Un modelo de Inteligencia Artificial (IA) diseñado por científicos ha creado uno de los mapas más detallados del cerebro de los ratones hasta la fecha con más de 1.300 regiones y subregiones -algunas cartografiadas por primera vez-, una herramienta que, seguro, abrirá nuevas vías de exploración neurocientífica.
El modelo de IA, desarrollado por científicos de la Universidad de California, San Francisco (UCSF) y del Instituto Allen, en Seattle, Estados Unidos, ha reconstruido un mapa cerebral que, en lugar de tipos de células, representa las distintas regiones y subregiones del cerebro, algunas de ellas desconocidas hasta ahora.
Además, a diferencia de los anteriores, el nuevo mapa cerebral se ha hecho a partir de datos transcriptómicos espaciales a gran escala, es decir, que se ha construido íntegramente con datos, en lugar de con la interpretación humana.
Con ello, el mapa ofrece un nivel de detalle “sin precedentes” que avanza en la comprensión del cerebro al permitir a los científicos vincular funciones específicas, comportamientos y estados de enfermedad con regiones celulares más pequeñas y precisas, “lo que proporciona una hoja de ruta para nuevas hipótesis y experimentos sobre las funciones que desempeñan estas áreas”, afirman los autores del estudio.
“Es como pasar de un mapa que solo muestra continentes y países a uno que muestra estados y ciudades”, ilustra Bosiljka Tasic, doctora en Genética Molecular del Instituto Allen y una de las autoras del estudio.
“Esta nueva y detallada parcelación del cerebro, basada únicamente en datos y no en anotaciones de expertos humanos, revela subregiones del cerebro de ratón hasta ahora desconocidas. Y, según décadas de neurociencia, las nuevas regiones corresponden a funciones cerebrales especializadas aún por descubrir”.
Los hallazgos se han publicado este martes en Nature Communications.
Un potente modelo de IA
Tras este avance está CellTransformer, un potente modelo de inteligencia artificial que puede identificar automáticamente subregiones importantes del cerebro a partir de enormes conjuntos de datos de transcriptómica espacial.
La transcriptómica espacial revela dónde se encuentran determinados tipos de células en el cerebro, pero no revela las regiones del cerebro en función de su composición.
CellTransformer permitirá a los científicos definir las regiones y subdivisiones del cerebro basándose en cálculos de vecindades celulares compartidas, de forma muy similar a como se esbozan los límites de una ciudad basándose en los tipos de edificios que hay en ella.
“Nuestro modelo se basa en la misma potente tecnología que herramientas de IA como ChatGPT. Ambos se basan en un marco «transformador» que destaca por su capacidad para comprender el contexto”, afirma Reza Abbasi-Asl, profesor de neurología y bioingeniería en la UCSF y autor principal del estudio.
“Mientras que los transformadores se aplican a menudo para analizar la relación entre las palabras de una frase, nosotros utilizamos CellTransformer para analizar la relación entre las células que se encuentran próximas en el espacio. Aprende a predecir las características moleculares de una célula basándose en su entorno local, lo que le permite crear un mapa detallado de la organización general del tejido”, comenta el investigador.
Además, el modelo reproduce con éxito regiones conocidas del cerebro, como el hipocampo, pero, también revela subregiones más detalladas y no catalogadas anteriormente en regiones del cerebro poco conocidas, como el núcleo reticular del mesencéfalo, que desempeña un papel complejo en el inicio y la liberación del movimiento, resalta el estudio.
