ARRIBA: iStock.com, mejores dise\u00f1os <\/p>\n
Las neuronas se comunican a trav\u00e9s de sinapsis, protuberancias similares a botones que brotan de una neurona y la conectan con la siguiente. Se cree que estas estructuras min\u00fasculas son la columna vertebral del aprendizaje y la memoria, cambiando en fuerza y n\u00famero a medida que aprendemos. Con aproximadamente 1\/5000 del ancho de un cabello humano, las sinapsis pueden ser dif\u00edciles de visualizar, y los investigadores apenas comienzan a desarrollar las herramientas necesarias para hacerlo. <\/p>\n
En un estudio publicado en Cell Reports<\/em> <\/em>el 2 de agosto, investigadores de la Academia de Ciencias de China y la Universidad de Shangh\u00e1i utilizaron una combinaci\u00f3n de algoritmos de aprendizaje profundo y microscop\u00eda electr\u00f3nica de alta resoluci\u00f3n para trazar un mapa de c\u00f3mo se reorganizan las experiencias aterradoras conexiones cerebrales. Descubrieron que cuando los ratones aprenden a temer el sonido de un zumbador, las neuronas en su hipocampo forman m\u00e1s conexiones con otras neuronas aguas abajo y transportan m\u00e1s mitocondrias a los sitios sin\u00e1pticos. Este cambio en la conectividad neuronal aumenta la capacidad de almacenamiento de informaci\u00f3n del cerebro sin aumentar la densidad sin\u00e1ptica.<\/p>\n Creo que este art\u00edculo es interesante. . . tanto desde una perspectiva tecnol\u00f3gica como desde una perspectiva biol\u00f3gica, dice el neurocient\u00edfico Shu-Hsien Sheu, cient\u00edfico principal del campus de investigaci\u00f3n Janelia del Instituto M\u00e9dico Howard Hughes, que no particip\u00f3 en el estudio. Su art\u00edculo trata de abordar la pregunta fundamental, pero a\u00fan no resuelta, de qu\u00e9 sustenta el aprendizaje y la memoria.<\/p>\n Los coautores del estudio tomaron im\u00e1genes de los cerebros de los ratones usando una t\u00e9cnica llamada microscop\u00eda electr\u00f3nica de secci\u00f3n en serie (ssEM, por sus siglas en ingl\u00e9s), que dispara haces de electrones de alta velocidad en finas rebanadas de tejido para generar im\u00e1genes de ultra alta resoluci\u00f3n. Esto permite a los investigadores visualizar las estructuras m\u00e1s peque\u00f1as.<\/p>\n Esta t\u00e9cnica captura im\u00e1genes capa por capa, lo que da como resultado una imagen detallada de todo lo que hay en cada rebanada delgada. El m\u00e9todo generalmente produce cantidades masivas de datos. En este caso, el resultado es una constelaci\u00f3n desordenada de c\u00e9lulas, sus org\u00e1nulos, axones y dendritas, y sinapsis. <\/p>\n El documento est\u00e1 repleto de un an\u00e1lisis de im\u00e1genes basado en el aprendizaje profundo muy avanzado, dice Stephen Smith, neurocient\u00edfico molecular del Instituto Allen para la Ciencia del Cerebro en Seattle. Y es uno de los primeros art\u00edculos en aplicar microscop\u00eda electr\u00f3nica computacional de alto rendimiento con aprendizaje profundo. . . al problema del aprendizaje.<\/p>\n Navegar entre estos datos puede ser extremadamente engorroso. Las im\u00e1genes 2D que produce ssEM deben ensamblarse en un cubo 3D, en el que las sinapsis toman forma entre la mara\u00f1a de estructuras que tambi\u00e9n capturan las im\u00e1genes ssEM, lo que permite a los investigadores elegirlas entre la multitud. Esta laboriosa tarea generalmente se realiza a mano y puede llevar horas, dice Sheu.<\/p>\n Imagen de microscop\u00eda electr\u00f3nica de transmisi\u00f3n de c\u00e9lulas en la corteza prefrontalMikaela Laine, Universidad de Helsinki<\/p>\n Intentos anteriores de automatizar la El proceso de identificaci\u00f3n de sinapsis a trav\u00e9s de ssEM ha utilizado im\u00e1genes EM 3D reconstruidas completas en lugar de im\u00e1genes 2D individuales, pero ha sido lento o no se ha realizado tan bien como lo hacen los humanos. Los coautores del nuevo art\u00edculo, sin embargo, utilizaron un enfoque diferente. Entrenaron un algoritmo para seleccionar marcadores reveladores de estructuras de sinapsis que se encuentran dentro de las ves\u00edculas sin\u00e1pticas, la hendidura sin\u00e1ptica y la densidad postsin\u00e1ptica en cada imagen 2D. Tambi\u00e9n entrenaron un algoritmo separado para buscar mitocondrias. <\/p>\n Luego, una vez que los algoritmos