Uno de los mayores retos de la neurociencia es identificar el mapa de las conexiones sinápticas entre las neuronas: el 'conectoma', que explicará cómo fluye la información en el cerebro. En un nuevo estudio publicado en PNAS, el proyecto Blue Brain (BBP) de la Escuela Politécnica Federal de Lausanne (EPFL), en Suiza, ha identificado los principios fundamentales que determinan la conectividad a escala sináptica mediante la reconstrucción de un microcircuito cortical.
Este es un gran avance, ya que sin él llevaría décadas, asignar la ubicación de cada sinapsis en el cerebro; además, el estudio facilita la producción de modelos precisos, afirma Henry Markram, director del BBP.
Hasta ahora se desconocía si todas las neuronas crecen de forma independiente hasta que sus ramificaciones chocan entre sí, o si las dendritas de cada neurona son específicamente guiadas por señales químicas hasta que encuentran su objetivo. Para resolver la duda, los investigadores crearon una reconstrucción virtual de un microcircuito cortical y, para su sorpresa, descubrieron que los puntos en el modelo coincidían con los de las sinapsis que se encuentran en el cerebro real, con una precisión que varía desde el 75 al 95 por ciento.
Este hallazgo significa que las neuronas crecen con independencia unas de otras y, en su mayoría, forman sinapsis en los lugares en los que, al azar, chocan entre sí. También fueron descubiertas algunas excepciones, casos especiales en los que las señales son utilizadas por las neuronas para cambiar su conectividad. Tomando en cuenta estas excepciones, el equipo del proyecto Blue Brain puede ahora realizar predicciones casi perfectas de la ubicación de todas las sinapsis formadas en el interior del circuito.
El nuevo estudio ha demostrado, por primera vez, que la distribución de las sinapsis o conexiones neuronales en el córtex de los mamíferos puede, en gran medida, ser predicho.
Para lograr estos resultados, los investigadores reconstruyeron virtualmente un microcircuito cortical sobre la base de datos sin precedentes acerca de las propiedades geométricas y eléctricas de las neuronas. Cada neurona en el circuito fue reconstruida en un modelo tridimensional en una supercomputadora de gran alcance: cerca de 10.000 neuronas virtuales fueron empaquetadas en un espacio en 3D, en posiciones aleatorias según su densidad y proporción. Luego, los investigadores compararon el modelo con un cerebro de mamífero real.
Este descubrimiento también explica por qué el cerebro puede soportar el daño, e indica que las posiciones de las sinapsis en todos los cerebros de la misma especie son más similares que diferentes. Según el neurocientífico informático, y primer autor, Sean Hill, 'podemos variar la densidad, la posición y la orientación, y nada de eso cambia la distribución de las posiciones de las sinapsis'.
Los expertos también observaron que las posiciones de las sinapsis son fuertes siempre y cuando la morfología de cada neurona sea ligeramente diferente de la otra, lo cual explica otra cuestión: por qué las neuronas no son idénticas en su forma.
En general, este trabajo representa un avance importante en la capacidad de construir modelos detallados del sistema nervioso. Los resultados proporcionan importantes datos sobre los principios básicos que rigen el entramado del sistema nervioso, aportando datos sobre cómo se forman circuitos corticales fuertes a partir de poblaciones muy diversas de neuronas, un paso esencial hacia la comprensión de cómo funciona el cerebro.