Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid, la Universidad Rey Juan Carlos y el CSIC han desarrollado la aplicación PyramidalExplorer para estudiar mejor algunos aspectos del cerebro. En concreto, se trata de una herramienta de libre distribución que permite profundizar en el estudio de la organización de las neuronas piramidales.
Una nueva aplicación ha sido desarrollada en el ámbito de los proyectos Cajal Blue Brain y Human Brain Project y su utilización permitirá explorar nuevas hipótesis de cara a mejorar la comprensión del funcionamiento del cerebro humano y buscar nuevas soluciones en la lucha contra enfermedades como el Alzheimer, la epilepsia o el Parkinson.
Un equipo de científicos de la Universidad Politécnica de Madrid, la Universidad Rey Juan Carlos y el CSIC han creado PyramidalExplorer, una aplicación informática que hace posible extraer nueva información acerca de la microorganización de las neuronas más abundates y típicas de la corteza cerebral, las células piramidales. La investigación se ha centrado en la combinación de los modelos funcionales de las neuronas piramidales con la información de su arquitectura para identificar interactivamente zonas dentro de las neuronas que presentan características singulares.
En concreto, a partir de las imágenes tridimensionales obtenidas mediante un microscopio confocal de alta resolución, el experto puede explorar la organización de las espinas dendríticas (principales dianas de las conexiones excitatorias del cerebro) de este tipo de neuronas combinando información morfológica con información funcional. El estudio se ha aplicado al ser humano, en concreto a una neurona piramidal con 9.000 espinas dendríticas, aunque la herramienta permite cargar datos de cualquier especie.
El análisis de los resultados obtenidos permitirá establecer nuevas hipótesis acerca del funcionamiento y de la organización de las conexiones neuronales. Por ejemplo, utilizando esta herramienta ha sido posible observar de manera inmediata que el volumen y el área de las espinas de las dendritas apicales eran diferentes de las regiones correspondientes a los árboles apicales o a los árboles basales. También ha sido posible visualizar el papel que juegan diferentes agrupaciones de espinas y de sus características morfológicas en la electrogénesis subcelular.
En estos momentos no existe ninguna aplicación informática de similares características tanto por la naturaleza singular de los datos que es capaz de procesar como por la funcionalidad programada. Las principales funcionalidades de PyramidalExplorer abarcan desde la navegación tridimensional sobre las neuronas digitalizadas hasta operaciones de filtrado de datos o de recuperación de información por contenido.
La herramienta se ha desarrollado en el lenguaje de programación C++ y se ha diseñado utilizando herramientas de distribución libre, como por ejemplo, Qt para el desarrollo del interfaz gráfico y Open Scene Graph para la visualización tridimensional de los datos, lo cual ha permitido asimismo distribuirla libremente.
El trabajo realizado hasta el momento, que ha sido publicado en la revista. Frontiers in Neuroanatomy, se puede conocer mejor en la página web PyramidalExplorer donde también se ofrece la posibilidad de descargar libremente la aplicación.
Referencia bibliográfica:
Toharia, P; Robles, OD; Fernaud-Espinosa, I; Makarova, J; Galindo, SE; Rodriguez, A; Pastor, L; Herreras, O; De Felipe, J; Benavides-Piccione, R. PyramidalExplorer: A New Interactive Tool to Explore Morpho-Functional Relations of Human Pyramidal Neurons. Frontiers in Neuroanatomy 9 – 159. DOI: 10.3389/fnana.2015.00159. JAN 6 2016. Enlaces de interés: Centro de Tecnología Biomédica y Proyecto Blue Brain
La Fundación BBVA ha galardonado al informático japonés, de la Universidad Carnegie Mellon (EE UU), por crear los algoritmos que permiten a las máquinas comprender las imágenes y procesar los movimientos. Sus técnicas están presentes en los coches autónomos, los drones y todos los robots con capacidad de visión, como los que se usan en cirugía.
Investigadores de la Universidad de León han aplicado redes neuronales artificiales a imágenes captadas con drones para reconocer, con un 95 % de acierto, la huella que dejaron las explotaciones auríferas de los romanos en el noroeste peninsular. El sistema se puede aplicar para reducir los riesgos asociados a las minas abandonadas, que causan pérdidas humanas y económicas en todo el mundo.
