Un equipo internacional liderado por el Dr. Manuel Valero ha creado una herramienta de inteligencia artificial que clasifica neuronas según su actividad eléctrica y lumínica. El estudio, publicado en Science, redefine la comprensión del cerebro y apunta a nuevas terapias contra patologías neurológicas como el Alzheimer.

Un equipo multidisciplinar coordinado por el Dr. Manuel Valero, responsable del Laboratorio de Computación Neural del Hospital del Mar Research Institute, en colaboración con la Universidad de Nueva York (NYU) y con la participación del Instituto de Neurociencias de Alicante (INA) y la Universidad Cardenal Herrera-CEU, ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial capaz de clasificar la diversidad neuronal según su actividad eléctrica a partir de su respuesta a la luz.

El estudio, publicado en la revista Science, permite identificar cómo diferentes familias de interneuronas cooperan en la construcción del sistema interno de orientación del cerebro, que utilizamos para representar el entorno y aprender a movernos en él.

Los investigadores analizaron el comportamiento de más de 7.000 neuronas del hipocampo y de la corteza cerebral de ratones mientras realizaban una tarea de navegación. Gracias a esta herramienta, pudieron asignar a cada neurona una identidad celular según su familia de origen. El análisis de la diversidad neuronal muestra que estas familias neuronales cumplen funciones específicas y complementarias: unas regulan la precisión del mapa, otras su estabilidad y otras permiten adaptarlo a los cambios del entorno.

El Dr. Manuel Valero, coordinador del proyecto y responsable del Laboratorio de Computación Neural del Hospital del Mar Research Institute, destaca que “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”.

El trabajo es fruto de la colaboración con los grupos de los doctores Bernardo Rudy y György Buzsáki en la Universidad de Nueva York, referentes internacionales en el estudio de la diversidad neuronal y las oscilaciones cerebrales.

El equipo utilizó modelos animales modificados genéticamente en los que cada familia de neuronas expresaba una proteína sensible a la luz, lo que permitió activar selectivamente estos grupos neuronales y registrar su actividad durante el comportamiento espontáneo y el reposo. Posteriormente, estos datos sirvieron para entrenar una inteligencia artificial capaz de distinguir las diferentes familias neuronales a partir de la actividad registrada en el cerebro.

El Dr. Pablo Abad Pérez, investigador postdoctoral y primer firmante del estudio, declara que “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”.

La herramienta desarrollada está disponible en abierto y ya puede aplicarse al estudio de otras regiones del cerebro. El siguiente paso del equipo investigador es utilizarla para analizar cómo se ve alterado el funcionamiento de los circuitos neuronales en enfermedades como el Alzheimer, la epilepsia, la depresión mayor o el síndrome de Down, con el objetivo de avanzar hacia estrategias terapéuticas más específicas.