jueves, 24 de agosto de 2017

Desentrañando la complejidad del cerebro



Cómo mapear los circuitos que nos definen


Los neurocientíficos quieren entender cómo las redes de neuronas producen comportamientos complejos, pero incluso las redes más simples desafían la comprensión.



Ilustración de Daniel Hertzberg/Nature



Marta Zlatic posee lo que podría ser la colección de películas más tediosa de la historia. En su laboratorio en el Campus de Investigación Janelia en Ashburn, Virginia, la neurocientífica ha almacenado más de 20.000 horas de vídeo en blanco y negro con larvas de mosca de la fruta (Drosophila). Las estrellas de estas películas están haciendo lo que suele hacer un gusano, como retorcerse y arrastrarse, pero las imágenes están ayudando a responder a una de las preguntas más importantes en la neurociencia moderna: cómo los circuitos del cerebro crean el comportamiento.

Es un objetivo importante en toda la neurociencia: averiguar cómo se conectan las neuronas, cómo se mueven las señales a través de las redes y cómo estas señales trabajan juntas para pilotar un animal, tomar decisiones o -en humanos- para expresar emociones y crear conciencia.

Incluso bajo las condiciones más monótonas - "iluminación normal; sin señales sensoriales; sin hambre ", dice Zlatic – a sus larvas de mosca se les puede forzar para realizar 30 acciones diferentes, incluyendo la retracción o el giro de la cabeza, o el rodamiento. Las acciones son generadas por un cerebro que comprende sólo 15.000 neuronas. Eso no es nada comparado con los 86 mil millones en un cerebro humano, que es una de las razones por las que a Zlatic y sus compañeros de equipo les gustan tanto los gusanos.

"Por ahora, en realidad, la larva de Drosophila es el modelo ideal", dice Albert Cardona, colaborador y esposo de Zlatic, que también está en Janelia. "Si se puede obtener el diagrama del cableado, se tiene un excelente punto de partida para ver cómo funciona el sistema nervioso central".

Zlatic y Cardona lideran dos de las docenas de grupos alrededor del mundo que están generando diagramas de cableado detallados para cerebros de organismos modelo. Las nuevas herramientas y técnicas para diseccionar cerebros y rastrear sus conexiones han acelerado el progreso en los últimos años. Y los diagramas de redes neuronales resultantes están produciendo sorpresas - mostrando, por ejemplo, que un cerebro puede usar una red de múltiples maneras para crear los mismos comportamientos.

Pero comprender incluso el más simple de los circuitos - órdenes de magnitud más pequeños que los de los gusanos de Zlatic - presenta una serie de desafíos. Los circuitos varían en disposición y función de animal a animal. Los sistemas tienen redundancia que hace difícil fijar una función a un circuito. Además, el cableado por sí solo no explica completamente cómo los circuitos generan comportamientos; Hay que considerar también otros factores como el papel de los neuroquímicos. Trato de evitar el uso de la palabra "entender", dice Florian Engert, quien está reuniendo un atlas del cerebro de pez cebra en la Universidad de Harvard en Cambridge, Massachusetts. "¿Qué quieres decir cuando dices que entiendes cómo funciona algo? Cuando lo mapeas, realmente no has entendido nada, todavía ".

Sin embargo, los científicos están comenzando a detectar patrones en circuitos simples que pueden operar en cerebros más complejos. "Esto es lo que esperamos", dice Willie Tobin, un neurocientífico de la Escuela de Medicina de Harvard en Boston, Massachusetts: "que podamos encontrar principios generales que nos puedan ayudar a entender sistemas más grandes".


Examinando circuitos


El cerebro más simple para el que los científicos tienen el diagrama de cableado completo es el del gusano nematodo  Caenorhabditis elegans, que tiene poco más de 300 neuronas. Su conectoma - un mapa de cada conexión neural única - se completó en la década de los 80. Pero observar esas conexiones en acción ha sido difícil. Y algunos neurocientíficos son escépticos de que el cerebro del gusano funcione de la misma manera que los cerebros más grandes.



