Matemáticas, una herramienta para conocer el cerebro

2014/06/01 Galarraga Aiestaran, Ana - Elhuyar Zientzia Iturria: Elhuyar aldizkaria

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"Soy el resultado del funcionamiento de mi cerebro", afirma el matemático Pedro Larrañaga. Está trabajando en dos proyectos con el objetivo de conocer el cerebro y en los últimos años ha cambiado nuestra forma de ver: "En los inicios de la bioinformática pensamos que éramos el resultado de nuestros genes. Ahora, sin embargo, el investigador de la Universidad Sebastian Seung Princeton, titulado "I am my connecctome", reivindica su conectividad. Yo diría que somos el resultado del funcionamiento del cerebro".

Para Larrañaga, el cerebro es el órgano más "misterioso y complejo" del cuerpo: "Pesa unos 1,3 kg y tiene 85.000 millones de neuronas y hay mil billones de conexiones entre ellas". En su opinión, nos define el funcionamiento de esta complejidad.

No niega que los genes también nos hacen, "pero también las experiencias que vivimos". Lo relaciona con la visión bayesiana del mundo: "En la estadística hay dos perspectivas; una es la llamada frecuentista y la otra es la bayesiana. Y en la actualidad se está imponiendo la visión del cerebro como máquina bayesiana. Porque en estadística, tener una visión bayesiana significa que cuando tengáis un problema, no partes de cero, sino que siempre tienes unos antecedentes. Es decir, si a priori tienes un conocimiento que puede ser modificado con los datos recogidos, con las experiencias vividas. Entonces, a priori se convierten en ellos a posteriori ".

Según Larrañaga, este ciclo se vive de forma ininterrumpida. Frente a otro problema, a posteriori, estos son a priori y también pueden ser modificados como consecuencia de evidencias o experiencia. "Y esto tiene que ver con nuestra visión de nosotros mismos. Nosotros al principio tenemos una información genética, pero la educación y las experiencias vitales hacen que el resultado se adapte".

Con esta visión trabaja Larrañaga en los dos proyectos que participa en el estudio del cerebro. Cajal Blue Brain, entre la Universidad Politécnica de Madrid y el Instituto Cajal del CSIC, y Human Brain Project, a nivel europeo.

Dicen que es todo lo que lleva nombre

El proyecto Cajal Blue Brain está dirigido por Javier de Felipe, investigador del Instituto Cajal del CSIC, y Larrañaga, responsable de un módulo. Se trata de un proyecto de diez años, ya en el centro. Hacen ciencia básica, es decir, no buscan aplicaciones directas, sino conocer. "Hacemos la neuroanatomía y estudiamos las columnas de la piel del cerebro, la corteza", explica Larrañaga.

Recogen y analizan información sobre todos los elementos de las neuronas. Puntualiza que en la actualidad no pueden acceder a esta información de forma masiva. "Nosotros hacemos un trabajo diferente a los estadounidenses. Ellos quieren desarrollar la neurotecnología y, en definitiva, conseguir herramientas tecnológicas que permitan la recogida masiva de datos. Tienen gran interés en electrofisiología, es decir, quieren ver con qué probabilidad se activan las neuronas del entorno cuando se activa una neurona determinada. Por ejemplo, el Instituto Allen está en eso".

Sin embargo, en Cajal Blue Brain han tomado otro camino. De hecho, su objetivo es realizar una clasificación automática de las neuronas mediante medidas morfológicas y ya han publicado artículos al respecto, como por ejemplo un análisis publicado el año pasado en la revista Nature Reviews Neuroscience, titulado New insights into the classification and nomenclature of cortical GABAergic interneurons.

Según Larrañaga, un refrán vasco refleja adecuadamente la idea que hay detrás: "Dicen que es todo lo que lleva nombre". El prestigioso neurobiólogo Rafael Yuste también ha utilizado este refrán en sus artículos y conferencias, "y eso es lo que queremos hacer, poner nombre a las neuronas".

Clasificaciones, diseños y previsiones

Hay dos tipos de neuronas, piramidales e interneuronas. Las piramidales son similares entre sí, las interneuronas son muy variadas en cuanto a su aspecto. "Por eso no es fácil que todos utilicemos el mismo nombre porque no todos los clasificamos igual". En este sentido, considera de gran interés y utilidad el análisis publicado el año pasado. "Nosotros hemos creado clusters, es decir, hemos agrupado a los que tienen características similares, en un mismo grupo, y los que tienen otras características en otro grupo, y así hemos creado un sistema de clasificación".

