Los ingenieros del MIT han ideado una manera de automatizar el proceso de monitoreo de las neuronas en un cerebro vivo usando un algoritmo de computadora que analiza im\u00e1genes de microscopio y gu\u00eda un brazo rob\u00f3tico a la c\u00e9lula objetivo.\u00a0En esta imagen, una pipeta guiada por un brazo rob\u00f3tico se aproxima a una neurona identificada con una mancha fluorescente.\u00a0La tasa de \u00e9xito es comparable a la de cient\u00edficos altamente capacitados que realizan el proceso manualmente.<\/p>\n
Grabaci\u00f3n de se\u00f1ales el\u00e9ctricas desde el interior de una neurona en el cerebro vivo puede revelar una gran cantidad de informaci\u00f3n sobre la funci\u00f3n de la neurona y c\u00f3mo se coordina con otras c\u00e9lulas en el cerebro.\u00a0Sin embargo, realizar este tipo de grabaci\u00f3n es extremadamente dif\u00edcil, por lo que solo un pu\u00f1ado de laboratorios de neurociencia en todo el mundo lo hacen.<\/p>\n
Para hacer esta t\u00e9cnica m\u00e1s ampliamente disponible, los ingenieros del MIT ahora han ideado una manera de automatizar el proceso, utilizando un algoritmo de computadora que analiza las im\u00e1genes del microscopio y gu\u00eda un brazo rob\u00f3tico a la c\u00e9lula objetivo.<\/p>\n
Esta tecnolog\u00eda podr\u00eda permitir a m\u00e1s cient\u00edficos estudiar neuronas individuales y aprender c\u00f3mo interact\u00faan con otras c\u00e9lulas para permitir la cognici\u00f3n, la percepci\u00f3n sensorial y otras funciones cerebrales.\u00a0Los investigadores tambi\u00e9n podr\u00edan utilizarlo para aprender m\u00e1s acerca de c\u00f3mo los circuitos neuronales se ven afectados por trastornos cerebrales.<\/p>\n
“Saber c\u00f3mo las neuronas se comunican es fundamental para la neurociencia b\u00e1sica y cl\u00ednica.\u00a0Nuestra esperanza es que esta tecnolog\u00eda le permitir\u00e1 ver lo que est\u00e1 sucediendo dentro de una c\u00e9lula, en t\u00e9rminos de computaci\u00f3n neural o en un estado de enfermedad “, dice Ed Boyden, profesor asociado de ingenier\u00eda biol\u00f3gica y Ciencias del cerebro y cognitivas en el MIT, y un Miembro del Media Lab del MIT y del McGovern Institute for Brain Research.<\/p>\n
Boyden es el principal autor del art\u00edculo, que aparece en la edici\u00f3n del 30 de agosto de\u00a0Neuron<\/em>\u00a0.\u00a0El autor principal del trabajo es el estudiante graduado del MIT, Ho-Jun Suk.<\/p>\n Gu\u00eda de precisi\u00f3n<\/strong><\/p>\n Durante m\u00e1s de 30 a\u00f1os, los neurocient\u00edficos han estado utilizando una t\u00e9cnica conocida como clamp clamp para registrar la actividad el\u00e9ctrica de las c\u00e9lulas.\u00a0Este m\u00e9todo, que consiste en traer una peque\u00f1a pipa de vidrio hueco en contacto con la membrana celular de una neurona, abriendo un peque\u00f1o poro en la membrana, suele llevar a un estudiante graduado o postdoctorante varios meses para aprender.\u00a0Aprender a realizar esto en las neuronas en el cerebro de mam\u00edferos vivos es a\u00fan m\u00e1s dif\u00edcil.<\/p>\n Hay dos tipos de pinzamiento de parche: un m\u00e9todo “ciego” (no guiado por im\u00e1genes), que es limitado porque los investigadores no pueden ver d\u00f3nde est\u00e1n las c\u00e9lulas y s\u00f3lo pueden registrar desde cualquier c\u00e9lula que encuentre la primera y una versi\u00f3n guiada por im\u00e1genes que Permite segmentar una celda espec\u00edfica.<\/p>\n Hace cinco a\u00f1os, Boyden y sus colegas del MIT y Georgia Tech, entre ellos el coautor Craig Forest, idearon una manera de automatizar la versi\u00f3n ciega del pinzamiento de parches.\u00a0Ellos crearon un algoritmo de computadora que podr\u00eda guiar la pipeta a una c\u00e9lula basada en mediciones de una propiedad llamada impedancia el\u00e9ctrica – lo que refleja lo dif\u00edcil que es para que la electricidad fluya fuera de la pipeta.\u00a0Si no hay c\u00e9lulas alrededor, la electricidad fluye y la impedancia es baja.\u00a0Cuando la punta golpea una c\u00e9lula, la electricidad no puede fluir tambi\u00e9n y la impedancia sube.<\/p>\n Una vez que la pipeta detecta una c\u00e9lula, puede detener su movimiento instant\u00e1neamente, impidiendo que pase por la membrana.\u00a0Una bomba de vac\u00edo entonces aplica succi\u00f3n para formar un sello con la membrana de la c\u00e9lula.\u00a0Entonces, el electrodo puede romperse a trav\u00e9s de la membrana para registrar la actividad el\u00e9ctrica interna de la c\u00e9lula.<\/p>\n Los investigadores lograron una precisi\u00f3n muy alta utilizando esta t\u00e9cnica, pero todav\u00eda no se pod\u00eda utilizar para dirigir una c\u00e9lula espec\u00edfica.