Un equipo de investigadores de la Stanford Medicine ha logrado un hito significativo en la neurociencia al crear un "gemelo digital" del cerebro de un ratón utilizando inteligencia artificial. Este modelo innovador, entrenado con extensos conjuntos de datos de actividad neuronal, puede predecir cómo responderían miles de neuronas a nuevos estímulos visuales. Esta hazaña, publicada en la prestigiosa revista Nature, promete revolucionar la forma en que estudiamos el cerebro, permitiendo experimentos virtuales ilimitados y revelando los misterios de la organización de la información neuronal.
¿Qué es un Gemelo Digital del Cerebro?
La idea de un "gemelo digital" del cerebro puede sonar a ciencia ficción, pero se basa en un concepto sencillo: crear una simulación altamente realista de un sistema complejo, en este caso, el cerebro. Andreas Tolias, PhD, profesor de oftalmología de Stanford Medicine y autor principal del estudio, lo compara con los simuladores de vuelo que utilizan los pilotos para practicar maniobras complejas de forma segura. "Si construyes un modelo del cerebro y es muy preciso, eso significa que puedes hacer muchos más experimentos", afirma Tolias. "Los que sean más prometedores, puedes entonces probarlos en el cerebro real".
Este enfoque ofrece una alternativa eficiente y ética a los experimentos tradicionales, que a menudo son costosos, requieren mucho tiempo y pueden ser invasivos. El gemelo digital permite a los investigadores realizar un número prácticamente ilimitado de experimentos virtuales, acelerando el ritmo de los descubrimientos y abriendo nuevas vías para comprender el funcionamiento interno del cerebro.
Cómo se Creó el Gemelo Digital de Stanford
El desarrollo del gemelo digital del cerebro de ratón fue un proceso complejo que requirió la combinación de neurociencia, inteligencia artificial y grandes cantidades de datos. Eric Wang, PhD, estudiante de medicina en Baylor College of Medicine y autor principal del estudio, lideró el esfuerzo para entrenar un modelo de IA capaz de simular la actividad de la corteza visual del ratón, la región del cerebro responsable del procesamiento de la información visual.
Para entrenar el modelo, los investigadores registraron la actividad cerebral de ratones reales mientras veían películas. Según Tolias, la elección de las películas fue un desafío. "Es muy difícil seleccionar una película realista para ratones, porque nadie hace películas de Hollywood para ratones", explica. Finalmente, optaron por películas de acción como "Mad Max", ya que el movimiento constante en estas películas activa fuertemente el sistema visual de los ratones, que tienen una visión de baja resolución similar a nuestra visión periférica.
A lo largo de múltiples sesiones de visionado, los investigadores recopilaron más de 900 minutos de actividad cerebral de ocho ratones, monitorizando sus movimientos oculares y comportamiento. Estos datos agregados se utilizaron para entrenar un "modelo central", que luego se personalizó para crear gemelos digitales individuales de cada ratón mediante un entrenamiento adicional.
La clave del éxito del modelo fue la gran cantidad de datos de entrenamiento. "Eran impresionantemente precisos porque fueron entrenados con conjuntos de datos tan grandes", señala Tolias.
Capacidades del Gemelo Digital
A diferencia de los modelos de IA anteriores de la corteza visual, que solo podían simular la respuesta del cerebro a los tipos de estímulos que habían visto en los datos de entrenamiento, el nuevo modelo puede predecir la respuesta del cerebro a una amplia gama de nuevas entradas visuales. Esta capacidad de "generalizar fuera de la distribución de entrenamiento" es una característica clave de los llamados "modelos de fundación" (foundation model), una clase relativamente nueva de modelos de IA que pueden aprender de grandes conjuntos de datos y aplicar ese conocimiento a nuevas tareas y nuevos tipos de datos.
Además de predecir la actividad neuronal, el gemelo digital también puede inferir características anatómicas de cada neurona, como su ubicación y tipo de célula. Incluso puede predecir las conexiones entre las neuronas, lo que proporciona información valiosa sobre la organización del cerebro.
Verificación y Resultados
Para verificar la precisión del gemelo digital, los investigadores compararon sus predicciones con datos reales obtenidos mediante imágenes de microscopio electrónico de alta resolución de la corteza visual de un ratón. Estos datos formaban parte de un proyecto más amplio llamado MICrONS, cuyo objetivo es mapear la estructura y función de la corteza visual del ratón con un detalle sin precedentes.
Los resultados de la verificación fueron impresionantes. El gemelo digital pudo predecir con precisión la ubicación anatómica y el tipo de célula de miles de neuronas, así como las conexiones entre ellas. Estos hallazgos, publicados simultáneamente en la revista Nature junto con los resultados del proyecto MICrONS, validan la capacidad del modelo para capturar la complejidad del cerebro.
Además, los investigadores utilizaron el gemelo digital para descubrir cómo las neuronas de la corteza visual eligen otras neuronas con las que formar conexiones. Descubrieron que las neuronas prefieren conectarse con neuronas que responden al mismo estímulo, como el color azul, en lugar de neuronas que responden a la misma área del espacio visual. "Es como si alguien seleccionara amigos basándose en lo que les gusta y no en dónde están", explica Tolias. "Aprendimos esta regla más precisa de cómo está organizado el cerebro". Este hallazgo, publicado en otro artículo simultáneo en Nature, proporciona nueva información sobre los principios de la organización neuronal.
Implicaciones y Futuro
El gemelo digital del cerebro de ratón tiene el potencial de transformar la neurociencia. Al permitir experimentos virtuales ilimitados, los investigadores pueden explorar el funcionamiento del cerebro a una escala y velocidad sin precedentes. Experimentos que antes tardaban años en completarse ahora pueden realizarse en horas, y millones de experimentos pueden ejecutarse simultáneamente, acelerando el ritmo de los descubrimientos y abriendo nuevas vías para comprender la inteligencia.
Los investigadores planean extender su modelo a otras áreas del cerebro y a otros animales, incluyendo primates, con capacidades cognitivas más avanzadas. "Eventualmente, creo que será posible construir gemelos digitales de al menos partes del cerebro humano", afirma Tolias. "Esto es solo la punta del iceberg".
Conclusión
La creación del "gemelo digital" del cerebro de ratón por parte de los científicos de Stanford representa un avance significativo en la neurociencia. Este modelo innovador, impulsado por la inteligencia artificial y grandes cantidades de datos, ofrece una nueva forma de estudiar el cerebro, permitiendo experimentos virtuales ilimitados y revelando los misterios de la organización neuronal. A medida que los investigadores continúen desarrollando y ampliando este modelo, podemos esperar nuevos descubrimientos y una comprensión más profunda del órgano más complejo del cuerpo humano.
Financiación y Colaboraciones
El estudio recibió financiación de la Intelligence Advanced Research Projects Activity, una beca NeuroNex de la National Science Foundation, el National Institute of Mental Health, el National Institute of Neurological Disorders and Stroke (beca U19MH114830), el National Eye Institute (beca R01 EY026927 y Core Grant for Vision Research T32-EY-002520-37), el European Research Council y la Deutsche Forschungsgemeinschaft.
Investigadores de la Universidad de Göttingen y el Instituto Allen de Ciencia del Cerebro también contribuyeron al trabajo.
