Desentrañar la relación entre estructura (conexiones) y función (actividad neuronal) es una cuestión fundamental en muchas áreas de la biología. Sin embargo, investigar esto directamente en cerebros de animales es un desafío debido a la enorme complejidad de sus conexiones neuronales y la cirugía invasiva que generalmente se requiere. Las neuronas cultivadas en laboratorio con conexiones reguladas artificialmente tienen el potencial de ser una alternativa útil a los experimentos con animales, especialmente a medida que aprendemos a caracterizar con precisión su comportamiento.
Un equipo de investigación de la Universidad de Tohoku utiliza dispositivos de microfluidos para revelar cómo las conexiones direccionales dan forma a la compleja dinámica de las redes neuronales. También desarrollaron modelos matemáticos basados en datos experimentales para mostrar cómo la conectividad afecta la actividad en el espacio y el tiempo.
Se publican los resultados Red neuronal El 28 de noviembre de 2024.
Al igual que las corrientes de un río, las conexiones direccionales en las redes neuronales propagan señales río abajo de una región a otra. Un dispositivo de microfluidos tiene pequeños canales que pueden dirigir con precisión el flujo, lo que puede ayudar a crear neuronas receptivas más similares al modelo in vivo. Al estudiar las neuronas in vitro en un entorno de laboratorio, el equipo de investigación pudo explorar de manera eficiente y constructiva si las conexiones unidireccionales desempeñan otras funciones fundamentales en la configuración de la dinámica cerebral.
“Comprender el cerebro es difícil, en parte, porque es dinámico: puede aprender a responder de manera diferente al mismo estímulo a lo largo del tiempo en función de una variedad de factores”, dijo el autor principal, Nobuyaki Monma.
El equipo de investigación creó redes neuronales que transportaban conexiones modulares (como se ve en los sistemas nerviosos de los animales) y conexiones direccionales integradas entre módulos mediante microcanales. Las conexiones se incorporaron de manera anticipada para minimizar la retroalimentación excitatoria excesiva. Utilizando imágenes de calcio para registrar la actividad espontánea exhibida por las redes neuronales, descubrieron que las redes que incluían conexiones direccionales exhibían patrones de actividad más complejos que las redes no direccionales.
Además, los investigadores desarrollaron dos modelos matemáticos para dilucidar los procesos de red subyacentes detrás de las observaciones biológicas y predecir configuraciones que generarían una mayor complejidad dinámica. Los modelos determinaron que la interacción entre modularidad y conectividad fomentaba patrones de actividad más complejos.
“Se espera que los resultados de esta investigación no sólo profundicen nuestra comprensión fundamental de las redes neuronales en el cerebro, sino que también encuentren aplicaciones en campos como la medicina y el aprendizaje automático”, sugiere el profesor asociado Hideaki Yamamoto.
También puede ofrecer un modelo in vitro para desarrollar redes neuronales artificiales biológicamente plausibles. Otros avances teóricos también contribuirán al modelado de redes a gran escala, lo que puede proporcionar información sobre futuros análisis de la conectividad del cerebro. A medida que comprendamos mejor estas redes neuronales, podrán utilizarse como una herramienta confiable para desbloquear los numerosos misterios del cerebro.