\u00a0Para la mayor\u00eda de los estudios, los neurocient\u00edficos tienen un tipo particular de c\u00e9lulas que les gustar\u00eda aprender, dice Boyden.<\/p>\n “Podr\u00eda ser una c\u00e9lula que est\u00e1 comprometida en el autismo, o est\u00e1 alterada en la esquizofrenia, o una c\u00e9lula que est\u00e1 activa cuando se almacena una memoria.\u00a0Esa es la celda de la que quieres saber “, dice.\u00a0“No querr\u00e1s reparar mil c\u00e9lulas hasta que encuentres la que sea interesante.”<\/p>\n Para permitir este tipo de objetivos precisos, los investigadores se propusieron automatizar la fijaci\u00f3n de parches guiados por im\u00e1genes.\u00a0Esta t\u00e9cnica es dif\u00edcil de realizar manualmente porque, aunque el cient\u00edfico puede ver la neurona objetivo y la pipeta a trav\u00e9s de un microscopio, \u00e9l o ella debe compensar el hecho de que las c\u00e9lulas cercanas se mover\u00e1n cuando la pipeta entre en el cerebro.<\/p>\n “Es casi como tratar de golpear un objetivo en movimiento dentro del cerebro, que es un tejido delicado”, dice Suk.\u00a0“Para las m\u00e1quinas es m\u00e1s f\u00e1cil porque pueden seguir la pista de donde est\u00e1 la c\u00e9lula, pueden mover autom\u00e1ticamente el foco del microscopio, y pueden mover autom\u00e1ticamente la pipeta.”<\/p>\n Al combinar varias t\u00e9cnicas de procesamiento de im\u00e1genes, los investigadores crearon un algoritmo que gu\u00eda la pipeta a aproximadamente 25 micras de la c\u00e9lula objetivo.\u00a0En ese punto, el sistema comienza a basarse en una combinaci\u00f3n de im\u00e1genes e impedancia, que es m\u00e1s precisa en la detecci\u00f3n de contacto entre la pipeta y la c\u00e9lula objetivo que cualquiera de las dos se\u00f1ales.<\/p>\n Los investigadores tomaron im\u00e1genes de las c\u00e9lulas con microscop\u00eda de dos fotones, una t\u00e9cnica com\u00fanmente utilizada que utiliza un l\u00e1ser pulsado para enviar luz infrarroja al cerebro, iluminando c\u00e9lulas que han sido dise\u00f1adas para expresar una prote\u00edna fluorescente.<\/p>\n Usando este acercamiento automatizado, los investigadores pod\u00edan apuntar y registrar con \u00e9xito de dos tipos de c\u00e9lulas – una clase de interneurones, que transmiten mensajes entre otras neuronas, y un sistema de neuronas excitatorias conocidas como c\u00e9lulas piramidales.\u00a0Lograron una tasa de \u00e9xito de alrededor del 20 por ciento, que es comparable al desempe\u00f1o de cient\u00edficos altamente capacitados que realizan el proceso manualmente.<\/p>\n Desentra\u00f1ando los circuitos<\/strong><\/p>\n Esta tecnolog\u00eda prepara el camino para estudios en profundidad del comportamiento de las neuronas espec\u00edficas, lo que podr\u00eda arrojar luz sobre sus funciones normales y c\u00f3mo van mal en enfermedades como el Alzheimer o la esquizofrenia.\u00a0Por ejemplo, las interneuronas que los investigadores estudiaron en este art\u00edculo han sido previamente vinculadas con el Alzheimer.\u00a0En un estudio reciente de ratones, dirigido por Li-Huei Tsai, director del Instituto Picower de Aprendizaje y Memoria del MIT, y realizado en colaboraci\u00f3n con Boyden, se inform\u00f3 que inducir una frecuencia espec\u00edfica de oscilaci\u00f3n de onda cerebral en interneuronas en el hipocampo podr\u00eda ayudar Para limpiar placas amiloides similares a las encontradas en pacientes con Alzheimer.<\/p>\n “Realmente le encantar\u00eda saber lo que est\u00e1 sucediendo en esas c\u00e9lulas”, dice Boyden.\u00a0“\u00bfEst\u00e1n se\u00f1alando a c\u00e9lulas espec\u00edficas de aguas abajo, que luego contribuyen al resultado terap\u00e9utico?\u00a0El cerebro es un circuito, y para entender c\u00f3mo funciona un circuito, tienes que ser capaz de controlar los componentes del circuito mientras est\u00e1n en acci\u00f3n “.<\/p>\n Esta t\u00e9cnica tambi\u00e9n podr\u00eda permitir estudios de preguntas fundamentales en la neurociencia, como la forma en que las neuronas individuales interact\u00faan entre s\u00ed como el cerebro toma una decisi\u00f3n o recuerda una memoria.<\/p>\n Bernardo Sabatini, profesor de neurobiolog\u00eda en la Escuela de Medicina de Harvard, dice que est\u00e1 interesado en adaptar esta t\u00e9cnica a su laboratorio, donde los estudiantes pasan mucho tiempo registrando la actividad el\u00e9ctrica de las neuronas que crecen en un laboratorio.<\/p>\n “Es tonto tener estudiantes incre\u00edblemente inteligentes haciendo tareas tediosas que podr\u00edan ser hechas por robots”, dice Sabatini, quien no estuvo involucrado en este estudio.\u00a0“Estar\u00eda feliz de que los robots hagan m\u00e1s de la experimentaci\u00f3n para poder centrarnos en el dise\u00f1o y la interpretaci\u00f3n de los experimentos”.<\/p>\n