Analizar neuronas, un nuevo reto para la tecnología
El sistema cerebral se define como uno de los más complejos, sino el que más, del cuerpo humano. Las neuronas son las encargadas de que todo acto realizado por el cuerpo pueda realizarse. La conexión entre las mismas nos permite disponer de un procedimiento de acción-reacción casi instantáneo en el que basamos el día a día. Por eso, un grupo de investigadores ha decidido que la mejor forma de mejorar es imitar al cuerpo humano, así que se ha propuesto crear máquinas que puedan analizar el impresionante funcionamiento de las neuronas. Te lo contamos.
Análisis neuronal
Muchos han sido los métodos utilizados para el estudio de las neuronas. Mapas del sistema nervioso, tintes para identificar las neuronas, métodos de tinción para diferenciar los distintos sectores del cerebro… Sin embargo, la mayoría de estos métodos suelen dañar las células que residen en el cerebro y no dan a conocer todas y cada una de las peculiaridades de las neuronas. Por eso, lo mejor que se puede hacer es enseñar a las máquinas a analizar todas y cada una de las características de las neuronas sin que se tenga que recurrir a ninguno de los sistemas convencionales.
«Este enfoque tiene el potencial de revolucionar la investigación biomédica. Para los neurocientíficos, esto significa que los ordenadores pueden ayudar a acelerar nuestra comprensión de cómo se conectan las células del cerebro y en aplicaciones relacionadas con el desarrollo de fármacos», comenta Margaret Sutherland, líder del estudio publicado en la revista Cell.
Para llevar a cabo el procedimiento, el equipo de Sutherland utilizó una práctica denominada Deep Learning. Se trata de una sección de la inteligencia artificial que se basa en el aprendizaje de las máquinas y su constante capacidad para la toma de decisiones. A partir de aquí, los científicos entrenaron a un programa de ordenador que tenía la función de analizar células cerebrales a partir de imágenes utilizadas en sistemas de tinción.
«El Deep Learning utiliza un algoritmo, o un conjunto de reglas, y lo estructura en capas, identificando características simples de secciones de la imagen, y luego envía la información a otras capas que reconocen características cada vez más complejas, como patrones y estructuras. Esto es una reminiscencia de cómo nuestro cerebro procesa la información visual. Estos métodos pueden descubrir mucha más información de la que se puede ver con el ojo humano», explica Steven Finkbeiner, coautor del estudio.
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