seleccionaron sinapsis o mitocondrias en cada imagen, usaron otro algoritmo para alinear autom\u00e1ticamente las im\u00e1genes. Esto aceler\u00f3 dr\u00e1sticamente el proceso de selecci\u00f3n de sinapsis y mitocondrias, lo que permiti\u00f3 a los investigadores estudiar cientos de miles de sinapsis en paralelo. El algoritmo podr\u00eda seleccionar c\u00e9lulas con gran precisi\u00f3n en un tercio del tiempo que podr\u00eda hacerlo un humano. Extracci\u00f3n de datos EM. . . lleva mucho tiempo, dice Sheu. Fueron capaces de extraer informaci\u00f3n a gran escala. El tama\u00f1o de la muestra. . . es de \u00f3rdenes de magnitud mayor que si uno lo hiciera a mano.<\/p>\n Las sinapsis entre dos neuronas se forman en sitios especializados llamados botones presin\u00e1pticos, que forman una conexi\u00f3n unidireccional con una o, a veces, con varias dendritas, la ramas de neuronas en forma de \u00e1rbol que constituyen el extremo receptor de las transmisiones sin\u00e1pticas. Por lo general, esta es una conexi\u00f3n de uno a uno, pero en los ratones, los botones pueden formar conexiones con varias dendritas y las dendritas pueden formar conexiones con varios botones. Estas sinapsis de m\u00faltiples contactos no son tan numerosas, dice Sheu.<\/p>\n Para observar c\u00f3mo cambian estas sinapsis particulares en el contexto del aprendizaje del miedo, los investigadores analizaron las sinapsis de ratones que hab\u00edan aprendido a asociar un tono con una descarga el\u00e9ctrica en el pie. Los investigadores encontraron que, si bien la cantidad de sinapsis no cambi\u00f3, los botones presin\u00e1pticos individuales se conectaron a m\u00e1s dendritas despu\u00e9s del condicionamiento del miedo. El equipo tambi\u00e9n encontr\u00f3 mitocondrias en grandes cantidades reunidas en los botones presin\u00e1pticos, incluso aquellas sin m\u00e1s conexiones. Esto implica que las mitocondrias se dividen r\u00e1pidamente en el sitio presin\u00e1ptico. Dado que las mitocondrias proporcionan energ\u00eda para la actividad celular y ayudan a las c\u00e9lulas a regular el calcio, la mol\u00e9cula que desencadena la liberaci\u00f3n de neurotransmisores, es probable que sean actores importantes en el aumento de la fuerza sin\u00e1ptica. capacidad para almacenar y transmitir informaci\u00f3n digital para calcular la cantidad de informaci\u00f3n almacenada por una red neuronal computacional modelada a partir de las redes que crearon im\u00e1genes con ssEM. Descubrieron que una red con una mayor proporci\u00f3n de sinapsis de m\u00faltiples contactos pod\u00eda codificar m\u00e1s informaci\u00f3n que una red tradicional construida solo con sinapsis uno a uno. Esto implica que, aunque la cantidad de sinapsis en el tejido que tomaron im\u00e1genes no cambia, la cantidad de bits de informaci\u00f3n que podr\u00edan almacenarse potencialmente en el hipocampo del rat\u00f3n a\u00fan aumenta despu\u00e9s del condicionamiento del miedo.<\/p>\n Sheu dice que, en En el futuro, le gustar\u00eda que los investigadores clasificaran a\u00fan m\u00e1s estas sinapsis multicontacto. Con [ss]datos EM. . . probablemente puedas notar [la diferencia] entre las sinapsis inhibitorias y excitatorias, pero realmente no puedes determinar los tipos de neurotransmisores que usan. Le gustar\u00eda ver qu\u00e9 tipos de neuromoduladores, como la serotonina y la dopamina, usan las sinapsis modificadas para excitar a sus compa\u00f1eros postsin\u00e1pticos, ya que estas mol\u00e9culas probablemente son muy importantes para el aprendizaje y la memoria.<\/p>\n Tanto Sheu como Smith piensan que es probable que los estudios futuros se beneficien de este enfoque. Creo que en el futuro si EM. . . se puede hacer mas facil. . . la gente comenzar\u00e1 a hacer este tipo de [estudio] en . . . diferentes condiciones experimentales, dice Sheu.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" ARRIBA: iStock.com, mejores dise\u00f1os Las neuronas se comunican a trav\u00e9s de sinapsis, protuberancias similares a botones que brotan de una neurona y la conectan con la siguiente. Se cree que estas estructuras min\u00fasculas son la columna vertebral del aprendizaje y la memoria, cambiando en fuerza y n\u00famero a medida que aprendemos. 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