Además de clasificar las neuronas, Cajal Blue Brain pretende responder a una pregunta: ¿el cerebro tiene un diseño óptimo? "Según los biólogos, el cerebro está diseñado según unas normas, entre las que se encuentra la mínima longitud de los árboles dendríticos. Nosotros hemos tratado de demostrarlo con técnicas de inteligencia artificial y, según nuestros estudios, no es del todo óptima. Y es que con una máquina hemos conseguido un mejor resultado que nuestro cerebro. Por lo tanto, tenemos margen de mejora", ha afirmado Larrañaga en medio broma.

Por otro lado, también se ha estudiado si las sinapsis se organizan de forma aleatoria o según un modelo concreto, y han visto que la ubicación de las sinapsis no es del todo aleatoria, que detrás de su ubicación hay un modelo matemático. Además, se ha tratado de clasificar los tipos de espinas dendríticas. "Con las espinas dendríticas hemos hecho lo mismo que con los clusters de Internet. Hemos investigado más de 8.000 espinas, recogiendo de su imagen 50 variables o parámetros y procediendo a su clasificación automática. A pesar de que hasta ahora se han distinguido tres tipos, mediante modelos matemáticos hemos distinguido siete tipos".

Larrañaga adelanta que este trabajo se publicará próximamente. Asimismo, advierte de que sólo se han analizado las neuronas de dos personas, una de 40 años y otra de 85, por lo que para que los resultados sean más consistentes, deben realizar la misma investigación con más personas. Sin embargo, los investigadores han visto que la distribución de las ciruelas no es la misma en estas dos personas y creen que la edad puede estar relacionada con ello.

Por último, en el proyecto Cajal Blue Brain también se investiga en neuroinformática predictiva. Según Larrañaga, se trata de comprobar si son capaces de predecir el comportamiento electrofisiológico de una neurona en base a su apariencia y características genéticas. "Nuestro objetivo es ver si existe relación entre apariencia, característica genética y comportamiento electrofisiológico para poder hacer predicciones".

Cooperación internacional

Pedro Larrañaga trabaja no sólo en Cajal Blue Brain, sino también en el proyecto europeo Human Brain Project. El matemático lo ha definido como un proyecto "gigante": "Cuéntanos: La Unión Europea debía seleccionar dos proyectos prioritarios para la próxima década. Pues uno es el grafeno y el otro el cerebro. Se anunció en febrero del año pasado y se prolongará hasta el 2022, donde estamos trabajando más de 85 organizaciones y más de un centenar de laboratorios".

Tiene tres objetivos principales. La primera es conocer el cerebro, la segunda es investigar enfermedades neurodegenerativas y la tercera es desarrollar ordenadores neuromórficos, superordenadores que imitan el funcionamiento del cerebro. "El problema es que los superordenadores tienen mala eficiencia energética respecto al cerebro. Por tanto, el tercer objetivo es encontrar una solución".

El equipo de Larrañaga trabaja en su primer objetivo. Explica que hay once subproyectos dentro de Human Brain Project que lideran el quinto, el subproyecto neuroinformático. Así ha explicado su trabajo: "Nuestra misión es desarrollar herramientas matemático-estadístico-computacionales para convertir los datos que nos aportan los biólogos en modelos matemáticos".

Así, trabajan con neuronas piramidales: "Investigamos interneuronas en Cajal Blue Brain y aquí neuronas piramidales. En concreto, tenemos que hacer un modelo matemático para las neuronas piramidales. Y ahí estamos".

En Human Brain Project, en principio, lo ideal sería recoger e integrar la información obtenida por todos los grupos de trabajo. Sin embargo, Larrañaga no cree que sea fácil, en parte porque es difícil coordinar y unificar tantas investigaciones, pero sobre todo porque exige un cambio cultural en algunas áreas de investigación.

Según Larrañaga, "nosotros estamos acostumbrados a publicar nuestros datos y a que otros hagan sus investigaciones. Sin embargo, los neurobiólogos no tienen esa cultura, guardan los datos que obtienen para ellos. Y eso es un gran obstáculo para avanzar". En cualquier caso, Human Brain Project está en sus inicios y va a dar mucho que hablar en los próximos años.