jueves, 28 de diciembre de 2017

Descifrando el código del cerebro



Durante la Segunda Guerra Mundial, los desencriptadores descifraron el cifrado Enigma alemán mediante el análisis de patrones de lenguaje conocidos en los mensajes cifrados. Estos incluyen las frecuencias típicas y distribuciones de ciertas letras y palabras. Saber algo sobre lo que esperaban leer ayudó al científico informático británico Alan Turing y sus colegas a encontrar la clave para traducir el galimatías en un lenguaje sencillo. Y esta misma filosofía puede ayudar a los neurocientíficos con uno de los campos científicos punteros en la actualidad.

Los dispositivos protésicos controlados por el cerebro tienen el potencial de mejorar enormemente las vidas de las personas con movilidad limitada como resultado de una lesión o enfermedad. Para impulsar tales interfaces cerebro-ordenador, los neurocientíficos han desarrollado una variedad de algoritmos para, con mayor precisión y exactitud, decodificar los pensamientos relacionados con el movimiento. Ahora los investigadores están expandiendo su caja de herramientas tomando prestado del mundo de la criptografía los recursos para decodificar las señales neuronales involucradas en los movimientos.



Fig. 1

Decodificación de los movimientos estructurados


Muchos movimientos humanos, como caminar o agarrar, también siguen patrones predecibles. La posición de los miembros, la velocidad y varias otras características del movimiento tienden a desarrollarse de forma ordenada. Con esta regularidad en mente, Eva Dyer, una neurocientífica del Georgia Institute of Technology, decidió probar una estrategia inspirada en la criptografía para la decodificación neuronal. Ella y sus colegas publicaron sus resultados en un estudio reciente en la revista Nature Biomedical Engineering.

Las interfaces cerebrales existentes normalmente usan los denominados 'decodificadores supervisados'. Estos algoritmos dependen de la información detallada del movimiento momento por momento, como la posición y la velocidad de las extremidades, que se recopila simultáneamente con la actividad neuronal registrada. Reunir estos datos puede ser un proceso lento y laborioso. Esta información luego se usa para entrenar al decodificador para traducir patrones neuronales en sus movimientos correspondientes. (En términos de criptografía, esto sería como comparar una cantidad de mensajes ya descifrados con sus versiones encriptadas para realizar ingeniería inversa de la clave).

Por el contrario, el equipo de Dyer buscó predecir movimientos utilizando solo los mensajes encriptados (la actividad neuronal) y una comprensión general de los patrones que aparecen en ciertos movimientos. Su equipo entrenó a tres monos macacos para alcanzar su brazo o doblar su muñeca para guiar el cursor hacia una serie de objetivos dispuestos alrededor de un punto central. Al mismo tiempo, los investigadores utilizaron matrices de electrodos implantados para registrar la actividad de alrededor de 100 neuronas en la corteza motora de cada mono, una región clave del cerebro que controla el movimiento.


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En el transcurso de muchos ensayos experimentales, los investigadores reunieron estadísticas sobre los movimientos de cada animal, como la velocidad horizontal y vertical. Un buen decodificador, dice Dyer, debería encontrar los patrones correspondientes insertos en la actividad neuronal que se asocien a los patrones vistos en los movimientos. Para encontrar su algoritmo de decodificación, los investigadores realizaron un análisis sobre la actividad neuronal para extraer y reducir su estructura matemática básica. Luego probaron una serie de modelos computacionales para encontrar el que mejor alineaba los patrones neurales con los patrones de movimiento.

Cuando los investigadores usaron su mejor modelo para decodificar la actividad neuronal de ensayos individuales, pudieron predecir los movimientos reales de los animales en esos ensayos, al igual que algunos decodificadores básicos supervisados.

Debido a que el decodificador de Dyer solo requería estadísticas generales sobre movimientos, que tienden a ser similares entre animales o personas, los investigadores también pudieron usar patrones de movimiento de un mono para descifrar los datos neuronales de otro mono, algo que no es factible con decodificadores supervisados ​​tradicionales. En principio, esto significa que los investigadores podrían reducir el tiempo y el esfuerzo involucrados en la recopilación de datos de movimiento meticulosamente detallados. Así, podrían adquirir la información una vez, y volver a usarla o utilizar esos datos para entrenar las interfaces cerebro-ordenador en múltiples animales o personas, lo que podría ser muy útil para la comunidad científica y para la comunidad médica.

Dyer llama a su trabajo una prueba de concepto para usar estrategias criptográficas para decodificar la actividad neuronal, y señala que se debe hacer mucho más trabajo antes de que el método pueda usarse ampliamente. "En comparación con los decodificadores de última generación, este aún no es un método competitivo", dice ella. El algoritmo podría reforzarse alimentándolo con señales de incluso más neuronas, o proporcionando características adicionales conocidas de los movimientos, como la tendencia de los animales a producir movimientos suaves. Para ser adecuado para guiar dispositivos protésicos, el enfoque también debería adaptarse para decodificar movimientos más complejos y naturales, una tarea no trivial. "Solo hemos arañado la superficie", según Dyer.


viernes, 15 de diciembre de 2017

¿Como surgió la inteligencia en nuestro mundo?






Si la evolución  volviera a suceder aquí en la Tierra, ¿surgiría el mismo tipo de inteligencia por segunda vez? Y si lo hiciera, ¿podría aparecer en alguna otra rama del árbol animal?


El cerebro del ctenóforo, o nuez de mar, algo parecido a una medusa,  sugiere que, si la evolución comenzara de nuevo, la inteligencia volvería a emerger porque la naturaleza camina siempre por la misma senda.

Leonid Moroz, neurocientífico,  ha pasado dos décadas tratando de comprobar una idea sorprendente: la existencia de animales de biología y  cerebro completamente diferentes, aquí mismo en la Tierra. Esos “aliens” se han escondido a plena vista durante milenios. Tienen mucho que enseñarnos sobre la naturaleza de la evolución y sobre lo que podemos esperar cuando descubramos la vida en otros mundos.

Moroz había dedicado años de investigación a estudiar los sistemas nerviosos en todo el reino animal, con la esperanza de comprender el origen evolutivo de los cerebros y la inteligencia.

Resultado de imagen de ctenóforosEl ctenóforo fue considerado durante mucho tiempo simplemente otro tipo de medusa. Pero Moroz hizo un descubrimiento sorprendente: debajo del monótono exterior de este animal, había un caso monumental de identidad equivocada. Desde sus primeros experimentos, pudo ver que estos animales no estaban relacionados con las medusas. De hecho, eran profundamente diferentes de cualquier otro animal en la Tierra.

Moroz llegó a esta conclusión buscando en las células nerviosas de los ctenóforos  los neurotransmisores serotonina, dopamina y óxido nítrico, mensajeros químicos considerados el lenguaje neuronal universal de todos los animales, asi como los respectivos receptores. Pero por más que lo intentaba, no podía encontrar estas moléculas. Las implicaciones eran profundas.
El ctenóforo ya era conocido por tener un sistema nervioso relativamente avanzado; pero estos primeros experimentos de Moroz mostraron que sus nervios se construyeron a partir de un conjunto diferente de bloques de construcción moleculares -diferentes de cualquier otro animal- usando 'un lenguaje químico diferente', es decir,  estos animales son 'extraterrestres del mar'.

Si Moroz tiene razón, entonces el ctenóforo representa un experimento evolutivo de proporciones deslumbrantes, que ha estado funcionando durante más de medio billón de años. Esta vía de evolución separada, una especie de Evolution 2.0, ha inventado neuronas, músculos y otros tejidos especializados, independientemente del resto del reino animal, utilizando diferentes materiales de partida.

Este animal, el ctenóforo, proporciona pistas sobre cómo podría haber evolucionado la evolución si no hubiera sido por el advenimiento de vertebrados, mamíferos y humanos, que llegaron a dominar los ecosistemas de la Tierra. Arroja luz sobre un debate profundo que se ha desatado durante décadas: cuando se trata de analizar la vida en la Tierra, ¿cuánto de eso sucedió por puro accidente y cuánto fue inevitable desde el principio?

