¿Sabía que su cerebro procesa información en una jerarquía? Mientras lee esta página, la señal que ingresa a través de sus ojos ingresa a su cerebro a través del tálamo, que la organiza. Esa información luego pasa a la corteza visual primaria enla parte posterior del cerebro, donde las poblaciones de neuronas responden a propiedades básicas muy específicas. Por ejemplo, un conjunto de neuronas puede activarse porque el texto en su pantalla es negro y otro conjunto puede activarse porque hay líneas verticales. Esta población entoncesdesencadenar un conjunto secundario de neuronas que responden a formas más complejas como círculos, y así sucesivamente hasta que tenga una imagen completa.
Por primera vez, una nueva herramienta desarrollada en el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley Berkeley Lab del Departamento de Energía DOE permite a los investigadores explorar de manera interactiva los procesos jerárquicos que ocurren en el cerebro cuando está descansando o realizando tareas.Espero que la herramienta pueda arrojar algo de luz sobre cómo las enfermedades neurológicas como el Alzheimer se propagan por todo el cerebro.
Creado en colaboración con informáticos de la Universidad de California, Davis UC Davis y con aportes de neurocientíficos de la UC San Francisco UCSF, el software, llamado Brain Modulyzer, combina múltiples vistas coordinadas de imágenes de resonancia magnética funcional fMRIdatos, como mapas de calor, diagramas de enlaces de nodos y vistas anatómicas, para proporcionar contexto para los datos de conectividad cerebral.
"La herramienta proporciona un marco novedoso de visualización y nuevas técnicas de interacción que exploran la conectividad del cerebro en varios niveles jerárquicos. Este método permite a los investigadores explorar observaciones multiparte que no se han visto antes", dice Sugeerth Murugesan, quien dirigióel desarrollo de Brain Modulyzer. Actualmente es investigador de estudiantes graduados en Berkeley Lab y candidato a doctorado en UC Davis.
"Otras herramientas tienden a buscar conexiones de red abstractas o estadísticas, pero no hacen un buen trabajo al volver a conectarse a la anatomía del cerebro. Nos aseguramos de que Brain Modulyzer se conecte a la anatomía del cerebro para que podamos apreciar simultáneamenteinformación abstracta en contexto anatómico ", dice Jesse Brown, un investigador postdoctoral en UCSF que asesoró al equipo de desarrollo de Berkeley Lab sobre la funcionalidad de la herramienta.
Un artículo que describe Brain Modulyzer se publicó recientemente en línea en el Transacciones IEEE / ACM sobre biología computacional y bioinformática . Brain Modulyzer ya está disponible en github. Murugesan y el científico informático de Berkeley Lab Gunther Weber desarrollaron la herramienta juntos. Weber también es profesor adjunto en el Departamento de Ciencias de la Computación en UC Davis. El profesor asociado de neurología de la UCSF William Seeley también aconsejó adesarrollo de herramientas.
predicción de la propagación de enfermedades neurodegenerativas
Como neurocientífico en el Centro de Envejecimiento y Memoria de la UCSF, Brown y sus colegas usan la neuroimagen para diagnosticar enfermedades, como el Alzheimer y la demencia, y también para controlar cómo progresan las enfermedades con el tiempo. En última instancia, su objetivo es construir un modelo predictivo de cómouna enfermedad se propagará en el cerebro según dónde comience.
"Sabemos que el cerebro está construido como una red, con axones en la punta de las neuronas que se proyectan a otras neuronas. Esa es la forma principal en que las neuronas se conectan entre sí, por lo que una forma de pensar acerca de la propagación de enfermedades en el cerebro esque comienza en un lugar y salta a lo largo de las conexiones de red ", dice Brown.
