ¿Por qué necesitamos tantas neuronas? Para averiguarlo, investigadores del Janelia Research Campus han grabado miles de ellas en la corteza visual del ratón. Aquí hay algunos datos.


Una razón para tener tantas neuronas puede ser que cada una tenga diferentes tareas:
La neurona A reconoce la agudeza de las orejas de un zorro,
La neurona B reconoce el color del pelaje del zorro.
La neurona C reconoce una nariz de zorro,
Etc.



Cuando una cantidad suficiente de estas neuronas se activan, el cerebro en su conjunto puede reconocer a un zorro.



¿Qué sucede si algunas neuronas se “duermen” en el trabajo y no responden a la imagen? En realidad, esto sucede muy a menudo, y sin embargo, el cerebro es notablemente robusto a estos fallos.

Incluso si el 90% de las neuronas no hacen su trabajo, todavía podemos reconocer al zorro. Incluso si cambiamos aleatoriamente el 90% de los píxeles, todavía podemos reconocer al zorro. El cerebro es robusto a muchas manipulaciones como esa.




Las redes neuronales artificiales también usan millones de neuronas para reconocer imágenes.



A diferencia de los cerebros, las máquinas no son tan robustas para pequeñas aberraciones. Aquí está nuestro zorro y, junto a él, el mismo zorro muy ligeramente modificado, ¡y ahora la máquina cree que es un pez globo!



Estas se llaman "imágenes adversas", porque las inventamos para engañar a la máquina. ¿Cómo se protege el cerebro contra estas perturbaciones y otras?

Una protección podría ser hacer muchas copias ligeramente diferentes de las neuronas que representan a los zorros. Incluso si algunas neuronas se duermen en el trabajo, sus copias podrían activarse. Sin embargo, si el cerebro utilizara tantas neuronas para cada imagen, ¡nos quedaríamos rápidamente sin neuronas!

Esto resulta en una presión evolutiva: es bueno que muchas neuronas realicen trabajos muy diferentes para que podamos reconocer muchos objetos en las imágenes, pero también es bueno si comparten algunas responsabilidades, para que puedan recuperarse cuando sea necesario.

Al investigar las principales dimensiones de la variación en las respuestas de 10,000 neuronas, los científicos encontraron ciertas evidencias en este sentido. A continuación, cada columna es la respuesta de una neurona a varias de nuestras imágenes.



Las dos dimensiones más grandes se distribuyeron ámpliamente en todas las neuronas, como se ve a continuación. Cualquier neurona podría contribuir  y recuperar la función  si las otras neuronas no respondieran.



Las siguientes 8 dimensiones, cada una de ellas, eran más pequeñas y se distribuían de forma mas dispersa entre las neuronas. Si una neurona estuviera dormida, aún sería probable que algunas otras pudieran representar estas dimensiones en su lugar.



Las siguientes 30 dimensiones revelaron una estructura cada vez más compleja ...



Y también lo hicieron las siguientes 160 dimensiones ...



Y así sucesivamente, esto continuó, con la N-ésima dimensión aproximadamente N veces más pequeña que la dimensión más grande.

Esta distribución de actividad se denomina “ley potencial” .







Sin embargo, esto no era solo una ley potencial, tenía un exponente especial de aproximadamente uno. Los investigadores hicieron algunos cálculos y demostraron que una ley potencial con este exponente debe ser fractal en el límite.







Un fractal es un objeto matemático que tiene una estructura en diferentes escalas espaciales, como el conjunto de Mandelbrot a continuación:





Este video a continuación con la técnica “Inceptionism” es también una especie de fractal




La actividad neuronal que nos permite visualizar nuestro mundo estaba enormemente cerca de ser un fractal, y apenas la evitaba porque su exponente era 1.04, ligeramente mayor de 1. Un exponente de 1.04 es el punto clave: lo más dimensional posible sin llegar a ser un fractal.

Y no ser fractal implica que las respuestas neuronales sean continuas y suaves, que es la clave  que permite a las neuronas  no confundir a un zorro con un pez globo.



Todos los datos neuronales están disponibles aquí: 




domingo, 23 de junio de 2019

Un modelo de cómo el cerebro se mantiene sincronizado.





Un nuevo análisis basado en el  Atlas de Conectividad Cerebral del Ratón del Instituto  Allen,
 generando 
 un diagrama de cableado de las conexiones del cerebro del ratón,
 muestra que las conexiones de largo alcance pueden ser importantes
 para que el cerebro de los mamíferos sincronice su actividad.