El ctenóforo ofrece algunas pistas tentadoras al mostrar cuán diferentes pueden ser los cerebros. Los cerebros son el caso más importante de la evolución convergente: el proceso por el cual las especies no relacionadas desarrollan rasgos similares para sobrevivir en el mismo tipo de mundo. Los humanos podríamos haber desarrollado un intelecto sin precedentes, pero el ctenóforo sugiere que quizás no estemos solos. La tendencia de los sistemas nerviosos complejos a evolucionar es probablemente universal, no sólo en la Tierra, sino también en otros mundos.

El  ctenóforo es poco conocido. Su cuerpo se parece superficialmente al de una medusa: gelatinosa, oblonga o esférica, con una boca circular en un extremo. Los ctenóforos son abundantes en los océanos, pero los científicos los descuidaron durante mucho tiempo.

Resultado de imagen de ctenóforosA diferencia de la medusa, que usa los músculos para mover su cuerpo y nadar, el ctenóforo usa miles de cilios para nadar. Y a diferencia de las medusas con sus tentáculos punzantes, el ctenóforo caza con dos tentáculos pegajosos que secretan cola, una adaptación sin paralelo en el resto del reino animal. El ctenóforo es un depredador voraz, conocido por sus tácticas de emboscada. Caza extendiendo sus tentáculos ramificados y pegajosos para formar algo así como una telaraña, y atrapa a su presa meticulosamente, una por una.

Cuando los científicos comenzaron a examinar el sistema nervioso del ctenóforo a fines del siglo XIX, lo que veían a través de sus microscopios parecía normal. Una gruesa maraña de neuronas se encontraba cerca del polo sur del animal, una red difusa de nervios extendidos por todo su cuerpo, y un puñado de gruesos paquetes de nervios extendidos a cada tentáculo y a cada una de sus ocho bandas de cilios. Los estudios del microscopio electrónico en la década de 1960 mostraron lo que parecían ser sinapsis entre estas neuronas, con compartimentos similares a burbujas listos para liberar neurotransmisores que estimularían la célula vecina.

Los científicos inyectaron calcio a las neuronas de los ctenóforos vivos, lo que les provocó el impulso de pulsos eléctricos, tal como sucede en los nervios de ratas, gusanos, moscas, caracoles y cualquier otro animal. Al estimular los nervios adecuados, los investigadores incluso pudieron provocar que sus cilios giraran en diferentes patrones, haciendo que nadara hacia delante o hacia atrás.

En resumen, los nervios del ctenóforo parecían formarse y actuar como los de cualquier otro animal. 

Entonces los biólogos supusieron que eran lo mismo. Esta visión de los ctenóforos reproducía una narración más amplia sobre la evolución de todos los animales, una que también resultaría errónea.
En la década de 1990, los científicos habían colocado a los ctenóforos en el árbol animal de la vida, en una rama al lado de los cnidarios, el grupo que incluye medusas, anémonas de mar y coral. Las medusas y los ctenóforos tienen músculos, y ambos tienen sistemas nerviosos difusos que no se han condensado completamente en un cerebro. Y, por supuesto, ambos tienen cuerpos que son famosos por ser suaves, ondulados y, a menudo, transparentes.





En el árbol evolutivo, debajo de los ctenóforos y las medusas, había otras dos ramas de animales que eran claramente más primitivas: los placozoos y las esponjas marinas, que carecían de células nerviosas de ningún tipo. La esponja en particular parecía apenas estar en la cúspide de la animalidad: no fue hasta 1866 que el biólogo inglés Henry James Clark demostró que la esponja era, de hecho, un animal.

Esto ayudó a consagrar a la esponja como nuestro vínculo vivo más cercano a un mundo antiguo, pre-animal de protistas unicelulares, similar a la ameba moderna y el paramecio. Los investigadores razonaron que las esponjas habían evolucionado cuando los antiguos protistas se reunieron en colonias, con cada célula utilizando sus estructuras parecidas a un flagelo similar a los cilios, para alimentarse en lugar de nadar.

Esta narración apoyaba la opinión conveniente de que el sistema nervioso había evolucionado gradualmente, hacia una mayor complejidad, con cada rama sucesiva del árbol animal. Todos los animales eran hijos e hijas de un solo momento de creación evolutiva: el nacimiento de la célula nerviosa. Y solo una vez, en la evolución posterior, esas neuronas cruzaron un segundo umbral trascendental: se agregaron formando un cerebro centralizado. Este punto de vista fue reforzado por otra línea de evidencia: las sorprendentes similitudes en la forma en que las células nerviosas individuales se organizan tanto en insectos como en humanos, en los circuitos neuronales subyacentes a la memoria episódica, la navegación espacial y el comportamiento general. De hecho, los científicos sostuvieron que el primer cerebro debe haber aparecido bastante temprano, antes de que los antepasados ​​de los insectos y los vertebrados se separaran en diversas  formas evolutivas. Si esto fuera cierto, entonces los 550 a 650 millones de años transcurridos desde ese evento representarían una sola trama, con múltiples linajes animales elaborados sobre el mismo patrón cerebral básico a lo largo de la cadena.

Esta imagen de la evolución del cerebro tenía sentido, pero Moroz comenzó a sospechar que estaba profundamente equivocada. Para demostrar su corazonada, recolectó varias especies de ctenóforos. Cortó sus tejidos neurales en finas láminas y los trató con reactivos químicos que indicarían la presencia de dopamina, serotonina u óxido nítrico, tres neurotransmisores que están diseminados por todo el reino animal. Una y otra vez, miró al microscopio y no vio rastros de las manchas amarillas, rojas o verdes, que deberían haber aparecido.

Una vez que repites los experimentos, obteniendo un resultado inesperado, según Moroz: "Comienzas a darte cuenta de que es un animal realmente diferente". Conjeturó que el ctenóforo no era solo diferente de su supuesto grupo hermano, la medusa. También era muy diferente de cualquier otro sistema nervioso en la Tierra.

El ctenóforo parecía haber seguido un camino evolutivo completamente diferente, pero Moroz no podía estar seguro, por lo que trató de aquilatar su conocimiento sobre esta especie. Así que recurrió al análisis genético de individuos de esta especie, hasta conseguir un "transcriptoma" parcial del ctenóforo: unas 5.000 o 6.000 secuencias de genes que están activos en las células nerviosas del animal. Los resultados fueron sorprendentes.

Primero, mostraron que el ctenóforo carecía de los genes y las enzimas requeridas para fabricar una larga lista de neurotransmisores ampliamente encontrados en otros animales. Estos neurotransmisores perdidos incluían no solo los que Moroz había notado: serotonina, dopamina y óxido nítrico, sino también acetilcolina, noradrenalina y otros. El ctenóforo también carecía de genes para los receptores que permiten a una neurona capturar estos neurotransmisores y responder a ellos.

Esto confirmó lo que Moroz había esperado años para descubrir: que cuando no conseguía encontrar neurotransmisores comunes en los nervios de los ctenóforos, no era simplemente que sus experimentos no funcionaban; más bien, era porque el animal no los estaba usando de ninguna manera.

"Todos usamos neurotransmisores", según Moroz, "De las medusas a los gusanos, a los moluscos, a los humanos, a los erizos de mar, verás un conjunto muy consistente de moléculas de señalización." Pero, de alguna manera, el ctenóforo había desarrollado un sistema nervioso en el que estos roles eran ocupados por otros compuestos diferentes, un conjunto todavía desconocido de moléculas.

El ctenóforo había evolucionado desde cero, utilizando un conjunto diferente de moléculas y genes distinto al de cualquier otro animal conocido en la Tierra.

Las secuencias de transcriptoma y ADN genómico que analizó Moroz mostraron que el ctenóforo también carecía de muchos otros genes, conocidos del resto del reino animal, que son cruciales para construir y operar sistemas nerviosos. Al ctenóforo le faltaban muchas proteínas comunes que forman los canales iónicos que generan señales eléctricas que viajan rápidamente por un nervio. Le faltaban genes que guían las células embrionarias a través de la compleja transformación en células nerviosas maduras. Y le faltaban genes conocidos que orquestan la conexión gradual de esas neuronas en circuitos maduros y funcionales. "Fue mucho más que solo la presencia o ausencia de unos pocos genes", según Moroz "Fue realmente un gran cambio de diseño".

