Columna Neocortical (Crédito: EPFL)

Columna Neocortical (Crédito: EPFL)

Investigadores de la Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) han descubierto ciertas leyes que relacionan los genes que una neurona apaga o enciende con la forma de la neurona misma, sus propiedades eléctricas y el lugar que ocupa en el cerebro.

El descubrimiento, realizado con herramientas computacionales de avanzada, aumenta la posibilidad de predecir mucho de la estructura y función fundamental del cerebro sin tener que medir cada parte del mismo por separado.

Eso posibilita que el cerebro pueda modelarse con silicio -el objetivo propuesto por el Human Brain Project– prospecto más realista y menos épico.

“Esta es la puerta que abre un mundo a la biología predictiva”, indicó el profesor Henry Markram.

Dentro de la columna cortical, el procesamiento básico del cerebro de los mamíferos, existen alrededor de 300 distintos tipos de neuronas. Estos tipos se definen tanto por su estructura anatómica como por sus propiedades eléctricas, y sus propiedades eléctricas están a la vez definidas por los canales de iones que presentan -pequeños poros en las membranas de las células a través de los cuales la corriente pasa y hace posible la comunicación entre las neuronas.

Los científicos quieren tener la posibilidad de predecir, basados en una pequeña cantidad de información experimental, qué combinación de canales de ion una neurona presenta. Saben que los genes se expresan por lo regular juntos, debido quizá a que dos genes comparten un promotor común (la extensión de ADN que permite a un gen ser transcrito y traducido en una proteína funcional) o debido a que un gen modifica la actividad del otro. Por lo que la expresión de ciertas combinaciones de genes es informativa acerca de las características de la neurona.

Los investigadores creen que podrían extraer las reglas por medio de las expresión de patrones de los genes y predecir las características de las neuronas.

Tomaron un conjunto de datos que Markram y otros habían reunido hace pocos años, y en los cuales grabaron la expresión de los canales de iones de 26 genes en distintos tipos de neuronas. Incluso, clasificaron esos tipos de acuerdo a la morfología de la neurona (forma), sus propiedades electro-fisiológicas, y su posición dentro de seis capas anatómicamente distintas de la corteza.

Los científicos descubrieron que, basados en esta información solamente, podrían predecir los patrones de canales previamente medidos con un 78 por ciento de exactitud. Y al incorporar un subconjunto de datos de los canales de iones a la información clasificada, como entrada a su programa de minería de datos, pudieron incrementar la exactitud de la predicción en un 87 por ciento para los tipos neuronales más comunes.

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