Scientists reconstructed this zebrafish larva’s brain wiring from 16,000 slices.
Los científicos reconstruyeron el cableado cerebral de esta larva de pez cebra
partiendo de  16.000 rodajas.
Crédito: Hildebrand, Engert, Lichtman – Nature


Por eso muchos, como Zlatic, han confiado en otro bastión invertebrado del laboratorio de biología, la mosca de la fruta. Las larvas de Drosophila son lo suficientemente complejas como para mostrar algunos comportamientos interesantes, pero tienen las suficientes pocas neuronas como para hacer posible un proyecto de mapeo de circuitos. Además, Zlatic y sus colegas tienen una serie de técnicas como la optogenética, en la que  proteínas sensibles a la luz se utilizan para controlar o monitorizar la actividad neuronal de las moscas en sus actividades habituales.

Zlatic y Cardona están desarrollando métodos para recolectar imágenes transversales de alta resolución del cerebro larvario de la mosca y para automatizar el proceso laborioso de localizar todas las conexiones de sección a sección. Luego, haciendo coincidir los comportamientos y los patrones de actividad con sus mapas, los equipos pueden averiguar qué circuitos contribuyen a qué comportamientos.

Un rompecabezas, por ejemplo, es cómo los cerebros eligen entre dos acciones en competencia. El año pasado, Cardona, Zlatic y sus equipos rastrearon el circuito que permite a los gusanos, cuando se enfrentan a una molesta bocanada de aire, escoger entre esconder la cabeza o flexionarla (el mismo animal, sometido a dos bocanadas de aire, puede la primera vez flexionar la cabeza y esconderla la siguiente vez). Los equipos identificaron qué neuronas parecían que estaban respondiendo al soplo de aire, y utilizaron la optogenética para activarlas. Con ello, podían ver inhibido  el circuito de esconder la cabeza, mientras que el de flexión se fortalecía, todo en el espacio de unos pocos milisegundos. Luego construyeron un modelo computacional que predice la respuesta cuando las larvas son estimuladas de una manera particular.

Un montón de laboratorios están estudiando el conectoma de la mosca de la fruta adulta, también. Todo el cerebro, con 135.000 neuronas, es demasiado grande para reconstruirse en su totalidad, por lo que en su lugar los científicos están buscando partes más pequeñas del sistema nervioso, donde pueden estudiar el cableado y la actividad a la misma vez.

Tobin, por ejemplo, trabaja con una sección del cerebro de la mosca de la fruta que ayuda a procesar los olores - un circuito llamado glomérulo olfativo. El cerebro de la mosca tiene 50 de tales glomérulos, cada uno formado por algunas docenas de neuronas en una región que mide no más de 20 micrómetros de diámetro, y cada uno de ellos se compone de dos mitades que reciben señales de las antenas izquierdas y derechas de la mosca, respectivamente. En el último estudio de Tobin, publicado en mayo del 2017, él y su equipo tomaron un glomérulo, lo cortaron finamente y utilizaron la microscopia electrónica para reconstruir el diseño de las 50 neuronas de un tipo particular, incluyendo a qué otras neuronas se conectan y con qué intensidad. La comparación de las dos mitades reveló algunas diferencias notables en el número de células y el cableado, incluso aunque la función del circuito no estuviera modificada.

Tobin sugiere que el cableado del circuito está compensando los caprichos del desarrollo que llevó a que las dos mitades parecieran algo diferentes. Esta robustez, dice, es probable que sea una característica general de todos los cerebros, y podría perderse en algunos trastornos. "La enfermedad es un fracaso de robustez que el sistema no ha podido compensar", dice.

