Un consorcio internacional de investigadores, en el que participa el científico de la Universitat Politècnica de Catalunya-BarcelonaTech (UPC) David García Soriano, ha ideado el método computacional NTAC ("Neuronal Type Assignment from Connectivity"), que simplifica y acelera el trabajo necesario para desentrañar la organización y el funcionamiento de los circuitos neuronales del cerebro.
El trabajo, difundido en "Nature Communications", demuestra la eficacia de esta herramienta para clasificar automáticamente los tipos de neuronas del cerebro de "Drosophila", la conocida mosca de la fruta, empleando únicamente sus patrones de conectividad.
"Nuestro método requiere menos información: simplemente utiliza el grafo de conexiones entre neuronas y realiza la clasificación de forma automática, en minutos y con alta precisión. No se sabía que esto fuera posible", ha explicado David García.
Hasta el momento, esta clasificación corría a cargo de neurocientíficos especializados, que la llevaban a cabo de forma manual mediante un procedimiento muy complejo y lento, basado además en datos morfológicos y anatómicos adicionales. Con el nuevo enfoque, esta labor se automatiza con gran fiabilidad a partir de los patrones de conectividad sináptica, lo que supone un cambio de paradigma en el estudio de grandes volúmenes de datos de conectómica.
NTAC se propone en dos modalidades: una versión semisupervisada, que aprovecha un porcentaje reducido de neuronas ya etiquetadas, y otra autosupervisada, que prescinde por completo de etiquetas previas. Las dos variantes alcanzan altos niveles de precisión y pueden ejecutarse de forma eficiente incluso en ordenadores de uso habitual.
DAR RESPUESTA A UN DESAFÍO
En los últimos años, proyectos como FlyWire, una iniciativa internacional que ha reconstruido el conectoma completo del cerebro de la mosca de la fruta mediante microscopía electrónica, han generado mapas exhaustivos de todas las conexiones neuronales. El siguiente reto, determinar a qué tipo celular corresponde cada neurona, continuaba siendo un cuello de botella que implicaba meses de anotación manual.
"La aplicación directa de nuestro trabajo es precisamente la clasificación automática de neuronas en nuevos conectomas, que es un paso fundamental en neurociencia para entender cómo funcionan los circuitos del cerebro. Esto significa que futuros conectomas se podrán analizar de manera automática en cuestión de horas, en lugar de requerir largos períodos de trabajo manual", ha destacado García.
De cara a los próximos años, ha señalado que esta estrategia podría extrapolarse a otros campos más allá de la neurociencia, como la minería de grafos. "Aunque esto todavía está por explorar", ha puntualizado.
El estudio es resultado de una colaboración internacional en la que han intervenido expertos del Princeton Neuroscience Institute (Estados Unidos), el Japan Advanced Institute of Science and Technology (Japón) y la University of Edinburg (Reino Unido).