Significaba que el sistema nervioso del ctenóforo había evolucionado desde cero, utilizando un conjunto diferente de moléculas y genes distinto al de ningún otro animal conocido en la Tierra. Era un caso clásico de convergencia: el linaje de los ctenóforos había desarrollado un sistema nervioso usando cualquier material de partida genético disponible. En cierto sentido, era un sistema nervioso alienígena, desarrollado por separado del resto del reino animal.

Pero las sorpresas no se detuvieron allí. El ctenóforo estaba resultando ser único y distinto de otros animales en mucho más que solo su sistema nervioso. Los genes involucrados en el desarrollo y la función de sus músculos también eran completamente diferentes. Y el ctenóforo carecía de varias clases de genes que modelaran el cuerpo en general, que se pensaba eran universales para todos los animales. Estos incluían los llamados genes de micro ARN, que ayudan a formar tipos celulares especializados en órganos, y genes HOX, que dividen los cuerpos en partes separadas, ya sea el cuerpo segmentado de un gusano o langosta, o la columna vertebral segmentada y los huesos de los dedos de un humano. Estas clases de genes estaban presentes en las esponjas y en los placozoos, pero ausentes en los ctenóforos.

Todo esto apuntaba a una sorprendente conclusión: a pesar de ser más complejos que las esponjas y los placozoos -que carecen de células nerviosas y músculos y prácticamente cualquier otro tipo de célula especializada- los ctenóforos no formaban parte del antiguo árbol animal de la vida. De alguna forma durante 550 a 750 millones de años, el ctenóforo había logrado desarrollar un sistema nervioso y músculos de complejidad similar a los de medusas, anémonas, estrellas de mar y muchos tipos de gusanos y mariscos, improvisados ​​a partir de un conjunto alternativo de genes.

Moroz finalmente publicó su genoma del ctenóforo Pleurobrachia en la revista NATURE, en junio de 2014. Su trabajo, tras siete años de investigación, estableció firmemente que las células nerviosas y el sistema nervioso del ctenóforo  se habían desarrollado por separado de los de todos los demás animales. El ctenóforo representaba por tanto lo más parecido a un cerebro alienígena, en la Tierra.

Los ctenóforos proporcionan un ejemplo extremo y llamativo de lo que probablemente sea un patrón general: así como los ojos, las alas y las aletas evolucionaron muchas veces en el curso de la evolución animal, también así lo hicieron las células nerviosas. Moroz ahora cuenta de 9 a 12 orígenes evolutivos independientes del sistema nervioso, incluyendo al menos uno en cnidaria (el grupo que incluye medusas y anémonas), tres en equinodermos (el grupo que incluye estrellas de mar, lirios de mar, erizos y galletas de mar), uno en artrópodos (el grupo que incluye insectos, arañas y crustáceos), uno en moluscos (el grupo que incluye almejas, caracoles, calamares y pulpos), uno en vertebrados, y ahora, al menos uno en ctenóforos.

"Hay más de una forma de hacer una neurona, más de una forma de hacer un cerebro", dice Moroz. En cada una de estas ramas evolutivas, se eligió ciegamente un subconjunto diferente de genes, proteínas y moléculas, a través de la duplicación y mutación genética al azar, para participar en la construcción de un sistema nervioso.

Lo que es fascinante es cómo estas diferentes vías de evolución llegaron a sistemas nerviosos que se ven muy similares en todo el árbol animal de la vida. Tomemos, por ejemplo, el trabajo de Nicholas Strausfeld, neuroanatomista de la Universidad de Arizona en Tucson. Él y otros han descubierto que los circuitos neuronales subyacentes al olfato, la memoria episódica, la navegación espacial, la elección del comportamiento y la visión en los insectos son casi idénticos a los que realizan las mismas funciones en mamíferos, a pesar del hecho de que se aprovecharon diferentes conjuntos de genes, aunque superpuestos, para construir cada uno.

Estas similitudes reflejan dos principios clave de la evolución, factores que probablemente sean importantes en cualquier mundo donde haya surgido la vida. El primero es la convergencia: estas ramas lejanas del árbol evolutivo llegaron a diseños comunes para un sistema nervioso porque cada uno tenía que resolver los mismos problemas fundamentales. La segunda es la historia compartida: la idea de que todos estos sistemas nerviosos construidos de forma diferente compartían al menos algún elemento de origen común. En nuestro mundo, cada uno evolucionó a partir de bloques de construcción molecular que se forjaron en los entornos físicos y químicos de la Tierra primitiva.

De hecho, gran parte de la maquinaria básica de señalización de todos los sistemas nerviosos podría haber evolucionado a partir de una adaptación a vida o muerte que surgió en las primeras células de la Tierra, hace cuatro mil millones de años. Las primeras células probablemente habitaban ambientes acuáticos, como aguas termales o piscinas de salmuera, que contenían una mezcla de minerales disueltos que incluían algunos, como el calcio, que amenazaban la vida. (Se sabe que moléculas biológicas importantes como ADN, ARN y ATP se fusionan en una materia viscosa refractaria cuando se exponen al calcio, similar a la espuma que se forma en las bañeras). Así que los biólogos conjeturan que la vida temprana debe haber evolucionado para mantener los niveles más bajos de calcio en el interior de sus células. Esta maquinaria de protección puede incluir proteínas que bombean átomos de calcio al exterior de la célula y un sistema de alarma que se activa cuando aumentan los niveles de calcio. La evolución más tarde aprovechó esta exquisita capacidad de respuesta al calcio para señalizar tanto en el interior como entre las células: controlar el latido de cilios y flagelos que los microbios usan para moverse o controlar la contracción de las células musculares o desencadenar el disparo eléctrico de neuronas en organismos como el nuestro. Cuando comenzaron a surgir los sistemas nerviosos, hace aproximadamente quinientos millones de años, ya se habían establecido muchos de los componentes básicos.

Estos principios tienen enormes implicaciones para comprender la evolución y comprender las formas que la vida podría tener en la Tierra o en otros mundos. Arrojan luz sobre la importancia relativa del accidente y el destino en la configuración de la trayectoria de la evolución a lo largo de miles de millones de años.

El fallecido paleontólogo de Harvard, Stephen Jay Gould, argumentó en su libro Vida Maravillosa (1989) que los accidentes importan: que la historia evolutiva de los animales ha sido determinada tanto por la destrucción como por la innovación. Señaló que el mundo cámbrico hace 570 millones de años contenía más grupos de animales, llamados phyla, que existen hoy en día. Esas ramas diversas en el árbol animal temprano fueron constantemente podadas por las extinciones masivas. Esas extinciones alimentaron la evolución al abrir nichos ecológicos en los que los grupos de animales supervivientes podrían diversificarse, proporcionando oportunidades para la innovación.

Al mismo tiempo, Simon Conway Morris, un paleontólogo de la Universidad de Cambridge, ha enfatizado la importancia de la convergencia evolutiva: que la evolución tiende a llegar a las mismas soluciones una y otra vez, incluso en ramas distantes del árbol animal, e incluso cuando las proteínas o genes utilizados para construir una estructura similar no están relacionados.

Si llevamos estas dos ideas a sus fines lógicos,  se llega a una conclusión sorprendente. Si la historia de la Tierra fuese rebobinada y reproducida, la evolución podría no llegar al presente actual con la misma variedad de grupos de animales que vemos hoy. Mamíferos o pájaros, quizás incluso todos los vertebrados, podrían estar ausentes. Pero la evolución aún podría llegar a la mayoría, o incluso a todas las mismas innovaciones que permitieron la aparición de cerebros sofisticados: esas innovaciones podrían simplemente emerger en otras ramas del árbol animal.

Mientras los científicos especulan qué tipo de vida podría existir en otros mundos, una idea provocadora se está afianzando: esa vida alienígena, a diferencia de todo lo que conocemos, podría existir ya aquí en la Tierra. La idea es que la vida pudo haber surgido dos o más veces en nuestro planeta, no solo una vez, como se suponía. Nuestra forma de vida llegó a dominar, mientras que otras formas retrocedieron a los rincones. Esta 'biosfera en la sombra' sería difícil de detectar, ya que podría no contener ADN, proteínas u otras moléculas de las que dependemos para detectar la vida.



sábado, 25 de noviembre de 2017

La importancia de un cerebro “limpio”



Cada órgano en el cuerpo contiene un sistema de nódulos y vasos linfáticos que ayudan a eliminar toxinas y productos de desecho. El sistema linfático transporta un fluido transparente llamado linfa, que fluye constantemente a través de los vasos, combatiendo las infecciones y recogiendo los productos de desecho, antes de filtrarse a través de los ganglios y luego drenar en el torrente sanguíneo.