Engert está concentrando sus esfuerzos en el cerebro de las larvas del pez cebra (Danio rerio), que tiene alrededor de 100.000 neuronas. En mayo de 2017, su equipo publicó una reconstrucción de todo un cerebro de la larva del pez cebra y lo usó para mirar las vías que toman las neuronas similares mientras se extienden y conectan durante el desarrollo. Esperaban cierto grado de aleatoriedad en el viaje desde el cerebro hasta la médula espinal, porque en mamíferos tales proyecciones a menudo se vuelven enredadas y desordenadas. Pero las neuronas del pez cebra que examinaron permanecieron juntas en paquetes, y tomaron rutas de imagen especular en cada lado del animal. Lo que parece ser importante para guiar estas células, dice Engert, son sus programas genéticos. Estas señales de cableado "son mucho más dogmáticos de lo que pensábamos anteriormente", dice.

Algunos equipos están construyendo diagramas de circuito para las regiones del cerebro del ratón. En 2014, por ejemplo, un grupo dirigido por Sebastian Seung, ahora en la Universidad de Princeton en Nueva Jersey, publicó un mapa de las neuronas y sus conexiones en la retina del ratón. Al mirar las formas de las neuronas y las conexiones que hicieron - las neuronas en forma de estrella tienen más sinapsis que las neuronas con menos ramas, por ejemplo - el equipo podría especular sobre cómo las células se comunicaban. Algunas de las células recién mapeadas eran conocidas por enviar señales a otras con un retardo de tiempo, lo que podría explicar cómo el ojo transmite información sobre un objeto en movimiento.


Atascos


Si los circuitos neuronales pueden enseñar una lección, es que ninguna red es tan  pequeña como para no producir sorpresas, o frustrar los intentos de comprensión. Durante 30 años, la neurocientífica Eve Marder, de la Universidad de Brandeis en Waltham, Massachusetts, ha estado trabajando en un circuito simple de 30 neuronas en el sistema gástrico del cangrejo. Su papel es simple y el diagrama de cableado se conoce desde hace décadas. Sin embargo, el circuito tiene misterios que desentrañar. 

Marder ha demostrado, por ejemplo, que aunque los circuitos de los animales individuales pueden parecer iguales y producir el mismo resultado, varían ámpliamente en la fuerza de sus señales y la conductancia en sus sinapsis. Hoy en día, estudia cómo los circuitos mantienen su identidad en el tiempo, como  son reemplazadas cosas, como los canales de iones y los receptores. "¿Qué reglas se usan para reemplazar todos los componentes mientras se mantiene un circuito?", pregunta, agregando que todos estos desafíos también se aplicarán a las redes más grandes. "Estamos muy lejos de saber cómo desentrañar el tipo de información que se obtiene de un animal cuando realiza una tarea compleja".

Los científicos se están preparando para ese desafío. El esfuerzo ha requerido varias nuevas maneras de recolectar y analizar datos, con técnicas que se han desarrollado en los últimos cinco años. El grupo de Zlatic trabajó con otros en Janelia para afinar sus herramientas optogenéticas. Y para analizar los vídeos de gusanos, Zlatic reclutó a estadísticos y científicos informáticos especializados en Inteligencia Artificial para idear formas de clasificar los movimientos de las larvas.

A continuación, en el laboratorio de Cardona, los científicos trabajaron cartografiando cerebros de larvas, compilando miles de imágenes de rodajas de cerebro tomadas con microscopios de electrones y rastreando  minuciosamente las conexiones entre las neuronas. Este mapa constituye el punto de partida para el resto de sus esfuerzos: mapear el circuito, manipular el circuito, observar el comportamiento (ver la imagen 'Conectando los puntos'). El equipo utiliza este protocolo para revelar cómo un circuito en el cerebro de Drosophila llamado el cuerpo de hongo controla el aprendizaje y la memoria, vinculando los sentimientos de recompensa o castigo con la información sensorial. Pero el proceso de mapeo es muy laborioso en este momento, dice Cardona. La reconstrucción de una porción de 160 neuronas del circuito de detección de olores de moscas para otro estudio ocupó al equipo de Cardona durante más de 1.100 horas. Una estimación, extrapolando desde el  trabajo previo con la mosca de la fruta, sugiere que un mapa del cerebro de la mosca adulta completa requeriría cientos de años-persona para completarlo. Automatizar el proceso ayudaría, pero los algoritmos pueden agregar conexiones falsas u obviar algunas de ellas.