En el cerebro, las conexiones son clave. Un cerebro de ratón contiene alrededor de mil millones de sinapsis, o conexiones físicas entre neuronas, y nuestro propio cerebro alberga aproximadamente 100 billones. Los investigadores apenas están empezando a arañar la superficie de cómo este complejo cableado se traduce en las muchas habilidades del cerebro, pero un nuevo estudio basado en un modelo de la conectividad en el cerebro del ratón ha arrojado luz sobre algunas conexiones particularmente raras, aquellas que abarcan distancias muy largas en el cerebro.

En un estudio publicado en la revista PLOS Computational Biology, los neurocientíficos computacionales del Instituto  Allen describen un modelo computacional que revela que las conexiones de largo alcance en el cerebro del ratón son importantes para que las neuronas trabajen en sincronía unas con otras y también para romper esa sincronía cuando deja de ser necesaria.

Los investigadores creen que la capacidad del cerebro para sincronizarse, y para cambiar rápidamente entre actividades síncronas y asíncronas, es importante para una amplia gama de funciones diferentes. Este cambio rápido, a menudo, aparece dañado en los pacientes con enfermedad de Alzheimer, al igual que las conexiones de largo alcance, por lo que también es posible que estas conexiones sean importantes para mantener a nuestro cerebro sano.


Los enlaces neuronales perdidos


El estudio utilizó datos del Atlas de Conectividad Cerebral del Ratón del Instituto Allen, un diagrama de cableado que rastrea el "conectoma" del ratón, un mapa de las conexiones neuronales de todo el cerebro del  animal. Los investigadores utilizaron esos datos para construir un modelo que simula un aspecto de la función cerebral: la sincronía de la actividad neuronal.

En el cerebro, las conexiones mas frecuentes ocurren entre las neuronas que están cerca unas de otras. Pero un pequeño porcentaje de las conexiones del cerebro abarcan distancias más largas, y esas conexiones resultaron ser necesarias para que el modelo computacional imite la dinámica natural del cerebro. La mayoría de los trabajos de modelado anteriores las habían pasado por alto.

"Estas conexiones son pocas y distantes entre sí, pero son muy importantes", según Stefan Mihalas, Investigador Asociado del Instituto Allen para la Ciencia del Cerebro y coautor del estudio. "Es fácil pasarlas por alto porque es necesario realizar muchas mediciones para capturarlas. La única razón por la que no las hemos perdido es porque los datos de conectividad en el atlas son muy completos".

 


¿Por qué nos sincronizamos?


Para explicar por qué un cerebro necesitaría sincronizar su actividad, Mihalas plantea algunas preguntas que parecen más metafísicas que matemáticas: “¿Qué hace que un cerebro sea un todo, en lugar de la suma de piezas? Si pones dos cerebros juntos, ¿por qué no dan como resultado un cerebro gigante? "

Parece una pregunta ridícula, pero es impactante el fenómeno del "síndrome de cerebro dividido", en el que algunos pacientes a los que les cortan las conexiones entre los hemisferios izquierdo y derecho (generalmente para tratar la epilepsia grave) parecen mostrar dos conciencias separadas. Para realizar sus múltiples funciones: percepción sensorial, procesamiento, toma de decisiones, el cerebro debe interactuar tanto a nivel local como global.

Un modelo computacional que imita las conexiones observadas en el cerebro del ratón fue capaz de cambiar los estados del "cerebro" virtual, desincronizando rápidamente su actividad pero sin fragmentar su totalidad. Si los investigadores mezclaban las conexiones al azar, el modelo se dañaba al recibir un estímulo, incapaz de unirse y sincronizarse como una unidad.

Para cambiar rápidamente nuestro enfoque entre dos actividades, puede ayudarnos el alternar entre sincronización y desincronización, según Mihalas. Los estudios de resonancia magnética de personas, a las que se les pide que no se centren en ninguna cosa en particular, revelan que los cerebros, cuando divagan, exhiben ondas sincronizadas que se apagan rápidamente en presencia de un estímulo externo, como un ruido repentino. Y las regiones del cerebro responsables de la percepción sensorial, como la corteza visual, exhiben actividad incluso cuando no están siendo estimuladas, como cuando los ojos de una persona están cerrados.

Este modelo es solo un paso hacia la comprensión de cómo la estructura intrincada del cerebro permite su amplia gama de habilidades. Los investigadores del Instituto Allen están trabajando en las siguientes iteraciones del conectoma del ratón, un conjunto de datos que toma en cuenta muchas más complejidades del cerebro de los mamíferos. Los neurocientíficos también están trabajando para comprender si se alteran las conexiones y la sincronía en un modelo de ratón de la enfermedad de Alzheimer, y como lo hacen.

Con modelos cada vez más precisos del conectoma tanto del ratón, como del ser humano, tendremos respuestas cada vez mas certeras al gran misterio que todavía supone el funcionamiento del cerebro.



domingo, 19 de mayo de 2019

La sed y como la regula nuestro cerebro.




