El equipo de investigación modela los atascos de tráfico de neuronas en el cerebro

Jessica Zhang y Angran Li, de la Universidad Carnegie Mellon, han desarrollado una nueva forma de modelar la regulación del transporte de materiales en las neuronas, centrándose en los «atascos de tráfico» que se producen en estas vías neuronales. Los atascos de tráfico juegan un papel en enfermedades como el Alzheimer, el Huntington y el Parkinson. El equipo está utilizando una nueva tecnología de modelado llamada análisis isogeométrico (IGA) para modelar las neuronas y estos atascos de tráfico con mayor precisión.

Los atascos de tráfico neuronal ocurren a lo largo de los microtúbulos en el axón, lo que reduce el flujo saludable de materiales neuronales a diferentes partes de la neurona y, con el tiempo, privará a los extremos de las neuronas y causará la degeneración neuronal. Estos atascos de tráfico pueden hacer que las neuronas secreten proteínas tau, un predictor temprano de la enfermedad de Alzheimer.

Zhang, profesor de ingeniería mecánica, y Li, Ph.D. estudiante, modeló estos microtúbulos y las dos formas principales en que se producen estos atascos de tráfico utilizando la optimización restringida de la ecuación diferencial parcial (PDE), un enfoque novedoso iniciado en esta investigación. Las neuronas modeladas provienen de neuromorpho.org, una base de datos de modelos reconstruidos digitalmente de neuronas reales. Los hallazgos fueron publicados en Informes científicos.

Una forma en que ocurren estos atascos de tráfico neuronal es por una reducción de microtúbulos en una región, lo que afecta el volumen de neuronas que pueden moverse a lo largo del axón o las dendritas. La segunda forma es mediante la inflamación del axón y el remolino de microtúbulos, lo que aumenta la distancia que deben recorrer los materiales. Además, a medida que se extienden para ocupar espacio, su delicado equilibrio puede alterarse, creando masas acumuladas de materiales en los caminos hinchados. Esto hace que sea extremadamente difícil que los materiales neuronales se muevan correctamente a través de las vías.

El uso de un enfoque restringido por PDE basado en IGA para modelar estructuras complejas en 2D y 3D produce modelos fluidos y precisos en comparación con el análisis de elementos finitos (FEA) tradicional. FEA modela objetos dividiéndolos en elementos extremadamente pequeños, como cubos o triángulos. IGA modela objetos utilizando «splines», que modelan los límites de estos objetos en superficies suaves en lugar de elementos lineales muy pequeños por partes como FEA. IGA también es computacionalmente menos costoso y puede optimizarse mucho más fácilmente que FEA debido a que tiene menos grados de libertad.

El equipo de Zhang ha sido pionero en la parametrización spline volumétrica y el uso de IGA en una variedad de aplicaciones. Su equipo ha trabajado con el programa de simulación LS-Dyna (que fue adquirido por ANSYS y utilizado por Honda). Honda descubrió que IGA supera a FEA tradicional al modelar simulaciones de fracturas en automóviles. Habiendo utilizado IGA para modelar otras partes del cuerpo, como las venas y el corazón, su equipo de investigación planea continuar con las aplicaciones médicas de este método de modelado.

Como se informó en su trabajo anterior, modelar estos sistemas de transporte de microtúbulos en 2D usando IGA tomó de ocho a 12 horas usando múltiples núcleos en una supercomputadora XSEDE del Centro de Supercomputadoras de Pittsburgh. Eso sentó las bases para modelar estas neuronas en 3D, lo que tomó seis nodos de CPU de seis a 28 horas para completarse.