Cajal Blue Brain
Todo hombre puede ser, si se lo propone, escultor de su propio cerebro
Santiago Ramón y Cajal
El Proyecto Cajal Blue Brain (CBBP) fue aprobado en 2009 por un periodo de 10 años (hasta 2018). Este proyecto ha permitido crear un equipo multidisciplinar de más de 50 investigadores (anatomistas, fisiólogos, matemáticos e informáticos). Como resultado del CBBP se han desarrollado varias herramientas y nuevos métodos computacionales que representan una importante contribución tecnológica al estudio del cerebro.
![ramon-y-cajal2](http://cajalbbp.csic.es/wp-content/uploads/2023/11/ramon-y-cajal2.jpg)
Creando impacto en el estudio del cerebro
El proyecto Cajal Blue Brain es la contribución española al Blue Brain Project, un enfoque internacional diseñado para crear un modelo cerebral funcional mediante ingeniería inversa del cerebro de los mamíferos utilizando el superordenador Blue Gene de IBM.
Motivación
Uno de los principales objetivos de la neurociencia es comprender los mecanismos biológicos responsables de la actividad mental humana. En particular, el estudio de la corteza cerebral es y sin duda será el mayor desafío para la ciencia en los próximos siglos, ya que representa la base de nuestra humanidad. En otras palabras, la corteza cerebral es la estructura cuya actividad está relacionada con las capacidades que distinguen al ser humano del resto de mamíferos. Gracias al desarrollo y evolución de la corteza cerebral somos capaces de realizar tareas muy complejas y específicamente humanas, como escribir un libro, componer una sinfonía o desarrollar tecnologías.
Por estos motivos el Proyecto Blue Brain surgió en 2005, cuando la L’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (Suiza) e IBM lanzaron conjuntamente un ambicioso proyecto para crear un modelo cerebral funcional mediante ingeniería inversa del cerebro de los mamíferos, utilizando el Blue Gene. Supercomputadora de IBM. El objetivo era comprender el funcionamiento y la disfunción del cerebro mediante simulaciones detalladas. A finales de 2006, el proyecto Blue Brain había creado un modelo de la unidad funcional básica del cerebro, la columna neocortical. Sin embargo, los objetivos marcados por el proyecto, que abarcaba un período de 10 años, impusieron su conversión en una iniciativa internacional (The Blue Brain Project, Nat Rev Neurosci. 7, 153-160, 2006). En este contexto, en enero de 2009 se inició el proyecto Cajal Blue Brain, la contribución española a este proyecto internacional liderado por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC).
Simulación de bosque neuronal
Dirección de Arte y Técnica: Luis Pastor, Ángel Rodríguez, Susana Mata y Sofía Bayona – Arte y Técnica – Producción y Desarrollo: Juan Pedro Brito y Luis Miguel Serrano – Asesoría Técnica: José Miguel Espadero – Asesoría de Arte: Eva Cortés – Asesoría Científica: Javier DeFelipe y Ruth Benavides-Piccione
«El jardín de la neurología ofrece al investigador espectáculos cautivadores y emociones artísticas incomparables. En él, mis instintos estéticos quedaron por fin plenamente satisfechos. Como el entomólogo que busca mariposas de colores brillantes, mi atención se centró en el jardín de flores de la materia gris que contenía células de formas delicadas y elegantes, misteriosas mariposas del alma, cuyo batir de alas podrá algún día (¿quién sabe?) aclarar el secreto de la vida mental… Incluso desde el punto de vista estético, el tejido nervioso contiene el atracciones más encantadoras. ¿Hay en nuestros parques algún árbol más elegante y lujoso que la célula de Purkinje del cerebelo o la célula psíquica, que es la famosa pirámide cerebral?
Santiago Ramón y Cajal, 1894
Del conectoma al sinaptoma
Partiendo de la idea de que la mayoría de las conexiones se establecen mediante sinapsis químicas punto a punto, se han propuesto los términos «conectoma» y «sinaptoma» para facilitar la descripción de los mapas de conexiones en diferentes niveles de resolución. El término conectoma se puede utilizar para referirse a mapas a nivel macroscópico y mesoscópico, lo que también permite mapear supuestos contactos sinápticos, mientras que sinaptoma se refiere al mapa de verdaderos contactos sinápticos a nivel ultraestructural (From the connectome to the synaptome: an epic love story, Science 330:1198-1201, 2010). La microscopía electrónica con reconstrucción de secciones en serie es el método estándar de oro para rastrear las conexiones. Sin embargo, obtener series largas de secciones requiere mucho tiempo y es un desafío. En consecuencia, la reconstrucción de grandes volúmenes de tejido suele ser imposible.
La introducción de técnicas de microscopía electrónica automatizadas o semiautomáticas a principios de siglo representó un avance importante en el estudio de la sinaptoma, ya que ahora se pueden obtener largas series de secciones consecutivas con poca intervención del usuario. A medida que esta tecnología se vuelva más popular, tendrá un gran impacto en el estudio de la ultraestructura del cerebro. A pesar de estas grandes esperanzas, el principal inconveniente es que las reconstrucciones completas de cerebros completos sólo son posibles en algunos invertebrados o para sistemas nerviosos relativamente simples, mientras que para mamíferos pequeños como el ratón, es imposible reconstruir completamente el cerebro a nivel ultraestructural. Esto se debe a que la ampliación necesaria para visualizar y clasificar las uniones sinápticas (es decir, excitadoras e inhibidoras) y medir sus tamaños y formas con suficiente precisión produce imágenes relativamente pequeñas (del orden de decenas de μm2). Como resultado, sólo es posible obtener sinaptomas incompletas. Parece claro que sólo combinando estudios a nivel macro, meso y nanoscópico podremos comprender completamente la disposición estructural del cerebro en su conjunto.
