{"id":34754,"date":"2022-09-01T04:37:42","date_gmt":"2022-09-01T09:37:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/vinculando-las-neuronas-con-los-comportamientos\/"},"modified":"2022-09-01T04:37:42","modified_gmt":"2022-09-01T09:37:42","slug":"vinculando-las-neuronas-con-los-comportamientos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/vinculando-las-neuronas-con-los-comportamientos\/","title":{"rendered":"Vinculando las neuronas con los comportamientos"},"content":{"rendered":"

El software Multi-Worm Tracker rastre\u00f3 los contornos de las larvas que var\u00edan en el tiempo. CORTES\u00cdA DE JT VOGELSTEIN ET AL. Los neurocient\u00edficos tienen una nueva gu\u00eda para consultar mientras trabajan para comprender las funciones de la mosca de la fruta arquitectura neuronal. Investigadores del Campus de Investigaci\u00f3n Agr\u00edcola Janelia del Instituto M\u00e9dico Howard Hughes en Virginia y de la Universidad Johns Hopkins en Maryland han registrado y clasificado los efectos conductuales de la activaci\u00f3n de conjuntos de neuronas en todo el cerebro de la larva de Drosophila<\/em>. Juntas, las c\u00e9lulas activadas comprenden la mayor\u00eda de las 10.000 neuronas del cerebro larvario, encontraron los investigadores. Su trabajo se public\u00f3 hoy (27 de marzo) en Science<\/em>.<\/p>\n

“Ellos’han ideado un marco para describir m\u00e1s o menos completamente lo que est\u00e1 haciendo cuando t\u00fa’ volver a estimular de forma aguda las neuronas” dijo William Schafer, un neurocient\u00edfico de la Universidad de Cambridge que no particip\u00f3 en la investigaci\u00f3n. “Creo que es realmente agradable”<\/p>\n

Este trabajo “me da alguna esperanza de que realmente podamos entender…<\/p>\n

El equipo dirigido por Janelia Farm aprovech\u00f3 de varias herramientas desarrolladas en los \u00faltimos a\u00f1os, incluida la optogen\u00e9tica. Con acceso a m\u00e1s de 1000 l\u00edneas de Drosophila<\/em> con el gen GAL4<\/em> insertado en grupos de dos a 15 neuronas, el equipo tom\u00f3 moscas que hab\u00edan sido dise\u00f1adas para expresar selectivamente el gen sensible a la luz prote\u00edna canalrodopsina en presencia de GAL4<\/em> y las cruzaron con las l\u00edneas GAL4<\/em> Drosophila<\/em>. Esto produjo l\u00edneas de moscas con peque\u00f1os subconjuntos de neuronas que los investigadores pod\u00edan activar con la luz.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, los investigadores colocaron grupos de larvas modificadas gen\u00e9ticamente en platos de pl\u00e1stico y activaron sus neuronas mientras grababan en v\u00eddeo sus movimientos. Para rastrear los movimientos de las larvas, utilizaron un rastreador de gusanos m\u00faltiples, una configuraci\u00f3n que involucra una c\u00e1mara de video de alta resoluci\u00f3n y un software que traduce el video en datos simplificados que representan movimientos y contornos. El rastreador de gusanos se desarroll\u00f3 originalmente para rastrear los movimientos del nematodo Caenorhabditis elegans<\/em>, pero es muy adecuado para rastrear larvas de moscas parecidas a gusanos.<\/p>\n

Los investigadores rastrearon m\u00faltiples larvas para cada l\u00ednea GAL4<\/em>, registrando los movimientos de 37.780 moscas en total. Todo eso es genial, pero luego la verdadera dificultad es lidiar con los datos de comportamiento, dijo la coautora Marta Zlatic, neurocient\u00edfica de Janelia Farm.<\/p>\n