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Representación esquemática de los compartimentos
y barreras del fluido cerebral

 
Hasta hace muy poco, se pensaba que el sistema linfático no se extendía al cerebro y que el cerebro reciclaba sus productos de desecho, en lugar de deshacerse de ellos. Sin embargo, hace unos cinco años, llegó el descubrimiento del sistema glifático, el sistema de eliminación de desechos del cerebro. Ahora sabemos que el sistema glifático también está involucrado en enfermedades neurodegenerativas, como el Alzheimer y las enfermedades de Huntington.

"Se podría decir que las enfermedades neurodegenerativas son enfermedades de un cerebro sucio", según  Maiken Nedergaard, quien fue uno de los investigadores que describió por primera vez el sistema de eliminación de desechos del cerebro en 2012.

Nedergaard, ahora en la Universidad de Copenhague, y sus colegas comenzaron a inyectar moléculas fluorescentes "marcadoras" en los cerebros de ratones vivos, y utilizaron una técnica de imágenes llamada microscopía de dos fotones para observar los movimientos de los marcadores en tiempo real. Esto reveló una red de vasos linfáticos que corren paralelos a los vasos sanguíneos en la superficie del cerebro. Ahora se cree que el líquido cefalorraquídeo (LCR), que actúa como un sumidero para los productos de desecho del cerebro, drena en estos vasos.



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Conexión entre el sistema glinfático
y el sistema linfático meningeal



El grupo de Nedergaard y otros investigadores también han demostrado que el flujo de líquido cefalorraquídeo a través del sistema glifático depende de la acuaporina-4, una proteína del canal de agua (los canales en las membranas de las células que regulan el paso de agua entre el interior y el exterior) que se encuentra en altas densidades en los extremos de las células neuronales llamadas astrocitos, que entran en contacto con los vasos sanguíneos y con los espacios que contienen fluido cerebroespinal. La investigación también muestra que el sistema glifático funciona principalmente durante el sueño, y que parece funcionar mejor cuando dormimos en posición lateral, en comparación con las posiciones supina y prono.

"Las pulsaciones cerebrales llevan el fluido al cerebro y, como un filtro en un acuario, filtran todo lo que está fuera de las células", según Nedergaard. "Tiene sentido tener canales de agua en los extremos de los astrocitos, porque aquí es donde el líquido cefalorraquídeo entra en el cerebro para limpiar los desechos".


¿Qué puede salir mal?


Jeffrey Iliff de la Universidad de Ciencias y Salud de Oregon en Portland, que trabajó con Nedergaard en la caracterización del sistema glifático, describió la evidencia de la disfunción del sistema glifático en la enfermedad de Alzheimer.

Al igual que otras enfermedades neurodegenerativas, la enfermedad de Alzheimer se caracteriza por proteínas mal plegadas que se agregan dentro de las células y en los espacios que las separan. En algunas de estas enfermedades, las acumulaciones de proteínas insolubles son tóxicas para las células, por lo que se podría obtener un beneficio terapéutico si se gestiona el proceso de agregación o el proceso por el cual las acumulaciones se eliminan del cerebro.

En un estudio inicial, Iliff y Nedergaard demostraron que la proteína beta-amiloide etiquetada fluorescentemente, una de las proteínas cuya acumulación está relacionada con el Alzheimer, se transporta a través del sistema glifático de ratones, y que la eliminación del gen Aquaporin-4 evitaba la eliminación de la proteína  beta-amiloide de los cerebros de los animales. También han demostrado que el funcionamiento del sistema glifático disminuye con la edad en ratones, lo que conduce a una reducción significativa en la eficacia del drenaje de líquido cefalorraquídeo, y que esto se asocia con una pérdida generalizada de canales de agua de aquaporina 4 de los extremos de los astrocitos y la disminución de la pulsatilidad de las paredes de las arterias.



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La unidad neurovascular


También se ha  demostrado, en modelos de ratón con Alzheimer, que los niveles de la proteína beta-amiloide en los ganglios linfáticos aumentan con la edad y que el funcionamiento del sistema glifático se deteriora con anterioridad a  la agregación beta-amiloide en el cerebro, una de las características patológicas de la enfermedad.




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Modelo de función glinfática en individuos jóvenes,  viejos
e individuos con alzheimer


A principios de este año, el equipo de Iliff publicó un estudio post-mortem que muestra que la distribución de aquaporin-4 también se ve alterada en los cerebros de personas diagnosticadas con Alzheimer. Más recientemente, publicaron evidencia de que ciertas variantes del gen aquaporin4 influyen en la tasa de deterioro cognitivo en personas con Alzheimer: dos variantes se asociaron con una tasa más rápida de declive, y otras dos se asociaron con una tasa más lenta.

"Esto corrobora los datos provenientes de estudios con animales, que sugieren que el funcionamiento alterado del gen aquaporin-4 subyace en parte de la vulnerabilidad a la enfermedad de Alzheimer", según Illif. Además el sistema glifático funciona principalmente de noche lo que encaja bien con otras investigaciones que vinculan la neurodegeneración con las alteraciones del sueño.


Dificultades técnicas


El sistema glifático se identificó por primera vez en 1985, en cortes de tejido cerebral de gatos y perros previamente perfundidos con un trazador de proteínas. Otros investigadores intentaron replicar los resultados en animales vivos, esculpiendo 'ventanas' en el cráneo, a través de las cuales se  podía espiar la actividad cerebral. Pero este tratamiento redujo la presión dentro del cráneo, lo que impidió dramáticamente el movimiento del fluido a través del sistema. No se pudieron por tanto confirmar los datos anatómicos, por lo que los hallazgos iniciales fueron descartados.

Hoy en día, estas limitaciones se han superado, y los investigadores ahora tienen una variedad de métodos para obtener imágenes del sistema glifático. Mark Lythgoe y sus colegas del Centro de Imágenes Biomédicas avanzadas de la Universidad de Londres se centran en el desarrollo de nuevos métodos para obtener imágenes de la vía de limpieza del cerebro en la enfermedad de Alzheimer.

Uno de estos se basa en la proyección de imagen de tensor de difusión (DTI), una técnica de neuroimagen que detecta el flujo de moléculas de agua y se utiliza ampliamente para visualizar los tractos de materia blanca del cerebro. Hasta ahora, dichos métodos se basaban en la inyección de un químico llamado agente de contraste para mejorar la señal que se detectaba. El nuevo método no requiere un agente de contraste y, sin embargo, es completamente no invasivo. "Una vez que puedes aislar esta señal, puedes comenzar a hacer cosas con ella", dijo Lythgoe. "Puedes ver la magnitud del movimiento y puedes seguir la dirección del movimiento del agua a medida que fluye a través de los diversos canales de alimentación".

Lythgoe sugirió que el desarrollo continuo de métodos de imagen no invasivos será vital para aprender más sobre la estructura y la función del sistema glifático. "La gran pregunta ahora es: ¿cómo modulamos el funcionamiento del sistema glifático?"


Basado en:

http://www.jneurosci.org/content/35/31/11034
http://dana.org/News/Cleaning_the_dirty_brain/

sábado, 11 de noviembre de 2017

Un catálogo de tipos de neuronas es imprescindible para mejorar nuestro conocimiento del cerebro humano.



Una nueva base de datos podría arrojar luz sobre cómo funcionan los cerebros de las personas



pyramidal nerve cell
Una nueva base de datos ofrece una mirada profunda a las células nerviosas humanas vivas,
revelando elaboradas estructuras de ramificación y miles de formas,
 como esta neurona llamada célula piramidal
 (imagen de la célula, a la izquierda, y reconstrucción digital en 3-D, a la derecha).
 Imagen: Instituto Allen para la Neurociencia.


