Los científicos del proyecto de ciencia del cerebro de Japón han utilizado la inteligencia artificial para mejorar la precisión y confiabilidad de una poderosa técnica de mapeo cerebral, informa un nuevo estudio.
Su desarrollo, publicado el 18 de diciembre en Informes científicos , brinda a los investigadores más confianza en el uso de la técnica para desenredar el cableado del cerebro humano y para comprender mejor los cambios en este cableado que acompañan a los trastornos neurológicos o mentales como la enfermedad de Parkinson o Alzheimer.
"Determinar cómo están conectadas todas las diferentes regiones del cerebro, lo que llamamos el conectoma del cerebro, es vital para comprender completamente el cerebro y todos los procesos complejos que lleva a cabo", dijo el profesor Kenji Doya, quien dirige elUnidad de Computación Neural en la Universidad de Graduados del Instituto de Ciencia y Tecnología de Okinawa OIST.
Para identificar los conectomas, los investigadores rastrean las fibras de las células nerviosas que se extienden por todo el cerebro. En experimentos con animales, los científicos pueden inyectar un marcador fluorescente en varios puntos del cerebro y obtener imágenes de dónde se extienden las fibras nerviosas que se originan en estos puntos. Pero este proceso requiereanalizando cientos de cortes de cerebro de muchos animales. Y debido a que es tan invasivo, no se puede usar en humanos, explicó el profesor Doya.
Sin embargo, los avances en las imágenes por resonancia magnética MRI han hecho posible estimar los conectomas de manera no invasiva. Esta técnica, llamada seguimiento de fibra por difusión basada en MRI, utiliza poderosos campos magnéticos para rastrear las señales de las moléculas de agua a medida que se mueven, odifusa - a lo largo de las fibras nerviosas. Luego, un algoritmo informático utiliza estas señales de agua para estimar la trayectoria de las fibras nerviosas en todo el cerebro.
Pero en la actualidad, los algoritmos no producen resultados convincentes. Al igual que las fotografías pueden verse diferentes según la configuración de la cámara elegida por un fotógrafo, la configuración o los parámetros elegidos por los científicos para estos algoritmos pueden generar conectomas muy diferentes.
"Hay preocupaciones genuinas con la confiabilidad de este método", dijo el Dr. Carlos Gutiérrez, primer autor e investigador postdoctoral en la Unidad de Computación Neural de OIST. "Los conectomas pueden estar dominados por falsos positivos, lo que significa que muestran conexiones neuronales que no sonrealmente no está ahí ".
Además, los algoritmos luchan por detectar fibras nerviosas que se extienden entre regiones remotas del cerebro. Sin embargo, estas conexiones de larga distancia son algunas de las más importantes para comprender cómo funciona el cerebro, dijo el Dr. Gutiérrez.
En 2013, los científicos lanzaron un proyecto dirigido por el gobierno japonés llamado Brain / MINDS Mapeo cerebral por neurotecnologías integradas para estudios de enfermedades para mapear los cerebros de los titíes, pequeños primates no humanos cuyos cerebros tienen una estructura similar a los cerebros humanos.
El proyecto cerebro / MENTES tiene como objetivo crear un conectoma completo del cerebro del tití mediante el uso de la técnica de imágenes de resonancia magnética no invasiva y la técnica del marcador fluorescente invasivo
"El conjunto de datos de este proyecto fue una oportunidad realmente única para nosotros de comparar los resultados del mismo cerebro generado por las dos técnicas y determinar qué parámetros deben establecerse para generar el conectoma basado en resonancia magnética más preciso", dijo el Dr.. Gutiérrez.
En el estudio actual, los investigadores se propusieron ajustar los parámetros de dos algoritmos diferentes ampliamente utilizados para que pudieran detectar de manera confiable fibras de largo alcance. También querían asegurarse de que los algoritmos identificaran tantas fibras como fuera posible mientrasseñalando mínimamente los que no estaban presentes.
En lugar de probar todas las diferentes combinaciones de parámetros manualmente, los investigadores recurrieron a la inteligencia artificial.
Para determinar los mejores parámetros, los investigadores utilizaron un algoritmo evolutivo. El algoritmo de seguimiento de fibra estimó el conectoma a partir de los datos de difusión de resonancia magnética utilizando parámetros que cambiaron, o mutaron, en cada generación sucesiva. Esos parámetros compitieron entre sí y elLos mejores parámetros, los que generaron conectomas que coincidían más estrechamente con la red neuronal detectada por el trazador fluorescente, avanzaron a la siguiente generación.
Los investigadores probaron los algoritmos utilizando un marcador fluorescente y datos de resonancia magnética de diez cerebros de tití diferentes.
Pero elegir los mejores parámetros no fue sencillo, incluso para las máquinas, encontraron los investigadores. "Algunos parámetros pueden reducir la tasa de falsos positivos, pero dificultan la detección de conexiones de largo alcance. Existe un conflicto entre los diferentes problemas que queremos resolver. Entonces, decidir qué parámetros seleccionar cada vez siempre implica una compensación ", dijo el Dr. Gutiérrez.
A lo largo de las múltiples generaciones de este proceso de "supervivencia del más apto", los algoritmos que se ejecutan para cada cerebro intercambiaron sus mejores parámetros entre sí, lo que permitió que los algoritmos se establecieran en un conjunto de parámetros más similar. Al final dedurante el proceso, los investigadores tomaron los mejores parámetros y los promediaron para crear un conjunto compartido.
"La combinación de parámetros fue un paso importante. Los cerebros individuales varían, por lo que siempre habrá una combinación única de parámetros que funcione mejor para un cerebro específico. Pero nuestro objetivo era encontrar el mejor conjunto genérico de parámetros que funcionara bienpara todos los cerebros de tití ", explicó el Dr. Gutiérrez.
El equipo descubrió que el algoritmo con el conjunto genérico de parámetros optimizados también generaba un conectoma más preciso en los nuevos cerebros de tití que no formaban parte del conjunto de entrenamiento original, en comparación con los parámetros predeterminados utilizados anteriormente.
La sorprendente diferencia entre las imágenes construidas por algoritmos que utilizan los parámetros predeterminados y optimizados envía una advertencia severa sobre la investigación del conectoma basada en resonancia magnética, dijeron los investigadores.
"Pone en duda cualquier investigación que utilice algoritmos que no hayan sido optimizados o validados", advirtió el Dr. Gutiérrez.
En el futuro, los científicos esperan acelerar el proceso de uso de la inteligencia artificial para identificar los mejores parámetros y utilizar el algoritmo mejorado para determinar con mayor precisión el conectoma de los cerebros con trastornos neurológicos o mentales.
"En última instancia, el rastreo de fibra basado en resonancia magnética de difusión podría usarse para mapear todo el cerebro humano y señalar las diferencias entre cerebros sanos y enfermos", dijo el Dr. Gutiérrez. "Esto podría acercarnos un paso más a aprender cómo tratar estostrastornos. "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Posgrado del Instituto de Ciencia y Tecnología de Okinawa OIST . Original escrito por Dani Ellenby. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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