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Determinan la estructura neuronal del hipocampo con métodos matemáticos

Es un primer paso para descubrir la estructura de los circuitos del cerebro con función desconocida


Científicos de EE.UU. han determinado la estructura de las neuronas del hipocampo sin necesidad de aplicar estímulos externos y conocer su función, simplemente con métodos matemáticos. El sistema es un primer paso hacia el desarrollo de herramientas para descubrir la estructura de los circuitos neuronales del cerebro con función desconocida.





Los científicos han encontrado la estructura de las neuronas en el cerebro usando métodos matemáticos. Imagen: Maciej Urbanek. Fuente: FreeImages.
Los científicos han encontrado la estructura de las neuronas en el cerebro usando métodos matemáticos. Imagen: Maciej Urbanek. Fuente: FreeImages.
Un método matemático desarrollado recientemente puede detectar la estructura geométrica de la actividad neuronal en el cerebro.

"Anteriormente, con el fin de comprender esta estructura, los científicos necesitaban relacionar la actividad neuronal con algún estímulo externo específico", dice Vladimir Itskov, profesor asociado de matemáticas en la Universidad Estatal de Pensilvania (EE.UU). "Nuestro método es el primero que revela esta estructura sin que conozcamos previamente un estímulo externo. Hemos demostrado que nuestro nuevo método nos permitirá explorar la estructura organizativa de las neuronas sin saber su función de antemano."

"Los métodos tradicionales utilizados por los investigadores para analizar la relación entre las actividades de las neuronas se adoptaron de la física", dice Carina Curto, profesora de matemáticas, "pero los datos de la neurociencia no se rigen necesariamente por las mismas reglas que los datos de la física, por lo que necesitamos nuevas herramientas. Nuestro método es un primer paso hacia el desarrollo de un nuevo conjunto de herramientas matemáticas para descubrir la estructura de los circuitos neuronales del cerebro con función desconocida".

El método, topología en pandilla, fue desarrollado por un equipo interdisciplinar de investigadores de la Universidad Estatal de Pensilvania, la Universidad de Pensilvania, el Instituto Médico Howard Hughes (Maryland), y la Universidad de Nebraska-Lincoln. El método se describe en un artículo publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences.

"Hemos adoptado enfoques del campo de la topología algebraica que anteriormente habían sido utilizados principalmente en el ámbito de las matemáticas puras y las hemos aplicado a datos experimentales sobre la actividad de células de lugar -neuronas especializadas de la parte del cerebro llamada hipocampo que detectan la posición de un animal en su entorno", dice Curto, en la nota de prensa de Penn State.

Los investigadores midieron la actividad de las células de lugar del cerebro de ratas durante tres situaciones experimentales. Luego analizaron las correlaciones de pares de esta actividad: cómo se relacionaba el disparo de cada neurona con el de todos los demás.

Experimentos

En la primera situación, a las ratas se les permitió moverse libremente en su entorno -un comportamiento donde la actividad de las células de lugar está directamente relacionada con la ubicación del animal en su entorno.

Registraron los datos para encontrar grupos de neuronas, o "camarillas", en los que la actividad de todos los miembros se relaciona con la actividad de todos los demás miembros.

Su análisis de estas pandillas, utilizando métodos de topología algebraica, reveló una estructura geométrica organizada.

Sorprendentemente, los investigadores encontraron una estructura similar en las actividades de las células de lugar en las otras dos situaciones que probaron -ruedas giratorias y sueño-, en las que no se espera que las células de lugar tengan una organización geométrica.

"Debido a que la estructura detectada fue similar en las tres situaciones experimentales, pensamos que hemos encontrado la organización fundamental de las células de lugar del hipocampo", dice Itskov. La investigación fue financiada por la Fundación Nacional de Ciencia, entre otros.

Referencia bibliográfica:

Chad Giusti, Eva Pastalkova, Carina Curto y Vladimir Itskov: Clique topology reveals intrinsic geometric structure in neural correlations. PNAS (2015). DOI: 10.1073/pnas.1506407112.


Miércoles, 21 de Octubre 2015
Penn State/T21
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