El cerebro humano rebosa diversidad. Al extraer  tejidos delicados y vivos durante la neurocirugía y luego estudiar las células que lo componen, los investigadores están descubriendo el conjunto de caracteres neuronales que dan lugar a nuestros pensamientos, sueños y recuerdos.

Hasta la fecha, los Investigadores del Instituto Allen para la Neurociencia en Seattle han descrito las formas intrincadas y las propiedades eléctricas de unas 100 células nerviosas, o neuronas, obtenidas de los cerebros de 36 pacientes que se han sometido a cirugía para operaciones tales como la extirpación de tumores cerebrales o epilepsia. Para llegar al lugar correcto, se tuvo que eliminar un pequeño trozo de tejido cerebral, que generalmente se descarta como residuo médico. En este caso, el tejido cerebral se empaquetó rápidamente y se envió todavía vivo a los investigadores.

Una vez allí, el tejido humano ha sido analizado y vuelto a analizar. Algunas neuronas se sometieron a microscopía detallada, lo que reveló intrincadas estructuras de ramificación y una amplia gama de formas. Las células también se sometieron a pequeñas descargas de electricidad, lo que permitió a los investigadores ver cómo las neuronas podrían haberse comunicado con otras células nerviosas en el cerebro. El Instituto Allen lanzó la primera base de datos pública de estas neuronas el 25 de octubre.

Una neurona llamada célula piramidal, por ejemplo, tiene una ramificación tupida de dendritas (naranja en la reconstrucción tridimensional digital, arriba) que se extiende desde su cuerpo celular (círculo blanco). Esas dendritas recogen señales de otros vecinos neuronales. Otras dendritas (rojas) se ramifican a continuación. El axón de la célula (azul) envía señales a otras células que las impulsan a la acción.


Chandelier cell
Imagen de Instituto Allen para la Neurociencia

 
En otra neurona llamada Chandelier (arriba), las ramas verticales de su axón transmisor de señal, que sirve para silenciar otras células, cuelgan alrededor del cuerpo de la neurona.



Basket cell
Imagen de Instituto Allen para la Neurociencia


Al igual que la neurona llamada Chandelier, la  neurona llamada Martinotti (abajo) silencia otras células con mensajes provenientes de su axón enmarañado y largo, que abarca varias capas de la corteza cerebral, la capa externa arrugada que está involucrada en pensamientos de mayor nivel. Y en una neurona llamada Basket (arriba), las ramas axónicas, que permiten que la célula nerviosa envíe mensajes a otras neuronas, se agrupan densamente alrededor del cuerpo de la célula.

Ya que las neuronas desempeñan diferentes roles en el cerebro, la nueva base de datos puede ayudar a los investigadores a desentrañar los detalles de esas diversas funciones. Existen datos similares para las células obtenidas de los cerebros de otros animales, como los ratones, pero hasta ahora, los datos sobre neuronas vivas de humanos habían sido escasos.

"Estas neuronas son increíblemente bellas", según Ed Lein, un neurocientífico del Instituto Allen que trabaja en el proyecto. "Se ven como árboles. Son mucho más complejos que las células similares en un ratón".



Martinotti cell

Imagen de Instituto Allen para la Neurociencia





Basado en:  http://www.brain-map.org/overview/index.html


miércoles, 1 de noviembre de 2017

Publicado un extenso y detallado mapa de cableado cerebral de ratón



Contiene 300 neuronas rastreadas en un extenso mapa de cableado cerebral


Un equipo de científicos del Campus de Investigación Janelia ha realizado un gran esfuerzo para  aumentar el número de neuronas totalmente rastreadas en el cerebro del ratón. Los investigadores y estudiosos de todo el mundo ahora pueden navegar y descargar los datos tridimensionales ya que el resultado está a disposición pública.



Las neuronas individuales se extienden a través del cerebro del ratón, en detalle de alta resolución.
En esta reconstrucción, los investigadores marcaron manualmente los caminos sinuosos de tres neuronas
(que se muestran en rosa, amarillo y blanco).  
Imagen : Janelia Research Campus, equipo del proyecto MouseLight

Dentro del cerebro del ratón, las neuronas individuales zigzaguean a través de los hemisferios, generan patrones de ramificación y, como han mostrado los investigadores, a menudo extienden fibras delgadas de casi medio metro de largo.

Los científicos pueden ver y explorar estas extensiones nerviosas en 3-D, en el mapa más extenso del cableado del cerebro del ratón conseguido hasta ahora. El mapa, resultado de un esfuerzo continuo de un equipo ecléctico de investigadores en el Campus de Investigación Janelia, reconstruye la forma y la posición de más de 300 de los aproximadamente 70 millones de neuronas existentes en el cerebro del ratón.

"Trescientas neuronas es solo el comienzo", dice el neurocientífico Jayaram Chandrashekar, quien dirige el equipo del proyecto Janelia, llamado MouseLight por su trabajo que detalla los circuitos del cerebro del ratón. Él y sus colegas esperan rastrear cientos de neuronas más en los próximos meses, y están compartiendo toda la información con la comunidad de neurociencia.

El equipo lanzó su conjunto de datos actual y una herramienta de análisis, llamada MouseLight NeuronBrowser, el 27 de octubre de 2017, e informará del trabajo en noviembre en la reunión anual de la Sociedad para la Neurociencia en Washington DC.  Esperan que los hallazgos ayuden a los científicos a investigar sobre cómo se organizan las neuronas y cómo fluye la información a través del cerebro.


En un libro de texto de biología típico, las neuronas se parecen a un huevo frito con una cola pegada a él. Las neuronas envían mensajes que corren por la cola, o axón, y otras neuronas captan los mensajes a través de zarcillos de ramificación llamados dendritas. Los científicos saben desde hace mucho tiempo que la visión de las neuronas en los libros de texto se simplifica demasiado, dice Chandrashekar. Los datos del equipo sugieren que las neuronas a menudo son mucho más extensas y conectadas de lo que los científicos tenían en mente.

Los investigadores han construido amplios mapas que describen qué partes del cerebro se conectan a que otra parte, pero la captura de una vista ampliada de las neuronas individuales está plagada de obstáculos técnicos. Los científicos tienen que iluminar las neuronas dentro del cerebro de un ratón, cortarlo en láminas delgadas, tomar imágenes de las láminas con un microscopio y luego seleccionar neuronas individuales entre los millones de imágenes recolectadas.

El equipo de Janelia resolvió el problema afinando cada paso del proceso. "Este trabajo solo fue posible con un enfoque científico de equipo", dice Korff. Los investigadores que participaron en el proyecto abarcaron desde neurocientíficos y anatomistas hasta científicos informáticos e ingenieros de software.

Primero, los investigadores inyectaron cerebros de ratón con un virus que resalta solo unas pocas docenas de neuronas. Luego, el equipo "limpió" el cerebro para ayudar a que la luz penetrara en el tejido. A continuación, un microscopio de luz de alta tecnología iluminó el cerebro con pulsos de luz, tomó una imagen de las neuronas resaltadas y eliminó una rebanada de cerebro de 200 micrómetros con una cuchilla giratoria. Todo el proceso se repitió hasta que se generó una imagen de todo el cerebro.




Los científicos de Janelia han rastreado la forma y la posición de más de 300 neuronas en el cerebro del ratón;
 en esta reconstrucción compuesta, cada neurona está representada por un color diferente.
Imagen: Janelia Research Campus, equipo del proyecto MouseLight



Las imágenes capturadas de microscopía de dos fotones muestran un axón y dendritas
 que sobresalen del cuerpo celular de una neurona (esfera en el centro).
 Imagen: Janelia Research Campus, equipo del proyecto MouseLight


Una de las neuronas que los investigadores rastrearon en el cerebro del ratón
(que se muestra en rosa) se extiende por los hemisferios,
 enviando axones de ramificación a diferentes regiones.
Imagen: Janelia Research Campus, equipo del proyecto MouseLight


El microscopio, una versión ultrarrápida de un método llamado "microscopía de dos fotones", proporciona suficiente energía para hacer que las neuronas resaltadas brillen sin iluminar otros planos focales. Eso  da a los investigadores las imágenes nítidas necesarias para el mapeo neural. Cada imagen del cerebro produce aproximadamente 20 terabytes de datos, el espacio de almacenamiento de 4.000 DVD. Se utilizan algoritmos sofisticados para unir las imágenes, y un equipo de siete personas expertas recorre el conjunto de datos resultante para desentrañar digitalmente las neuronas individuales.