Los científicos han descubierto una nueva forma en que el intestino se comunica con el cerebro: mediante el envío de mensajes sobre el contenido de sal del estómago y los intestinos. Esta información es una señal clave que el cuerpo utiliza para controlar la sed.







Las neuronas que controlan la sed en el cerebro del ratón se iluminan (verde y rojo)
 cuando el intestino detecta un fluido salado. Imagen: Laboratorio Knight



La solución más salina que los ratones beben voluntariamente sabe más o menos la mitad de salada que el agua de mar. Esta solución salina sacia brevemente a las células cerebrales que controlan la sed, pero luego, en un minuto, vuelven a activarse y les dicen a los ratones que todavía tienen sed. Un sorbo de agua pura, sin embargo, mantiene a las mismas neuronas desactivadas durante un largo periodo de tiempo.

"Era algo difícil de explicar", según Zachary Knight, neurocientífico de la Universidad de California en San Francisco (UCSF). ¿Cómo sabe el cerebro tan rápidamente si la sed ha sido saciada? Tenía que haber una señal que indicara a las neuronas reguladoras de la sed, algo que les dijera si un líquido era demasiado salado, o simplemente correcto.

Después de tres años de investigación, Knight y sus colegas han descubierto que la señal misteriosa proviene del intestino. Su trabajo, publicado en la revista Nature, revela cómo el tracto gastrointestinal mide la concentración de sal en los intestinos y transmite esta información directamente al cerebro. Al rastrear la actividad neuronal en ratones vivos, su equipo observó en tiempo real como estos dos órganos se comunicaban sobre la sed. Se ha  descubierto, por tanto,  una nueva forma en que el intestino se comunica con el  cerebro.


Regulación de la sed






En un ratón vivo y activo,
los científicos registraron destellos de actividad neuronal
dentro de una región del hipotálamo llamada núcleo preóptico mediano.
Imagen: Laboratorio Knight
Durante más de un siglo, los científicos han estado tratando de entender cómo nuestros cuerpos regulan la sed. Los primeros estudios en animales sugirieron que las señales del cuerpo (como una garganta reseca, por ejemplo, o el contenido de sal y agua de la sangre) podrían hacer sonar una alarma de sed en el cerebro. Pero en las últimas décadas, los investigadores también han apuntado al tracto gastrointestinal. Hasta la fecha, nadie sabía en que parte del cerebro se registraban las señales de sed procedentes del cuerpo ni cómo llegaban hasta allí.

En 2016, Knight y sus colegas decidieron desentrañar el misterio. Usando una fibra óptica introducida en el cerebro, el equipo observó cómo un conjunto de neuronas se apagaban rápidamente cuando los ratones sedientos bebían un sorbo de agua y el líquido golpeaba la boca y la garganta. El trabajo mostró que realmente existe una señal de sed en la garganta, según Knight.

Pero un experimento clave determinó que había algo más en la historia: el agua salada apagaba esas mismas neuronas, pero solo temporalmente. "Es como que hay otra señal que le dice a las neuronas de la sed: 'Esto no te está rehidratando'". Y los investigadores a continuación centraron su investigación en el tracto digestivo.

El intestino, según descubrieron en una serie de experimentos descritos en su nuevo artículo, tiene un sensor de sal incorporado que se comunica con  el cerebro. Cuando los investigadores inyectaron agua pura directamente en el intestino, las neuronas de la sed se apagaron. Una inyección de agua salada mantuvo las neuronas activas. El equipo observó un vínculo directo entre la salinidad del líquido en el intestino y la fuerza de la señal en el cerebro. "Lo sorprendente de este hallazgo es que el intestino pueda medir con tanta precisión la concentración de sal", según Knight.



Una fibra óptica (barra gris) insertada en el cerebro de un ratón (verde)
 reveló la actividad de las neuronas involucradas en la sed.
La barra en el angulo inferior izquierdo es igual a 1 milímetro.
Imagen: C. Zimmerman et al./Nature 2019


Desde dentro del cerebro


Mediante el montaje de microscopios en miniatura dentro de las cabezas de los ratones, el equipo de Knight señaló exactamente dónde se evalúan las señales de sed en el cerebro del cuerpo.

El sistema de detección de sed del cuerpo es relativamente simple, según Knight. Conocerlo al detalle  podría eventualmente ayudar a los científicos a descubrir sistemas más complicados, como la regulación de la alimentación o de la temperatura corporal.

Desde luego, el  método de este equipo científico para combinar grabaciones neuronales en animales vivos, con técnicas para manipular el cuerpo, es una forma crucial de observar lo que sucede en el cerebro.



Basado en: Christopher A. Zimmerman, et al., "Una señal de intestino a cerebro de osmolaridad fluida controla la saciedad", Nature. Publicado en Internet el 27 de marzo de 2019. doi: 10.1038 / s41586-019-1066-x

miércoles, 24 de abril de 2019

Como actúa la Anestesia General en el cerebro.




