Una herramienta de inteligencia artificial revela cómo el cerebro se orienta en el espacio
Un avance científico liderado desde el Hospital del Mar Research Institute ha abierto una ventana inédita a la comprensión de nuestro sistema interno de orientación. Bajo la coordinación del Dr. Manuel Valero, responsable del Laboratorio de Computación Neural, un equipo multidisciplinar ha desarrollado junto a la Universidad de Nueva York (NYU), el Instituto de Neurociencias de Alicante (INA) y la Universidad Cardenal Herrera-CEU una herramienta de inteligencia artificial capaz de clasificar neuronas en función de su actividad eléctrica y de su respuesta a la luz.
El estudio, publicado en Science, desvela cómo distintas familias de interneuronas colaboran entre sí para dar forma al “mapa interno” que el cerebro utiliza para representar el entorno y guiar nuestros movimientos. Para lograrlo, los investigadores analizaron la actividad de más de 7.000 neuronas localizadas en el hipocampo y en la corteza cerebral de ratones sometidos a tareas de navegación. La herramienta permitió asignar a cada neurona una identidad concreta según su familia de origen y comprobar que cada una cumple un papel específico y complementario: unas aportan precisión al mapa, otras garantizan su estabilidad y otras permiten adaptarlo a los cambios del entorno.
“Esta línea de trabajo está redefiniendo nuestra comprensión del cerebro: no como una tabula rasa que simplemente registra lo que llega a través de los sentidos, sino como un sistema que produce acciones a partir de circuitos modelados por la evolución y refinados por el aprendizaje”, explica el Dr. Manuel Valero, coordinador del proyecto y responsable del Laboratorio de Computación Neural del Hospital del Mar Research Institute.
La investigación se desarrolló en estrecha colaboración con los equipos de los doctores Bernardo Rudy y György Buzsáki en la Universidad de Nueva York, referentes internacionales en diversidad neuronal y oscilaciones cerebrales. Los experimentos se realizaron con modelos animales modificados genéticamente, en los que cada familia neuronal expresaba una proteína fotosensible. Esto permitió activar de manera selectiva cada grupo y registrar su actividad tanto en reposo como en situaciones de comportamiento espontáneo. Con estos datos, la inteligencia artificial fue entrenada para distinguir las diferentes familias neuronales a partir de los registros cerebrales.
“Hemos desarrollado una herramienta para caracterizar la diversidad neuronal a partir de registros electrofisiológicos. Al incorporar esta diversidad en nuestros modelos del circuito hipocampal, mejoramos la comprensión de cómo esta región posibilita la formación de mapas de orientación durante el aprendizaje”, señala el Dr. Pablo Abad Pérez, investigador postdoctoral y primer firmante del estudio.
La herramienta ya está disponible en abierto y puede aplicarse al estudio de otras áreas del cerebro. El próximo objetivo del equipo es ponerla al servicio de la investigación clínica: explorar cómo se alteran estos circuitos neuronales en enfermedades como Alzheimer, epilepsia, depresión mayor o síndrome de Down, con la esperanza de avanzar hacia terapias más precisas y personalizadas.
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