En una muestra de lo que es capaz de conseguir la fusión de IA y neurociencia, un equipo de científicos de la Universidad de California en San Francisco (UCSF) y el Instituto Allen, diseñaron un modelo de IA que ha creado uno de los mapas más detallados del cerebro de ratón hasta la fecha.

Este nuevo mapa incluye subregiones del cerebro previamente inexploradas, lo que abre nuevas vías para el conocimiento neurocientífico. Los hallazgos se han publicado en Nature Communications. Esta cartografía cerebral ofrece un nivel de detalle sin precedentes y amplían nuestra comprensión del cerebro al permitir a los investigadores vincular funciones, comportamientos y enfermedades específicas con regiones celulares más pequeñas y precisas, lo que proporciona una hoja de ruta para nuevas hipótesis y experimentos sobre el papel que desempeñan estas áreas.

“Es como pasar de un mapa que solo muestra continentes y países a uno que muestra estados y ciudades”, explica Bosiljka Tasic, directora de genética molecular del Instituto Allen y coautora del estudio. Esta nueva y detallada parcelación cerebral, basada únicamente en datos, y no en la anotación de expertos humanos, revela subregiones previamente inexploradas del cerebro del ratón. Y, gracias a décadas de neurociencia, nuevas regiones corresponden a funciones cerebrales especializadas aún por descubrir.

La base de este avance es CellTransformer, un potente modelo de IA que puede identificar automáticamente subregiones importantes del cerebro a partir de conjuntos masivos de datos de transcriptómica espacial. Esta técnica revela la ubicación de ciertos tipos de células cerebrales en el cerebro, pero no puede mostrar regiones cerebrales basadas en su composición.

Ahora, gracias a CellTransformer, los científicos pueden definir regiones y subdivisiones cerebrales basándose en cálculos de “vecindarios celulares compartidos”, de forma similar a dibujar los límites de una ciudad según los tipos de edificios que la componen.

“Nuestro modelo se basa en la misma tecnología potente que herramientas de IA como ChatGPT. Ambas se basan en un marco de trabajo de 'transformadores' que destaca por su capacidad para comprender el contexto - añade Reza Abbasi-Asl, coautor del estudio -. Si bien los transformadores se suelen aplicar para analizar la relación entre las palabras de una oración, nosotros utilizamos CellTransformer para analizar la relación entre células cercanas en el espacio. Aprende a predecir las características moleculares de una célula basándose en su vecindad local, lo que le permite crear un mapa detallado de la organización tisular general”.

Este modelo replica con éxito regiones conocidas del cerebro, como el hipocampo; pero, lo que es más importante, también puede descubrir subregiones previamente no catalogadas y de mayor detalle en regiones cerebrales poco conocidas, como el núcleo reticular del mesencéfalo, que desempeña un papel complejo en el inicio y la liberación del movimiento. ¿Qué distingue a este mapa cerebral de otros?