Estas personas son trazadores de neuronas a tiempo completo; sus esfuerzos y el software que utilizan son críticos para la creación de mapas de alta calidad, dice el neurocientífico Nelson Spruston, director senior de programas científicos de Janelia. Hace dos años, cada persona habría necesitado una semana o dos para rastrear el camino de una neurona a través del cerebro. Hoy, mediante el uso de algoritmos de rastreo de neuronas y software desarrollado por MouseLight y el grupo de Computación Científica de Janelia, cada miembro del equipo puede rastrear aproximadamente una neurona por día, dice.

Ahora que la secuencia de generación de imágenes y rastreo por parte del equipo está funcionando a pleno rendimiento, "Llegaremos a 1.000 neuronas totales detectadas en aproximadamente un año" según Spruston. Al alcanzar esta marca, el equipo espera que los datos arrojen nuevos conocimientos sobre cómo la elaborada ramificación de las rutas neuronales canalizan la información dentro del cerebro.  

Y están apareciendo sorpresas con sólo 300 neuronas completamente rastreadas por el  equipo. Por ejemplo, los axones de las neuronas individuales en el tálamo a menudo se ramifican profusamente en combinaciones inesperadas de áreas corticales, tales como las regiones involucradas en el gusto, el tacto y el movimiento. De manera similar, en el subículo (Parte del hipocampo, una región involucrada en el aprendizaje y la memoria), las neuronas casi siempre se extienden a diferentes regiones neuronales. En el neocortex, la estructura de seis capas asociada con las funciones cognitivas más elevadas, muchas proyecciones de una sola neurona se ensanchan de forma expansiva. Una de las neuronas que los investigadores rastrearon se encontraba dispersa por toda la corteza cerebral, enviando axones largos y ramificados que se arqueaban en ambos hemisferios como una explosión de fuegos artificiales.

"Esto fue sorprendente para mí", dice Spruston. "No tenía idea de que una sola neurona cortical pudiera enviar tantas conexiones a gran parte del cerebro". La capacidad de ver las neuronas con tanto detalle permite apreciar plenamente la extensión de su comunicación.

La neurocientífica Eve Marder de la Universidad de Brandeis está de acuerdo. "Sabíamos que las diferentes regiones del cerebro se hablaban entre sí, pero verlo en 3-D es diferente", dice. "Los resultados son tan impresionantes porque te dan una idea muy clara de cómo está conectado todo el cerebro".

El nuevo recurso permitirá a todos los estudiantes con conexión a Internet visualizar las neuronas reales, no solo los dibujos en los libros de texto, dice Chandrashekar. El trabajo del equipo que crea cientos de reconstrucciones de una sola neurona de alta calidad, presentadas en un volumen de referencia fácilmente accesible, podría acelerar la investigación científica y guiar la formación de hipótesis y podría proporcionar una visión más completa de cómo se envían las señales neuronales a través del cerebro".



domingo, 29 de octubre de 2017

El sistema linfático en el cerebro



Teniendo en cuenta todos los avances recientes en el mapeo de los circuitos complejos del cerebro humano, uno pensaría que a estas alturas ya sabríamos todo lo que hay que saber sobre la anatomía básica del cerebro. Eso es lo que hace que el descubrimiento recientemente descrito sea tan extraordinario. Al contrario de lo que se aprende en la escuela de medicina, el sistema linfático del cuerpo se extiende al cerebro, un descubrimiento que podría revolucionar nuestra comprensión de muchos trastornos cerebrales, desde la enfermedad de Alzheimer hasta la esclerosis múltiple.

Investigadores del Instituto Nacional de Trastornos Neurológicos y Accidentes Cerebrovasculares (NINDS), el Instituto Nacional del Cáncer (NCI) y la Universidad de Virginia, hicieron este descubrimiento utilizando una técnica especial de Imagen por Resonancia Magnética (MRI) para escanear los cerebros de voluntarios humanos sanos. Como se puede ver en este video en 3D creado a partir de imágenes de una mujer de 47 años, el cerebro, al igual que el cuello, el tórax, las extremidades y otras partes del cuerpo, posee una red de vasos linfáticos (en verde) que sirve como canal para hacer circular las células inmunes clave y devolver productos de desecho metabólicos al torrente sanguíneo.





¿Cómo podía haberse soslayado el sistema linfático del cerebro durante todos estos años? En realidad, algunos científicos habían sugerido hace siglos que los vasos linfáticos rodeaban también el cerebro. Pero a falta de datos de respaldo, esas ideas fueron en gran medida olvidadas o descartadas como erróneas. Los científicos generalmente asumieron que el cerebro, a diferencia del resto del cuerpo, tenía una capacidad especial para deshacerse de los productos de desecho a través del líquido cefalorraquídeo. (De hecho, algunos de los productos de desecho del cerebro probablemente lleguen al torrente sanguíneo a través del líquido cefalorraquídeo). Además, los vasos linfáticos no son evidentes en las imágenes microscópicas estándar, y no son visibles en los escáneres MRI estándar porque se ubican justo al lado de  vasos sanguíneos mucho más grandes y más conspicuos.


Vasculatura cabeza de paloma



Ese pensamiento comenzó a cambiar hace un par de años. Primero, usando un microscopio de alta potencia para examinar el cerebro de ratones, un equipo de científicos descubrió estructuras similares a canales asociadas con las meninges, una capa coriácea de tejido protector que rodea el cerebro. Estudios posteriores llevaron a esos investigadores a concluir que esos canales llevaban líquido linfático.

Por suerte, el investigador Daniel Reich, vio una conferencia de Jonathan Kipnis, uno de los investigadores de la Universidad de Virginia que hizo el descubrimiento en el ratón. Reich no sabía mucho sobre el sistema linfático, pero, como neurólogo y radiólogo que estudiaba la Esclerosis Múltiple y otras enfermedades inflamatorias del cerebro, sabía mucho sobre el sistema inmunológico, el cerebro y las imágenes cerebrales. Le hizo pensar: ¿y si los hallazgos en ratones se aplicaran a los humanos?

Entonces, Reich y sus colegas decidieron unir fuerzas con el grupo de la Universidad de Virginia. Sabían que para buscar vasos linfáticos en los cerebros de los seres humanos vivos, tendrían que encontrar la manera de atenuar el brillo de los vasos sanguíneos del cerebro en las imágenes por resonancia magnética. Afortunadamente, tenían algunos trucos bajo la manga.

Como se describe en su artículo publicado en la revista eLife, los investigadores inyectaron un tinte llamado gadobutrol en cinco personas sanas antes de tomar imágenes de sus cerebros con un escáner MRI clínico estándar. Mientras que el tinte hace que los vasos sanguíneos se iluminen en las imágenes por resonancia magnética, también se sabe que parte del gadobutrol se escapa de los vasos sanguíneos. Los investigadores plantearon la hipótesis de que si los vasos linfáticos circulaban junto a los vasos sanguíneos del cerebro humano (como ocurre en los ratones), entonces algo de gadobutrol debería penetrar en los vasos linfáticos, haciendo que también se iluminaran.

Cuando los investigadores escanearon los cerebros de las personas de la manera habitual, lo único que pudieron distinguir fueron los vasos sanguíneos. Eso no fue una sorpresa. Pero, cuando sintonizaron el escáner MRI de una manera un tanto diferente, utilizando un enfoque llamado imágenes de “sangre opacada” para opacar el brillo de los vasos sanguíneos, apareció otro sistema de vasos más pequeños pero igualmente brillantes. ¡Exacto! El cerebro humano sí tenía vasos linfáticos.

Como confirmación, los investigadores realizaron otra ronda de imágenes por resonancia magnética con un tinte que contenía moléculas más grandes que eran mucho menos capaces de filtrarse a través de los vasos sanguíneos y de ese modo llegar a los vasos linfáticos. En esas condiciones, los vasos más pequeños no eran visibles.

