Un nuevo modelo de circuito neuronal proporciona información sobre el movimiento ocular

Trabajando con larvas de pez cebra de una semana de edad, investigadores de Weill Cornell Medicine y sus colegas decodificaron cómo las conexiones formadas por una red de neuronas en el tronco del encéfalo guían la mirada de los peces.

El estudio, publicado 22 de noviembre en Neurociencia de la naturalezadescubrió que un circuito artificial simplificado, basado en la arquitectura de este sistema neuronal, puede predecir la actividad en la red. Además de arrojar luz sobre cómo el cerebro maneja la memoria a corto plazo, los hallazgos podrían conducir a enfoques novedosos para tratar los trastornos del movimiento ocular.

Los organismos absorben constantemente una serie de información sensorial sobre el medio ambiente que cambia de un momento a otro. Para evaluar con precisión una situación, el cerebro debe retener estas pepitas de información el tiempo suficiente para utilizarlas para formar una imagen completa; por ejemplo, uniendo las palabras de una oración o permitiendo que un animal mantenga sus ojos dirigidos a un área de interés.

«Tratar de comprender cómo se generan estos comportamientos de memoria a corto plazo a nivel del mecanismo neuronal es el objetivo principal del proyecto», dijo el autor principal, el Dr. Emre Aksay, profesor asociado de fisiología y biofísica en Weill Cornell Medicine, quien dirigió el estudio. estudio, junto con el Dr. Mark Goldman de la Universidad de California Davis y el Dr. Sebastian Seung de la Universidad de Princeton.

Modelado de un sistema dinámico

Para decodificar el comportamiento de tales circuitos neuronales, los neurocientíficos utilizan las herramientas de los sistemas dinámicos, que implican la construcción de modelos matemáticos que describen cómo el estado de un sistema cambia con el tiempo, donde el estado actual determina sus estados futuros de acuerdo con un conjunto de reglas.

Un circuito de memoria a corto plazo, por ejemplo, permanecerá en un único estado preferido hasta que aparezca un nuevo estímulo, lo que hará que se establezca en un nuevo estado de actividad. En el sistema visomotor, cada uno de estos estados puede almacenar la memoria de hacia dónde debería mirar un animal.

Pero, ¿qué parámetros ayudan a configurar ese tipo de sistema dinámico? Una posibilidad es la anatomía del circuito: las conexiones que se forman entre cada neurona y cuántas conexiones hacen.

Otra posibilidad probable es la fuerza fisiológica de esas conexiones, que se establece por una multitud de factores como la cantidad de neurotransmisor que se libera, el tipo de receptores sinápticos y la concentración de esos receptores.

Para comprender las contribuciones de la anatomía del circuito, el Dr. Aksay y sus colaboradores observaron las larvas de pez cebra. A los cinco días de edad, estos peces nadan y cazan presas, una habilidad que implica atención visual sostenida. Es importante destacar que para el equipo de investigación la región del cerebro que controla el movimiento ocular es estructuralmente similar en peces y mamíferos. Pero el sistema del pez cebra contiene sólo 500 neuronas.

«Así, podemos analizar todo el circuito, microscópica y funcionalmente», dijo el Dr. Aksay. «Eso es muy difícil de hacer en otros vertebrados».

El pez cebra arroja luz sobre los circuitos neuronales

Utilizando una serie de técnicas de imagen avanzadas, el Dr. Aksay y sus colegas identificaron las neuronas que participan en el control de la mirada de los animales y luego determinaron cómo están conectadas entre sí. Descubrieron que el sistema consta de dos bucles de retroalimentación prominentes, cada uno de los cuales contiene tres grupos de células estrechamente conectadas.

Los investigadores utilizaron esta arquitectura distintiva para construir un modelo computacional. Descubrieron que su red artificial podía predecir con precisión los patrones de actividad del circuito del pez cebra, lo que validaron comparando sus resultados con datos fisiológicos.

«Me considero, ante todo, un fisiólogo», dijo el Dr. Aksay. «Así que me sorprendió cuánto del comportamiento del circuito podíamos predecir sólo a partir de la arquitectura anatómica».

A continuación, los investigadores explorarán cómo las células de cada grupo contribuyen al comportamiento del circuito y si las neuronas de los diferentes grupos tienen firmas genéticas distintas. Esta información podría permitir a los médicos apuntar terapéuticamente a aquellas células que pueden funcionar mal en los trastornos del movimiento ocular.

Los hallazgos también proporcionan un modelo para desentrañar los sistemas computacionales más complejos del cerebro que dependen de la memoria a corto plazo, como los involucrados en descifrar escenas visuales o comprender el habla.