Estudiar la mente humana es un reto. Actualmente, la mayoría de los estudios del cerebro humano se limitan a enfoques no invasivos, como la resonancia magnética (RM). Esto limita el examen del cerebro humano a nivel celular, que puede ofrecer nuevos conocimientos sobre el desarrollo y el tratamiento potencial de diversas enfermedades neurológicas.
Un nuevo estudio combinó la neuroimagen con el aprendizaje automático para revelar propiedades celulares en diferentes regiones cerebrales. Según los investigadores, el enfoque y los hallazgos podrían ser potencialmente utilizados para evaluar el tratamiento de trastornos neurológicos, y desarrollar nuevas terapias.
Una colaboración de investigación dirigida en la Universidad Nacional de Singapur (NUS) ha empleado con éxito el aprendizaje automático para investigar la arquitectura celular del cerebro humano. El enfoque utiliza datos funcionales de RMN (fMRI) para estimar automáticamente los parámetros cerebrales, lo que permite a los neurocientíficos inferir las propiedades celulares de diferentes regiones cerebrales sin tener que sondear quirúrgicamente el cerebro.
«Las vías subyacentes de muchas enfermedades ocurren a nivel celular, y muchos productos farmacéuticos operan a nivel de microescala. Para saber lo que realmente sucede en los niveles más íntimos del cerebro humano, es crucial para nosotros desarrollar métodos que puedan profundizar en las profundidades del cerebro de manera no invasiva», dijo el profesor asistente Thomas Yeo, líder del equipo Neurotecnología (SINAPSE) en NUS, y el Centro de Investigación en Imagen Clínica (CIRC) a A*STAR-NUS.
Yeo y su equipo, trabajando con investigadores de la Universitat Pompeu Fabra, la Universitat Barcelona y el UMC Utrecht, analizaron datos de imágenes de 452 participantes del Proyecto Human Connectome. A diferencia del trabajo de modelado anterior, permitieron que cada región cerebral tuviera propiedades celulares distintas y explotaban algoritmos de aprendizaje automático para estimar automáticamente los parámetros del modelo.
Los investigadores encontraron que las regiones cerebrales involucradas en la percepción sensorial, como la audición, el tacto y la visión, mostraban propiedades celulares opuestas a las de las regiones cerebrales involucradas en el pensamiento interno y los recuerdos. El patrón espacial de la arquitectura celular del cerebro humano refleja de cerca cómo el cerebro procesa jerárquicamente la información del entorno. Esta forma de procesamiento jerárquico es una característica clave tanto del cerebro humano como de los avances recientes en inteligencia artificial.
En el futuro, los investigadores de NUS planean aplicar su enfoque para examinar los datos cerebrales de los participantes individuales. Esto podría conducir a una mejor comprensión de cómo la variación individual en la arquitectura celular del cerebro puede relacionarse con las diferencias en las capacidades cognitivas, por lo tanto conduce a tratamientos más individualizados.
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