El equipo de Zlatics consult\u00f3 a estad\u00edsticos en Johns Hopkins. Hist\u00f3ricamente, los investigadores en neurociencia han clasificado los movimientos de larvas o gusanos a mano o han ense\u00f1ado a las m\u00e1quinas a detectar autom\u00e1ticamente movimientos predefinidos. Pero para este estudio, los investigadores decidieron adoptar un enfoque diferente. En colaboraci\u00f3n con los expertos de Johns Hopkins, aplicaron una t\u00e9cnica de an\u00e1lisis de datos para subdividir autom\u00e1ticamente los tipos de movimientos larvales en un \u00e1rbol ramificado de tipos de comportamiento.<\/p>\n

En el nivel m\u00e1s detallado de los \u00e1rboles, la t\u00e9cnica identific\u00f3 29 comportamientos distintos. secuencias. Los investigadores encontraron que muchas de las categor\u00edas generales parec\u00edan similares a los comportamientos que los cient\u00edficos hab\u00edan registrado previamente. Estas categor\u00edas inclu\u00edan movimientos como el escape de meneo, el escape recto, el giro-giro-giro y la copia de seguridad. Pero fue m\u00e1s dif\u00edcil para los investigadores distinguir entre los comportamientos m\u00e1s intrincadamente subdivididos, como lo hab\u00eda hecho el enfoque basado en el an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n

Parece que han descubierto nuevos tipos de comportamientos que no se hab\u00edan identificado antes, y pueden validar comportamientos que ya han sido clasificados por humanos, dijo Alipasha Vaziri, neurocient\u00edfica y f\u00edsica de la Universidad de Viena y del Instituto de Investigaci\u00f3n de Patolog\u00eda Molecular, que no particip\u00f3 en el trabajo.<\/p>\n

Finalmente, los investigadores vincularon las secuencias de comportamiento con sus neuronas asociadas. Zlatic se\u00f1al\u00f3 que un conjunto dado de neuronas podr\u00eda contribuir a m\u00faltiples comportamientos. Las relaciones entre grupos de neuronas y comportamientos parec\u00edan probabil\u00edsticas: la activaci\u00f3n de neuronas en animales individuales con los mismos antecedentes gen\u00e9ticos no siempre ten\u00eda exactamente el mismo efecto, pero los grupos de neuronas parec\u00edan estar asociados con ciertos resultados conductuales.<\/p>\n

Zlatic tambi\u00e9n est\u00e1 trabajando en la generaci\u00f3n de un diagrama de cableado de las conexiones entre las neuronas en larvas de Drosophila<\/em>. Espera combinar pronto su mapa de comportamiento neuronal con su mapa de cableado para comprender c\u00f3mo las cadenas de neuronas producen comportamientos.<\/p>\n

Les da una forma de ver su [Drosophila<\/em> ], y las que causan las mismas secuencias de comportamiento, presumiblemente podr\u00edan estar en el mismo circuito neuronal, dijo Schafer. Te brinda una manera de comenzar a mapear el espacio del circuito.<\/p>\n

Zlatic se\u00f1al\u00f3 que sus colegas en Janelia Farm tienen como objetivo hacer mapas de comportamiento neuronal en moscas adultas, que tienen 10 veces m\u00e1s neuronas que las larvas. Y producir un mapa de comportamiento neuronal para ratones es otro objetivo a largo plazo. Por ahora, Zlatic se est\u00e1 enfocando en las larvas debido a su relativa simplicidad. El objetivo es extraer principios generales sobre la funci\u00f3n del sistema nervioso, dijo.<\/p>\n

Samuel se\u00f1al\u00f3 que a medida que los neurocient\u00edficos produzcan m\u00e1s y m\u00e1s datos a trav\u00e9s de proyectos como la iniciativa BRAIN, las colaboraciones con estad\u00edsticos ser\u00e1n clave. El mapa neural-conductual de las larvas es una se\u00f1al alentadora de que tales colaboraciones pueden funcionar, dijo.<\/p>\n

Hay una gran cantidad de trabajo por hacer, pero este es un buen recurso que puede comenzar a dividir las c\u00e9lulas en diferentes comportamientos, dijo Samuel. Este es un excelente punto de partida.<\/p>\n

JT Vogelstein et al., Discovery of brainwide neural-behavioral maps via multiscale nonsupervised structure learning, Science, <\/em>doi:10.1126\/science .1250298, 2014.<\/strong><\/p>\n

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