Este es un descubrimiento muy bueno, pero ¿qué significa para las personas que sufren de trastornos cerebrales? Debido a que el sistema linfático juega un papel vital en la respuesta inmune, Reich dice que el nuevo conocimiento podría ser importante para comprender, tratar y prevenir los trastornos cerebrales que involucran la inflamación relacionada con el sistema inmune. Tales condiciones incluyen la Esclerosis Múltiple, la apoplejía, la enfermedad de Alzheimer, la enfermedad de Parkinson, y tal vez incluso algunas afecciones de salud mental.

Por ejemplo, Reich ahora está ansioso por comparar la función del sistema linfático cerebral en personas con Esclerosis Múltiple en comparación con la gente sana. Además, debido a que los investigadores han compartido libremente su enfoque innovador para visualizar los vasos linfáticos del cerebro, los neurocientíficos de todo el mundo ahora pueden comenzar a explorar preguntas similares en los grupos de pacientes a los que tengan acceso para realizar sus investigaciones.

Basado en:

Human and nonhuman primate meninges harbor lymphatic vessels that can be visualized noninvasively by MRI. Absinta M, Ha SK, Nair G, Sati P, Luciano NJ, Palisoc M, Louveau A, Zaghloul KA, Pittaluga S, Kipnis J, Reich DS. Elife. 2017 Oct 3;6.

Structural and functional features of central nervous system lymphatic vessels. Louveau A, Smirnov I, Keyes TJ, Eccles JD, Rouhani SJ, Peske JD, Derecki NC, Castle D, Mandell JW, Lee KS, Harris TH, Kipnis J. Nature. 2015 Jul 16;523(7560):337-341.


jueves, 19 de octubre de 2017

La textura de los alimentos: ¿Nos gusta la textura de los alimentos, o no, condicionados por nuestro cableado cerebral?





Multidendritic neuron in a drosophila tongue
Foto por: Zhang, Y.V., Aikin, T.J., Li, Z., and Montell, C.,
University of California, Santa Barbara



Es un problema que los padres conocen muy bien: un niño no come porque su avena es demasiado viscosa o una rebanada de manzana es demasiado dura. ¿Es que el pequeño está dando la lata? ¿O hay una base biológica para que nos gusten los alimentos en función de su textura? Esta imagen, que muestra la lengua (roja) de una mosca de la fruta (Drosophila melanogaster), proporciona algunas de las primeras evidencias de que la biología podría desempeñar un papel en nuestra selección de alimentos.

La imagen muestra una célula nerviosa mecanosensorial recientemente descubierta (en verde), que se llama md-L, abreviatura de neurona multidendrítica en el labelo. Cuando la mosca extiende su lengua para comer, las cerdas del pelo (líneas rojas cortas) existentes en su superficie se doblan en proporción a la consistencia del alimento. Si una cerda está doblada lo suficientemente fuerte, la fuerza se detecta en su base por uno de los brazos de una neurona md-L. En respuesta, el brazo dispara una señal eléctrica que se transmite a la parte central de la neurona y hacia el cerebro a través del brazo informativo saliente, o axón.

Lo interesante es que el axón md-L se conecta directamente al centro del gusto del cerebro. Ahí es donde llegan las señales entrantes desde otras neuronas en la base de la cerda del pelo que ofrecen información sobre el sabor de este alimento. Toda la información está integrada en una opción inmediata: ¿comer o no comer? Si la preocupación textural de la neurona md-L es lo suficientemente prominente como para anular la atracción del gusto, la mosca de la fruta buscará en otra parte su próxima comida.

Aunque la mosca de la fruta puede tener poco en común con un ser humano, después de todo, nuestro último antepasado común data de aproximadamente 800 millones de años, compartimos un sorprendente número de similitudes biológicas. De hecho, explorar esas similitudes es lo que llevó a Yali Zhang, un estudiante postdoctoral en el laboratorio de Craig Montell de la Universidad de California en Santa Bárbara, a tomar esta micrografía.

Zhang comenzó su trabajo con la intención de descubrir qué células de la mosca de la fruta forman una proteína similar a un canal transmembrana, que se cree que ayuda a una amplia gama de organismos a sentir una variedad de fuerzas mecánicas. Los humanos tienen varias versiones de estos canales transmembrana, una de las cuales puede desempeñar un papel clave en la audición cuando se activa por el sonido en las células ciliadas del oído.

Sin embargo, cuando Zhang miró la mosca de la fruta a través de su microscopio confocal, se sorprendió al ver que el canal transmembrana se expresaba en la lengua, específicamente en las neuronas md-L. Debido a que Zhang y Montell sabían que las células sensibles a los químicos, o el sabor, en la lengua de Drosophila ya habían sido descubiertas, y  se conocía que el canal transmembrana era un mecanosensor en el oído humano, formularon la hipótesis de que las neuronas md-L podrían estar involucradas en el registro de sensaciones mecánicas, como la textura de los alimentos.

El equipo ha generado evidencia experimental para respaldar esa hipótesis, incluida esta micrografía que acaba de obtener los máximos honores en el concurso de premios Drosophila Image Award, patrocinado por la Genetics Society of America. En este Premio, todas las imágenes se evalúan no solo por sus cualidades llamativas, sino por la importancia de su investigación y la claridad con la que muestra los resultados. En otras palabras, ¡por la belleza y la ciencia!



Basado en: The Basis of Food Texture Sensation in Drosophila. Zhang YV, Aikin T, Li Z, Montell C. Neuron. 2016 Aug 17;91(4):863-877.

sábado, 23 de septiembre de 2017

Mapeando la retina



Networks of neurons in the mouse retina
Redes de neuronas en la retina del ratón. Las células verdes forman una red eléctrica acoplada;
 las células rojas expresan un marcador fluorescente distintivo para distinguirlas de otras células; 
las células azules se etiquetan con un anticuerpo contra una enzima que produce óxido nítrico, 
importante en la señalización retiniana.
 Estas imágenes ayudan a identificar los tipos de células de la retina, 
sus moléculas de señalización y sus patrones de conectividad.
Imagen: Jason Jacoby y Gregory Schwartz, de la Universidad Northwestern


Para Gregory Schwartz, Investigador, trabajar en total oscuridad tiene sus beneficios. Sólo en ausencia de luz puede Schwartz aislar las neuronas en reposo de la retina del ojo y estimularlas con luz (su excitante natural) para que disparen señales eléctricas. Tales señales no sólo proporcionan una lectura de las propiedades intrínsecas de cada neurona, sino información que permite al investigador de la visión deducir cómo funciona y como forja conexiones con otras neuronas.

La retina es el tejido neural sensible a la luz que recubre la parte posterior del ojo. Aunque sólo tiene el tamaño de un sello de correos, cada una de nuestras retinas contiene alrededor de 130 millones de células y más de 100 tipos de células distintas. Estas células están organizadas en múltiples capas de procesamiento de información que trabajan juntas para absorber la luz y traducirla en señales eléctricas que fluyen a través del nervio óptico hasta el centro visual apropiado en el cerebro. Al igual que otras partes del ojo, la retina puede dañarse, y las enfermedades de la retina, incluyendo la degeneración macular relacionada con la edad, la retinitis pigmentosa y la retinopatía diabética, siguen siendo las principales causas de pérdida de visión y ceguera en todo el mundo.

En su laboratorio en la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad Northwestern, en Chicago, Schwartz realiza investigación básica, que es parte de un esfuerzo mucho mayor entre los investigadores de la visión, para ensamblar una lista de piezas que explique todos los tipos celulares necesarios para hacer una retina. Una vez que Schwartz y otros investigadores se acerquen a la conclusión de esta lista, el siguiente paso será elaborar los detalles del cableado interno de la retina para comprender mejor cómo se generan las señales visuales. Este tipo de información  contiene la clave para detectar las enfermedades de la retina en su estado inicial y de forma más precisa, y permitiría la reparación de los circuitos mal conectados que afectan a la visión, y tal vez incluso más adelante se podría abordar la creación de una retina protésica mejorada.