![Microsoft PowerPoint - Figure 2](http://cajalbbp.csic.es/wp-content/uploads/2023/11/integrationofdata-scaled.jpg)
Integración de datos microanatómicos. Representación esquemática para mostrar cómo podríamos abordar el problema de los conectomas imprecisos y las sinaptomas incompletas centrándose en las columnas corticales. R. En lugar de reconstruir todos los componentes celulares dentro de la columna, los principios que rigen el diseño estructural de las células se pueden obtener utilizando datos de algunas neuronas reconstruidas en 3D y aplicando herramientas matemáticas para determinar la estructura estadística de las neuronas para sintetizar computacionalmente neuronas modelo. Las células se pueden etiquetar con marcadores que permiten una visualización completa de sus ejes dendríticos y axonales y luego reconstruirlas en 3D a nivel de microscopio óptico, lo que permite el análisis morfométrico de células individuales (es decir, patrones de ejes dendríticos, distribución y densidad de espinas dendríticas, etc.). .). Estos datos también son fundamentales para modelar la función neuronal, como la integración sináptica en dendritas y espinas dendríticas. Por ejemplo, basándose en la distribución de las espinas dendríticas y su morfología (diferentes colores representan diferentes tamaños), es posible generar mapas de supuestas corrientes sinápticas. B. Otro conjunto de datos estructurales proviene de mediciones del espesor de la materia gris, la fracción de volumen de los elementos corticales (neuropil, neuronas, glía y vasos sanguíneos), la densidad de neuronas y glía por volumen, junto con los patrones de actividad local (intralaminar, translaminar). ) y conexiones de largo alcance (cortico-cortical, tálamo-cortical, cortico-talámica, extratalámica subcortical). Para determinar la contribución sináptica de las células piramidales en una capa cortical determinada, no resulta práctico reconstruir todas estas células al nivel del microscopio electrónico. En cambio, este parámetro podría inferirse combinando datos cuantitativos de microscopía óptica sobre el número total y las características microanatómicas de estas células, por un lado, con la densidad promedio de sinapsis axoespinosas y axodendríticas obtenida al analizar múltiples muestras de las células reconstruidas en 3D. neuropil, utilizando técnicas y herramientas de microscopía electrónica automatizada para el análisis de imágenes, segmentación y cuantificación de diferentes tipos de sinapsis (sinapsis verdes, asimétricas; sinapsis rojas, simétricas).
Extraído de Neuroanatomy and Global Neuroscience. Neuron. 2017 95:14-18, 2017.
Desarrollando algoritmos para reconstruir conexiones sinápticas
Es importante resaltar que la adquisición de múltiples muestras a diferentes escalas (microscopía óptica y electrónica) nos permite obtener un conjunto de datos que puede ser analizado estadísticamente en busca de patrones generales de organización (Reconstruction and Simulation of Neocortical Microcircuitry. Cell 163:456-492, 2015). Este enfoque de muestreo múltiple garantiza una precisión sin precedentes, ya que obtenemos tanto datos cuantitativos precisos como información de variabilidad estadística. Los datos se pueden utilizar para identificar principios de organización comunes y diferentes y desarrollar algoritmos para reconstruir conexiones sinápticas para su uso en modelos cerebrales (Figura Integration of microanatomical data).
![magerit](http://cajalbbp.csic.es/wp-content/uploads/2023/11/magerit.jpg)
Además, parece que el enfoque más apropiado para hacer que los estudios neuroanatómicos sean más significativos es vincular datos estructurales detallados con los diagramas de cableado incompletos de la microscopía óptica y electrónica e integrar esta información neuroanatómica con datos genéticos, moleculares y fisiológicos. Esta integración permitiría generar modelos que presenten los datos de una forma que pueda usarse para razonar, hacer predicciones y sugerir nuevas hipótesis para descubrir nuevos aspectos de la organización estructural y funcional del cerebro. (e.g., Reconstruction and Simulation of Neocortical Microcircuitry. Cell 163:456-492, 2015).
Uno de los puntos fuertes del proyecto Cajal Blue Brain es que todos los laboratorios y grupos de investigación participantes estarán coordinados, de modo que todo el esfuerzo se canalizará hacia un objetivo concreto, utilizando criterios metodológicos estrictamente comunes. Así, los datos generados en un laboratorio pueden ser utilizados eficazmente por otros grupos de investigación. En definitiva, el proyecto Cajal Blue Brain se estructura de tal forma que funcionará como un único y gran laboratorio multidisciplinar. De esta forma, el proyecto generará avances significativos en nuestra comprensión de la estructura y función del cerebro normal.
Laboratorio Cajal de Circuitos Corticales
Centro de Tecnología Biomédica, Universidad Politécnica de Madrid
Campus de Montegancedo s/n
Pozuelo de Alarcón 28223 (Madrid) España
Tel: +34 910679250
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