Entender cómo se conectan las neuronas activas durante una tarea específica ha sido un desafío clave para la neurociencia. Ahora, un estudio publicado en abril de 2025 en la revista Nature da un paso monumental en esa dirección. El trabajo, liderado por el consorcio MICrONS, reconstruye con detalle sin precedentes la arquitectura sináptica y la actividad funcional de un fragmento del córtex visual de ratón.
El estudio integra información anatómica, funcional y computacional para crear un mapa tridimensional de 84.000 neuronas, 200.000 células y más de 523 millones de sinapsis.
Este volumen, que equivale aproximadamente a una semilla de amapola, concentra una densa red de circuitos responsables del procesamiento visual, grabados mientras el animal observaba vídeos.
Instituciones como el Allen Institute, Baylor College of Medicine, Princeton, Harvard y Stanford participaron en esta colaboración multidisciplinaria. La iniciativa fue financiada por IARPA y la BRAIN Initiative del NIH, en lo que se considera uno de los experimentos más complejos realizados en neurociencia hasta la fecha.
David A. Markowitz, coordinador del trabajo, afirmó que es un momento divisorio para la neurociencia, comparable al Proyecto Genoma Humano en su potencial transformador.
“Este logro valida nuestro enfoque de investigación y prepara el escenario para el escalado futuro a nivel cerebral completo”.
Un viaje desde la actividad al cableado neuronal
“Este es el futuro en muchos sentidos”, dijo Andreas Tolias, uno de los científicos principales que trabajó en este proyecto tanto en la Facultad de Medicina de Baylor como en la Universidad de Stanford.
“MICrONS se representará como un punto de referencia donde construimos modelos de base cerebral que abarcan muchos niveles de análisis, comenzando desde el nivel conductual hasta el nivel de representación de la actividad neuronal e incluso hasta el nivel molecular”.
El proceso comenzó con la grabación de actividad neuronal en el córtex visual de un ratón despierto, mientras observaba escenas de películas, naturaleza y animaciones. Gracias a una proteína fluorescente sensible al calcio, los investigadores registraron la actividad de neuronas individuales usando un microscopio de dos fotones.
Este mapeo funcional permitió identificar qué neuronas se activaban en respuesta a ciertos estímulos visuales. El objetivo era vincular esta dinámica de activación con la conectividad física real de esas neuronas dentro del tejido cerebral.
Luego, el mismo milímetro cúbico de tejido fue procesado para reconstrucción estructural, seccionándose en más de 25.000 láminas ultrafinas (de 40 nanómetros) y obteniendo casi 100 millones de imágenes por microscopía electrónica.
Esta información fue ensamblada digitalmente para generar una representación tridimensional de las conexiones neuronales.
Inteligencia artificial para trazar millones de conexiones
El análisis del tejido se realizó mediante algoritmos de aprendizaje profundo desarrollados por Princeton University. La inteligencia artificial se utilizó para segmentar células, axones, dendritas y sinapsis, identificando el recorrido de cada neurona en el volumen.
El resultado fue una reconstrucción precisa de 4 kilómetros de axones y 523 millones de sinapsis, muchas de ellas entre neuronas que habían sido previamente registradas funcionalmente. Esta integración estructura-función permite entender cómo ciertas redes neuronales se comunican durante la percepción.
Este enfoque pionero revela no solo la forma de cada neurona, sino también su papel activo dentro del circuito mientras el animal experimentaba el mundo visual.
Las neuronas fueron coloreadas digitalmente para diferenciar sus trayectorias, creando una visualización tan compleja como hipnótica.
Principios funcionales y organización sináptica inesperada
Uno de los hallazgos más novedosos fue la forma en que las neuronas inhibidoras se conectan con las excitadoras. Lejos de ser una acción difusa, el estudio encontró que estas células inhibidoras establecen patrones de conectividad altamente selectivos, coordinando qué neuronas excitadoras deben ser moduladas.
“Las células inhibitorias no solo se conectan al azar con todas las células excitadoras que las rodean, sino que eligen tipos muy específicos de neuronas a las que conectarse. Además, se sabía que hay cuatro tipos principales de neuronas inhibitorias en la corteza, pero los patrones de especificidad dividen estas categorías en grupos mucho más finos”, dijo Forrest Collman, neurocientífico del Instituto Allen de Ciencias del Cerebro y uno de los científicos de la investigación
Se identificaron principios organizativos jerárquicos en los que algunas neuronas inhibidoras actúan sobre redes completas, mientras que otras operan sobre dianas específicas.