La Anestesia general “piratea” el circuito del sueño.



Tras 170 años de uso, nadie estaba seguro de cómo y dónde funcionaba la anestesia en el cerebro.

microscope image of supraoptic nucleus of the brain
El descubrimiento de la anestesia general hace 170 años fue un milagro médico,
 que permitió que millones de pacientes se sometieran a cirugías invasivas y sin dolor.
 Sin embargo, a pesar de décadas de investigación,
los científicos aún no entendían por qué funciona la anestesia general.


Ahora los científicos creen que han descubierto parte de la respuesta. En un estudio publicado en la revista científica Neuron, un equipo de la Universidad de Duke descubrió que varios medicamentos diferentes de anestesia general funcionan mediante el secuestro de los circuitos neuronales que regulan el sueño.

Los investigadores rastrearon este circuito neural hasta un pequeño grupo de células en la base del cerebro responsable de producir hormonas para regular las funciones corporales, el estado de ánimo y el sueño. El hallazgo es uno de los primeros en sugerir un papel para las hormonas en el mantenimiento del estado de la anestesia general y proporciona información valiosa para generar nuevos medicamentos que podrían hacer que las personas duerman con menos efectos secundarios.

Desde que el primer paciente fue sometido a anestesia general en 1846, los científicos han estado tratando de averiguar exactamente cómo funciona. La teoría prevalente ha sido que muchos de estos medicamentos alteran las actividades normales del cerebro, lo que resulta en la incapacidad de moverse o sentir dolor. Teorías similares giraban en torno al sueño, el estado similar a la anestesia general. Sin embargo, las investigaciones realizadas durante la última década han demostrado que el sueño es un proceso más activo que el que se reconoció anteriormente, con conjuntos completos de neuronas sincronizadas que inducen el sueño.

Fan Wang, Ph.D., profesora de neurobiología en la Escuela de Medicina de la Universidad de Duke, y Li-Feng Jiang-Xie, una estudiante graduada en su laboratorio, se preguntaban si la visión predominante de la anestesia general también era parcial. Quizás, en lugar de limitarse a inhibir ciertas neuronas, los anestésicos también podrían activar ciertas neuronas en el cerebro.

Para probar su nueva teoría, pusieron a los ratones bajo anestesia general con varios fármacos diferentes pero de uso común. Luego utilizaron marcadores moleculares para rastrear las neuronas que podrían ser activadas por los anestésicos. Encontraron un grupo de neuronas que mostraban gran excitabilidad enterradas en una pequeña región del cerebro llamada núcleo supraóptico.  Se sabe que las neuronas que forman el núcleo supraóptico tiene proyecciones largas que liberan grandes cantidades de hormonas, como la vasopresina, directamente en el torrente sanguíneo.



Resultado de imagen de nucleo supraoptico


"La mayoría de las neuronas activadas por la anestesia eran un tipo de célula híbrida que conecta el sistema nervioso y el sistema endocrino", según Jiang-Xie. "Eso fue una sorpresa y llevó la investigación a un territorio inexplorado para comprender las vías neuronales de la anestesia general".

A continuación, los investigadores utilizaron una técnica sofisticada desarrollada en el laboratorio de Wang para activar o desactivar este grupo especializado de células con productos químicos o luz. Cuando activaron estas neuronas de los ratones, los animales dejaron de moverse y cayeron en un profundo sueño, llamado sueño de ondas lentas o sueño no REM, generalmente asociado con la inconsciencia.

Entonces el equipo de investigación silenció a este grupo de células. Los ratones continuaron moviéndose todo el tiempo, incapaces de quedarse dormidos.

Finalmente, los investigadores realizaron experimentos similares en ratones utilizando anestesia general. Encontraron que las células neuroendocrinas preactivadas artificialmente hacían que los ratones permanecieran bajo anestesia general durante períodos de tiempo más prolongados. A la inversa, cuando silenciaron estas células, los ratones se despertaban de la anestesia más fácilmente.

Este estudio también reveló un papel previamente inesperado de las células secretoras de hormonas del cerebro en la generación del sueño profundo.

“Muchas personas, especialmente aquellas con enfermedad de Alzheimer, tienen dificultades para conciliar el sueño, pero los medicamentos actuales tienen efectos secundarios molestos", según Yin. "Si podemos encontrar formas de manipular este circuito neural, quizás apuntando a hormonas o péptidos pequeños, se podría conducir al desarrollo de pastillas para dormir mas eficaces y con menos efectos secundarios"

Basado en: "A Common Neuroendocrine Substrate for Diverse General Anesthetics and Sleep," Neuron, June 5, 2019 ( online, April 18, 2019).