Conocer mejor el cerebro humano
Los investigadores de los proyectos financiados con fondos europeos HBP SGA3 e ICEI han creado un nuevo modelo de alta resolución de la región Cornus Ammonis-1 (CA1) del lado derecho del hipocampo humano. Según el estudio publicado en la revista «Nature Computational Science», este método computacional también podría utilizarse para generar modelos de andamiaje a escala real de otras regiones del cerebro humano a partir de imágenes obtenidas por microscopia. El modelo reproduce la estructura y la arquitectura de la región CA1, así como la posición y la conectividad relativa de las neuronas. Asimismo, ha sido desarrollado a partir de un conjunto de datos completo de imágenes de alta resolución que está disponible en el Atlas BigBrain y que pronto estará disponible en EBRAINS, una infraestructura digital de investigación creada por el Human Brain Project. «El volumen de datos sobre neuronas individuales del cerebro humano es muy limitado, tanto en lo que respecta a las coordenadas tridimensionales relativas como a la conectividad entre neuronas», comenta Michele Migliore, autor principal del estudio y catedrático del Consejo Nacional de Investigación (Italia), socio de los proyectos HBP SGA3 e ICEI, en una noticia publicada en el sitio web de Human Brain Project. «Hemos realizado operaciones de prospección de datos sobre imágenes de alta resolución del hipocampo humano, obtenidas de la base de datos BigBrain. La posición de las neuronas individuales se ha obtenido a partir de un análisis detallado de dichas imágenes».
Encontrar las neuronas
El algoritmo de procesamiento de imágenes personalizado que ha sido desarrollado permite obtener una distribución realista de la posición de las neuronas. Como se explica en la noticia, también se creó un algoritmo para generar la conectividad neuronal aproximando las formas dendríticas y axonales. «Las dendritas y los axones pueden agruparse en categorías según la forma general de sus extensiones: por ejemplo, algunas corresponden a conos estrechos, otras tienen una extensión amplia y compleja que puede caracterizarse por volúmenes geométricos específicos, y la conectividad con las neuronas cercanas cambia en consecuencia», afirma la coautora, la doctora Daniela Gandolfi de la Universidad de Pavía (Italia), socia de los proyectos HBP SGA3 e UCEI.«Nuestro algoritmo analiza imágenes de alta resolución y, después de crear formas geométricas específicas para asociarlas a propiedades morfológicas, nos permite calcular la probabilidad de que dos neuronas estén conectadas. El método proporciona no solo el posicionamiento tridimensional de las neuronas, sino también su conectividad». Para validar su modelo tridimensional, los investigadores compararon la densidad de neuronas del modelo con estudios actuales sobre el hipocampo, y comprobaron que coincidían. Tanto el conjunto de datos como la metodología de extracción se encuentran en la plataforma EBRAINS. «Nuestro principal objetivo con este estudio era poner los datos a disposición del Human Brain Project y de la comunidad neurocientífica en general. Ahora usamos la misma metodología para modelizar otras regiones del cerebro». Los proyectos HBP SGA3 (Human Brain Project Specific Grant Agreement 3) e ICEI (Interactive Computing E-Infrastructure for the Human Brain Project) finalizan en septiembre de 2023. Para más información, consulte: Sitio web del Human Brain Project Sitio web del proyecto EBRAINS
Palabras clave
HBP SGA3, ICEI, Human Brain Project, HBP, humano, cerebro, hipocampo, neurona