Esto sugiere un mecanismo de control de la actividad neuronal más sofisticado que el conocido hasta ahora, con implicaciones profundas para comprender la codificación de información en el cerebro.
Además, el estudio encontró una relación directa entre la fuerza de la respuesta funcional y el número de sinapsis recibidas, validando que las conexiones no son aleatorias, sino que responden a un principio funcional subyacente que organiza el cableado cerebral.
Redefiniendo los tipos celulares del córtex visual
El estudio no solo mapea las conexiones entre neuronas, sino que permite reclasificarlas a partir de su estructura, función y conectividad. Al integrar datos anatómicos y funcionales, los investigadores identificaron subtipos neuronales previamente no descritos.
Esta clasificación no se basa únicamente en la morfología, sino también en los patrones precisos de comunicación que cada célula establece dentro del circuito.
Las neuronas excitadoras e inhibidoras mostraron una sorprendente diversidad en sus estrategias de conectividad. Algunas neuronas establecen sinapsis con muchas otras, mientras que otras son altamente selectivas. Incluso dentro de un mismo tipo morfológico, la conectividad funcional permitió distinguir subpoblaciones con comportamientos muy distintos.
Esto sugiere que la identidad de una neurona no está determinada solo por su forma, sino por su integración activa en la red.
Estos hallazgos permiten repensar las categorías tradicionales de tipos celulares en la corteza cerebral. Más allá de las distinciones clásicas entre piramidales o interneuronas, emerge una organización más compleja basada en funciones específicas dentro del circuito.
Este nuevo enfoque, basado en datos multiescalares, allana el camino para una taxonomía funcional de las neuronas, indispensable para modelar la dinámica cerebral real.
Una plataforma abierta para la neurociencia del futuro
El volumen reconstruido está disponible gratuitamente para la comunidad científica en el portal MICrONS Explorer. Esto permite a investigadores de todo el mundo explorar los datos, generar nuevas hipótesis y desarrollar herramientas para analizarlos.
La combinación de datos estructurales, funcionales y computacionales marca un antes y un después en la neurociencia de sistemas. Por primera vez, se puede estudiar cómo se conecta un circuito real, activo y en contexto biológico.
“Las tecnologías desarrolladas por este proyecto nos darán nuestra primera oportunidad de identificar realmente algún tipo de patrón anormal de conectividad que dé lugar a un trastorno”, dijo Sebastian Seung, neurocientífico y científico informático de Princeton e investigador del proyecto.
El proyecto ofrece una base para comparar cerebros sanos con modelos de enfermedades como el Alzheimer o la esquizofrenia. Tener este mapa de referencia permitirá entender qué patrones de conectividad se alteran en cada condición.
Una semilla cerebral que cambiará la ciencia
“Estamos describiendo una especie de mapa de Google o plano de este grano de arena. En el futuro, podemos usar esto para comparar el cableado cerebral en un ratón sano con el cableado cerebral en un modelo de enfermedad”, dijo Nuno da Costa, Ph.D., investigador asociado del Instituto Allen.
El estudio MICrONS es una demostración de que ya es posible mapear con alta fidelidad la conectividad y función neuronal en el cerebro. Aunque el volumen analizado es pequeño, sus 1,6 petabytes de datos muestran que la escala no es un límite insalvable.
Este avance representa un hito similar al Proyecto Genoma Humano en su impacto potencial. Al entender cómo se organizan y cooperan las neuronas en tareas específicas, se abren nuevas vías para modelar la inteligencia, diseñar tratamientos y construir algoritmos inspirados en el cerebro.
Con esta semilla de conocimiento, la neurociencia está un paso más cerca de descifrar la complejidad que hace posible ver, sentir, pensar y recordar.
Referencias
- MICrONS Consortium. Functional connectomics spanning multiple areas of mouse visual cortex. Nature. (2025). doi:10.1038/s41586-025-08790-w
Cortesía de Muy Interesante
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