Para ver cómo se conecta una región cerebral a otras regiones cerebrales, Brown y sus colegas examinan las resonancias magnéticas de sujetos sanos. El conjunto de conexiones observadas en las resonancias magnéticas se visualiza como una red ". Para nosotros, el patrón de conexión de la red ensujetos sanos es información valiosa, porque si luego estudiamos a un paciente con demencia y vemos que la enfermedad está comenzando en el punto a de esa red, podemos esperar que pronto se propague a través de las conexiones de red a los puntos byc ", agrega Brown.
Antes de Brain Modulyzer, los investigadores solo podían explorar estas redes neuronales creando imágenes estáticas de las regiones del cerebro que estaban estudiando y superponiendo esas imágenes en un diagrama anatómico de todo el cerebro. En la misma pantalla, también verían los datos de fMRIque se había reducido a un diagrama de red estático.
"El problema con este proceso de análisis es que todo es estático. Si quisiera explorar otra región del cerebro, que sería un patrón diferente, tendría que ingresar un conjunto de datos completamente diferente y crear otro conjunto deimágenes estáticas ", dice Brown.
Pero con Brain Modulyzer, todo lo que tiene que hacer es ingresar una matriz que describa las fuerzas de conexión entre todas las regiones del cerebro que le interesa estudiar y la herramienta detectará automáticamente las redes. Cada red tiene un color diferente en el plano anatómicovista y la información visualizada de forma abstracta en varias vistas de gráficos y matrices.
"Modulyzer es una herramienta tan útil para el descubrimiento porque genera información muy importante sobre las propiedades funcionales del cerebro, incluida la información que sabíamos que existía antes, pero también se conecta a regiones del cerebro que no sabíamos que existían antes en el conjunto de datos"Cada vez que lo uso, encuentro algo sorprendente en los datos", dice Brown. "También es increíblemente valioso para los investigadores que tampoco conocen estos métodos. Les permitirá ser mucho más eficientes en la detección de conexionesentre regiones del cerebro que son importantes para la cognición "
Historia y próximos pasos
La idea de Brain Modulyzer se inició cuando Weber y Seeley de Berkeley Lab se reunieron en los "Retos computacionales para la medicina de precisión" en noviembre de 2012. Este taller reunió a investigadores de Berkeley y UCSF para centrarse en los desafíos computacionales planteados por la medicina de precisión. Sus discusiones inicialesllevó a una colaboración con Oblong Industries, una compañía que construye interfaces de computadora, para traducir los datos de laboratorio recopilados en UCSF en visualizaciones 3D de estructuras y actividad cerebral. Los resultados de esta colaboración se presentaron en la Cumbre de Medicina de Precisión en mayo de 2013.
"En el Centro de Envejecimiento y Memoria de UCSF, nuestra experiencia es en neurociencia, enfermedades neurológicas y demencia. Somos realmente afortunados de estar en contacto con científicos de Berkeley Lab cuya experiencia en visualización, mapas y trabajo con la exploración de grandes datos nos ayudó a construirherramientas asombrosas ", dice Brown." La colaboración en medicina de precisión fue una colaboración tan fructífera para todos que decidimos mantenernos en contacto ".
Después de la Cumbre de Medicina de Precisión, el equipo discutió las posibilidades de una mayor colaboración, lo que condujo a un proyecto de Investigación y Desarrollo Dirigido por Laboratorio LDRD en Berkeley Lab llamado "Análisis y visualización basados en gráficos de datos de neuropatología multimodal a gran escala y resolución múltiple""Parte de la financiación para el desarrollo de Brain Modulyzer provino de este LDRD, así como subvenciones para Seeley del Consorcio Tau y los Institutos Nacionales de Salud".
Pronto, el equipo espera presentar su trabajo de Brain Modulyzer a la comunidad de neurociencia para recibir comentarios. "Queremos asegurarnos de que esta herramienta sea útil para la comunidad, por lo que continuaremos repitiéndola", dice Brown. "Tenemosmuchas ideas para mejorar lo que tenemos, y creemos que Modulyzer seguirá mejorando con el tiempo ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cite esta página :