Un nuevo marco desarrollado por investigadores de la Universidad de Stanford y la Universidad de California, Santa Cruz, puede predecir cómo responderán las neuronas a la estimulación eléctrica después de analizar solo unos minutos de datos de actividad cerebral. El enfoque logró un 90.6% de precisión en la predicción de respuestas a patrones de estimulación no vistos antes, lo que podría revolucionar terapias como la estimulación cerebral profunda y los implantes de retina.
La investigación
El estudio, dirigido por Amrith Lotlikar y colegas, utilizó matrices de electrodos múltiples de alta densidad (MEAs) para registrar la retina de macacos. Recolectaron cientos de horas de datos de estimulación y grabación utilizando una matriz de 512 electrodos con un espaciado de 30 micrómetros. El equipo desarrolló un método para inferir rápidamente parámetros biofísicos de modelos Hodgkin-Huxley (HH) de múltiples compartimentos a partir de características extracelulares únicamente, aprovechando simulaciones diferenciables e inferencia basada en simulaciones. Tradicionalmente, ajustar modelos HH requería grabaciones intracelulares invasivas, lo que limitaba la escalabilidad. Con este nuevo enfoque, los modelos se ajustaron utilizando solo unos minutos de grabación. Al probarse en nuevos patrones de estimulación multi-electrodo, las predicciones coincidieron con las respuestas neuronales reales con un 90.6% de precisión, reduciendo drásticamente la necesidad de pruebas de estimulación prolongadas.
Por qué es importante
Para cualquiera que sienta curiosidad por la función cerebral o considere terapias de neuroestimulación, esta investigación sugiere un futuro donde se puedan diseñar protocolos de estimulación precisos y personalizados de manera rápida y no invasiva. En lugar de ajustes por ensayo y error durante horas, los clínicos podrían usar una breve sesión de grabación para construir un gemelo digital de los circuitos neuronales del paciente y predecir los parámetros óptimos de estimulación. Esto podría mejorar los resultados en condiciones como la enfermedad de Parkinson, la epilepsia y la pérdida de visión. Además, la capacidad de modelar grandes poblaciones neuronales a partir de datos extracelulares abre puertas para comprender cómo las redes de neuronas procesan información, que es el núcleo de la cognición.
Qué puedes hacer
Aunque esta tecnología aún no está disponible para uso personal, puedes apoyar la salud cerebral participando en entrenamiento cognitivo y manteniéndote informado sobre los avances en neurociencia. Desafiar regularmente tu cerebro con acertijos, aprender nuevas habilidades o usar plataformas como IQGenio puede ayudar a mantener la plasticidad neural. Además, si tú o un ser querido está considerando terapias de neuroestimulación, pregunta a tu clínico si se están utilizando técnicas de modelado avanzadas para personalizar el tratamiento.
Fuente: arXiv q-bio.NC
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