Reacción a "Publican un mapa detallado de las conexiones entre células cerebrales de ratones"

El proyecto denominado MICrONS proporciona un conjunto de datos a una escala y una resolución sin precedentes. En este dataset se han combinado registros funcionales con la estructura anatómica a alta resolución de varias áreas corticales visuales del ratón. Así, se han registrado funcionalmente más de 70.000 neuronas excitadoras y sus respuestas a vídeos de escenas naturales que abarcaron 1 mm³ de la corteza visual. Este trabajo nos revela la estructura detallada de unas 60.000 neuronas excitadoras y 500 millones de sinapsis, lo que representa el mayor estudio estructura-función neocortical realizado hasta la fecha. 

Este conjunto de trabajos sienta muchas de las bases de varios principios de organización funcional que, aunque asumidos, no estaban demostrados y representaban lagunas del conocimiento del sistea nervioso. De hecho, los principios de conectividad que ahora se revelan a nivel estructural y funcional parecen tener un papel fundamental en el procesamiento sensorial y el aprendizaje. Además, es de destacar que estos principios son compartidos tanto por sistemas biológicos como artificiales, por lo que representan una información fundamental a la hora de diseñar redes artificiales basadas en inteligencia artificial. Sin duda, colectivamente, estos hallazgos son un paso de gigante, largamente esperado y que no es sino la punta del iceberg de lo que está por venir en la compresión del funcionamiento del cerebro. De hecho, los autores también demuestran que redes neuronales recurrentes artificiales entrenadas en una tarea de clasificación sencilla desarrollan patrones de conectividad que remedan las reglas de conectividad reveladas por los datos biológicos. En definitiva, que la capacidad del sistema para procesar información y almacenarla en forma de memoria está determinada por la conectividad del propio sistema. 

Es más, los autores han generado un modelo artificial básico que no solo predice la actividad neuronal de la corteza visual, sino también las propiedades funcionales de las neuronas y sus características anatómicas. A mi modo de ver, estos hallazgos son de una importancia capital, que van a tener un gran impacto en el campo de la neurocomputación y van a facilitar otros descubrimientos sobre la organización funcional de los circuitos neuronales al permitir la exploración de cuestiones que no se habían considerado en un principio. 

Tanto esta colección de datos, como los modelos que se ponen a disposición en abierto pueden ser muy útiles para explorar qué disfunciones específicas en el circuito podrían conllevar alteraciones funcionales compatibles con patologías conocidas.