Conectando los puntos. Nik Spencer / Nature

Para saber como el cerebro genera la conducta, los investigadores siguen un proceso de múltiples pasos, combinando un diagrama de las conexiones neuronales con datos sobre el comportamiento. Trabajar con los cerebros simples de la larva de la mosca de la fruta, hace que el proceso sea mas manejable.

Con el microscopio electrónico, se toman miles de imágenes de finas rebanadas del cerebro.
Para construir una imagen en 3D, se traza cada neurona a través de las rebanadas y se identifican sus conexiones.

Una neurona en un circuito se activa con un pulso de luz. Una señal pasa a través del circuito y se estudia el comportamiento resultante.

Comportamiento 1: La larva gira la cabeza. Comportamiento 2: La larva esconde la cabeza


Aquellos que trabajan en circuitos más grandes a menudo descomponen el problema, ensamblando primero una lista de tipos de células. El Atlas de Conectividad del Cerebro de Ratón en el Instituto Allen en Seattle, Washington, está tomando este enfoque. En el trabajo publicado en 2014, el equipo identificó 49 tipos de células solamente en la corteza visual del ratón; Las células varían en tamaño y forma, qué tan rápido disparan y qué genes expresan. El equipo espera muchos más tipos de células en todo el cerebro. "Hasta 10.000 tipos neuronales sería mi suposición", dice Hongkui Zeng, que trabaja en el atlas en el Instituto Allen.

Cuando se le pidió que estimara  la cantidad de datos necesarios para el mapa de todo el cerebro del ratón, Zeng primero se rió. Después comentó: "Van a ser números astronómicos. Ni siquiera sé si hay una palabra para describir esto. Está más allá de los petabytes. Petabytes de petabytes.

Esa cantidad de datos sería generada por un solo conectoma de un animal, pero muchos científicos quisieran llegar a un punto donde pudieran producir varios y compararlos. Tobin piensa que los mapas de cableado de diferentes animales probablemente mostrarán diferencias importantes, y tal vez, funcionalmente interesantes.

Otra prioridad en las listas de deseos de muchos neurocientíficos es la grabación de muchas neuronas simultáneamente. De esta manera, los investigadores podrían estimular una neurona y ver qué otras son activadas, y luego construir una imagen dinámica de la cadena de mando que conduce a la conducta. Ese será "el próximo gran desafío para los cerebros más complejos", dice Zeng.

Incluso en el circuito de 30 células estudiado por Marder, esto sigue siendo hipotético. Marder puede insertar los electrodos en un puñado de células a la vez. Otros investigadores que estudian pequeños circuitos utilizan varias técnicas para proporcionar una representación de  qué célula está disparando y cuándo. Por ejemplo, los investigadores pueden medir el calcio liberado de las neuronas después de disparar, o mirar la fluorescencia en respuesta a un cambio en el voltaje a través de la membrana de una célula. Pero esto es como medir la velocidad de un coche por la fuerza de la brisa que crea: las representaciones no son tan rápidas como el propio ritmo de disparo. "Ahora se pueden grabar todas las neuronas, pero un poco lentamente, como dos veces por segundo", dice Zlatic. "Pero es demasiado lento para el ritmo de funcionamiento de los circuitos que investigamos."

Zlatic incide en el hecho de que  está comenzando a ver patrones de repetición en cómo las neuronas en sus larvas de la mosca se organizan y cómo crean bucles de retroalimentación. Esta disposición modular, dice ella, podría facilitar el proceso una vez que el equipo tenga un mapa terminado. 

"Cuando se tiene información parcial todo parece un gran caos", dice. "Quizás lo más sorprendente es que una vez que empiezas a ver un sistema relativamente completo, se encuentra el sentido que tiene".

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