Resultado de imagen de David Hubel y Torsten Wiesel


Schwartz centra la mayor parte de su atención en la quinta capa más interna de la retina, que se compone principalmente de neuronas llamadas células ganglionares. Aunque el conteo continúa, se estima que hay más de 40 tipos de células ganglionares. Estas células se autoorganizan en circuitos que se especializan en extraer una característica específica de una señal visual y procesarla aún más. Este proceso es complejo y asombroso. De hecho, Schwartz calculó que estas células continuamente emiten información, desde cada punto en el espacio visual, destinada al cerebro, mediante 150 vías visuales diferentes. Cada vía proyecta información específica, tal como forma, color, contraste, movimiento, dirección y ubicación.

Este año, Schwartz y Amurta Nath, estudiante de Northwestern, informaron haber descubierto dos nuevos tipos de células ganglionares de la retina que seleccionan la orientación, es decir, informan al cerebro si un objeto se coloca vertical u horizontalmente. Curiosamente, los neurólogos David Hubel y Torsten Wiesel ganaron el Premio Nobel de Fisiología y Medicina de 1981 por descubrir la orientación selectiva en la corteza cerebral. El último descubrimiento muestra que la retina transmite al cerebro una señal de orientación paralela.


Schwartz y sus colegas se están dedicando a generar estrategias para desmontar y recomponer, o "hacer ingeniería inversa", varias partes de la retina del ratón. El primer paso en el proceso es idear métodos para determinar cómo interactúan las células ganglionares, así como a detectar la forma en la que varios tipos de células de la retina se conectan para formar circuitos. La creación de esta "matriz de conectividad" implicará un etiquetado preciso de las distintas células y sinapsis.

Para Schwartz, el paso dos será ir más allá de una descripción puramente anatómica de las células y comenzar a definir cómo funcionan estos circuitos con múltiples componentes. El objetivo es conseguir que al excitar las células individuales dentro de un circuito con un patrón definido de luz, se pueda predecir con precisión la fuerza y ​​la duración de la señal eléctrica que cada célula va a generar.

Para lograr esta proeza, se requerirá un modelado informático muy sofisticado. Schwartz, con formación en biología computacional, piensa que ese trabajo debe basarse en una comprensión detallada de los diferentes tipos de células, su fisiología, y su comportamiento de señalización a menudo complejo, no lineal. Este acercamiento ascendente a la modelización informática requiere un gran esfuerzo, pero Schwartz piensa que es la única manera de obtener la matemática correcta.

Durante su formación postdoctoral, Schwartz quería aplicar sus habilidades computacionales para mapear el cerebro con sus decenas de miles de millones de células y conexiones. Schwartz rápidamente se dio cuenta de que esto  sería una tarea abrumadora. Entonces, durante una rotación requerida en un laboratorio de investigación de la visión, quedó fascinado por la retina y el conocimiento que puede ser obtenido estudiando un sistema neural mucho más pequeño, más simple, cuyo único input es la luz y su única salida es predecible ya que transcurre a través del embudo que forma el  nervio óptico. A diferencia de la cartografía de todo el cerebro, Schwartz decidió que la cartografía de la retina era algo que realmente podría ser un proyecto realizable en unos pocos años.

Si este tipo de mapeo neuronal detallado puede lograrse para la retina, proporcionará más ímpetu para el esfuerzo de identificar y mapear todos los circuitos en el cerebro humano, que es el  objetivo específico de la Iniciativa norteamericana BRAIN (Investigación del Cerebro a través de Neurotecnologías Innovadoras).



Basado en:  Cardinal orientation selectivity Is represented by two distinct ganglion cell types in mouse retina. Nath A, Schwartz GW. J Neurosci. 2016 Mar 16;36(11):3208-3221.

jueves, 14 de septiembre de 2017

La persistencia de las huellas neurales


Nuestros cerebros tienen un cuadro detallado de nuestras manos y dedos, que persiste incluso décadas después de una amputación, según se ha  descrito en el estudio publicado por investigadores de la Universidad de Oxford. El hallazgo podría tener implicaciones para el control de las prótesis de nueva generación.




Según detalla la líder del equipo de investigadores, la Dra. Tamar Makin: "Se creía que la imagen de la mano en el cerebro, localizada en la corteza somatosensorial primaria, sólo podía mantenerse si había una entrada sensorial regular desde la mano representada. De hecho, los libros de texto enseñan que la "imagen" se “sobrescribirá” si se detiene la entrada de impulsos nerviosos procedentes del miembro referido. Si ese fuera el caso, las personas que han sufrido una amputación de la mano mostrarían una actividad extremadamente baja o nula relacionada con su enfoque original en esta área del cerebro, en este caso, la mano. Sin embargo, también se conoce que la gente experimenta sensaciones fantasma de partes del cuerpo amputadas, ya que la intención de mover ese miembro inexistente, se puede “sentir” como si se hubiera movido realmente.

Por ello, los investigadores se propusieron estudiar  la información subyacente a la actividad cerebral en los movimientos fantasma, para ver cómo variaba respecto a la actividad cerebral de las personas moviendo manos y dedos reales.

El equipo de investigadores del Laboratorio de Oxford utilizó un escáner de Resonancia Magnética MRI de Ultra Alta Potencia (7 Tesla) para observar la actividad cerebral en dos personas que habían perdido la mano izquierda mediante  amputación hacía 25 y 31 años, pero que todavía experimentaban sensaciones fantasma vívidas, y como grupo de control estudiaron once personas que mantenían ambas manos y eran diestros. A cada persona se le pidió que moviera los dedos de su mano izquierda de forma individual.

Según indicaba la publicación encabezada por la Dra. Sanne Kikkert, encontraron que, aunque había menos actividad cerebral relacionada con la mano izquierda en los amputados, los patrones específicos que componían la composición de la imagen de la mano seguían igualando a las personas del grupo de control, que mantenían todos sus miembros.






Representation of the left hand fingers in the brain




El equipo confirmó los resultados trabajando con un tercer amputado, que había experimentado una pérdida de cualquier comunicación entre la parte restante de su brazo y su cerebro. Incluso esta persona tenía una representación residual de los dedos de su mano desaparecida, 31 años después de su amputación.

Uno de los participantes en el estudio fue Chris Sole. Chris, cuya mano fue amputada en 1989, ha participado en varios estudios y ha sido elegido para este estudio específicamente por el fuerte sentido del movimiento en su mano amputada que todavía experimenta. Explicó: "Sientes que puedes mover los dedos y tienes control individual de cada uno de ellos”.

El estudio actual brinda una nueva oportunidad para desbloquear una de las preguntas más intrigantes sobre la capacidad del cerebro para cambiar adaptativamente a nuevas circunstancias: ¿qué sucede con el cerebro una vez que se pierde una entrada clave? Para responder a esta pregunta, los científicos hasta ahora han recurrido a estudiar las representaciones de los inputs restantes (no afectados) para ver si estos han cambiado. Este enfoque deja sin explorar la posibilidad de que la función original del cerebro pueda estar preservada, aunque de forma  latente. Al estudiar las sensaciones fantasmas en los amputados, estos hallazgos derriban el pensamiento establecido en la neurociencia, al mostrar que el cerebro mantiene la actividad, a pesar de un cambio drástico en las estradas de estímulos.

Al demostrar una topografía estable a pesar de la amputación, este hallazgo cuestiona hasta qué punto es necesario un aporte sensorial continuo para mantener la organización en la corteza sensorial, reabriendo así la cuestión de lo que sucede con un territorio cortical una vez que se pierde su input principal.

Estos hallazgos que proporcionan una nueva visión sobre la plasticidad del cerebro, son compatibles con otros estudios de la corteza visual del cerebro, que descubrieron que la enfermedad ocular degenerativa, que limita la entrada de estímulos visuales, no cambiaba la representación cerebral del campo visual.

Según Sanne Kikkert, investigadora principal de este estudio: "Parece que incluso, tal como se pensaba anteriormente, el cerebro realiza una reorganización cuando se pierden inputs sensoriales, pero no borra la función original de un área cerebral".



La topografía se preserva a pesar de la ausencia de input periféricos


"Esto eliminaría una barrera a la neuroprostética -extremidades protésicas controladas directamente por el cerebro-  generada por la suposición de que una persona perdería el área del cerebro que pudiera controlar la prótesis. Si el cerebro retiene una representación de los dedos individuales, esto podría ser explotado para proporcionar el control fino necesario.