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Cedars-Sinai Crea Modelos Informáticos de Células Cerebrales Nueva investigación de Cedars-Sinai: Los investigadores han creado complejos modelos informáticos y biorrealistas de células cerebrales individuales. Ilustración de Getty. Nueva investigación de Cedars-Sinai: Los investigadores han creado complejos modelos informáticos y biorrealistas de células cerebrales individuales.
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Ilustración de Getty. Usando Inteligencia Artificial los Neurocientíficos de Cedars-Sinai Crean Modelos Informáticos Realistas y Complejos de Células Cerebrales Individuales Allanando el Camino para Experimentos Que No Son Posibles en el Laboratorio Investigadores de Cedars-Sinai han creado complejos modelos informáticos biorrealistas de células cerebrales individuales, en una cantidad sin precedentes. Su investigación, publicada hoy en la revista revisada por pares Cell Reports, detalla cómo estos modelos algún día podrían responder preguntas sobre trastornos neurológicos, e incluso el intelecto humano, que no son posibles de explorar a través de experimentos biológicos.
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“Estos modelos capturan la forma, el tiempo y la velocidad de las señales eléctricas que las neuronas emiten para comunicarse entre sí, lo que se considera la base de la función cerebral”, afirmó el Dr. Costas Anastassiou, PhD, científico investigador del Departamento de Neurocirugía de Cedars-Sinai, y autor principal del estudio.
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“Esto nos permite replicar la actividad cerebral a nivel de una célula individual”. Los modelos son los primeros en combinar conjuntos de datos de diferentes tipos de experimentos de laboratorio para presentar una imagen completa de la actividad eléctrica, genética y biológica de neuronas individuales.
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Los modelos se pueden usar para probar teorías que requerirían docenas de experimentos para examinar en el laboratorio, comentó Anastassiou. “Imagina que quisieras investigar cómo 50 genes diferentes afectan los procesos biológicos de una célula”, dijo Anastassiou.
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“Tendrías que crear un experimento separado para ‘eliminar’ cada gen y ver qué sucede. Con nuestros modelos informáticos, podemos cambiar el nivel de expresión de los genes a voluntad para tantos como queramos y predecir lo que sucederá”.
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Otra ventaja de los modelos celulares es que permiten a los investigadores controlar completamente las condiciones experimentales. “Esto abre la posibilidad de establecer que un parámetro, como una proteína expresada por una neurona, provoca un cambio en la actividad de esa célula que eventualmente conduce a una condición de enfermedad, como ataques epilépticos”, dijo Anastassiou.
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”En el laboratorio, los investigadores a menudo pueden mostrar una asociación, pero es difícil probar una causa. “En los experimentos de laboratorio, el investigador no controla todo”, comentó Anastassiou. “La biología controla mucho.
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Pero en una simulación computacional, todos los parámetros están bajo el control del creador. En un modelo, puedo cambiar un parámetro y ver cómo afecta a otro, algo que es muy difícil de hacer en un experimento biológico”. Para crear sus modelos, Anastassiou y su equipo del Laboratorio Anastassiou, miembros de los Departamentos de Neurología y Neurocirugía, el Instituto de Medicina Regenerativa de la Junta de Gobernadores y el Centro de Medicina y Ciencias Neurales de Cedars-Sinai, utilizaron dos conjuntos diferentes de datos sobre la corteza visual primaria del ratón, el área del cerebro que procesa la información que proviene de los ojos.
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El primer conjunto de datos presentó imágenes genéticas completas de decenas de miles de células individuales. El segundo vinculó las respuestas eléctricas y las características físicas de 230 células de la misma región cerebral.
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Los investigadores utilizaron el aprendizaje automatizado (machine learning) para integrar estos dos conjuntos de datos y crear modelos biorrealistas de 9200 neuronas individuales y su actividad eléctrica. “Este trabajo representa un avance significativo en la computación de alto rendimiento”, dijo el Dr.
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Keith L. Black, presidente del Departamento de Neurocirugía y de la Cátedra Ruth y Lawrence Harvey de Neurociencia en Cedars-Sinai.
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“También brinda a los investigadores la capacidad de buscar relaciones dentro y entre los tipos de células y obtener una comprensión más profunda de la función de los tipos de células en el cerebro”. El estudio se realizó en colaboración con el Instituto Allen para la Ciencia del Cerebro en Seattle, que también proporcionó datos.
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"Este trabajo dirigido por el Dr. Anastassiou está alineado con la dedicación de Cedars-Sinai de unir las matemáticas, la estadística y la informática con la tecnología para abordar todas las preguntas importantes en la investigación biomédica y la atención médica", comentó Jason Moore, PhD, presidente del Departamento de Biomedicina Computacional. “En última instancia, esta orientación informática nos ayudará a comprender los misterios más profundos del cerebro humano”.
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Anastassiou y su equipo trabajarán próximamente para crear modelos computacionales de células humanas para estudiar la función cerebral y las enfermedades en humanos. Sigue al Anastassiou Lab en Twitter: @anastassiou_lab
Financiamiento: La investigación fue apoyada por los Institutos Nacionales de Salud número de subvención RO1 NS120300-01.
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