Mapean un milímetro cúbico de cerebro con resolución a nanoescala

Un estudio mapeó una pequeña parte del cerebro con un nivel asombroso de detalle

• Científicos de Google modelaron una pequeña porción del cerebro humano con resolución a nanoescala
• Quedaron expuestas células con características que no se habían observado antes
• Los resultados del estudio se publicaron hoy en la revista Science y también pueden consultarse en línea

Resultado del mapeo 3D de un fragmento de cerebro

• El objeto de estudio fue un fragmento cerebral de aproximadamente 1 milímetro cúbico, apenas una millonésima parte del cerebro completo
• Incluye unas 57 mil células y 150 millones de sinapsis (conexiones entre neuronas)
• Contiene un enorme volumen de datos de 1.4 petabytes en total
• El investigador de Google Viren Jain dijo que no será fácil comprender esta complejidad

Preparación e imagenología de la muestra cerebral

• Se utilizó como muestra una parte de la corteza cerebral de una mujer de 45 años que fue operada por epilepsia
• Se colocó en un conservante y se tiñó con metales pesados para hacer más visibles las células
• El equipo del neurocientífico de Harvard Jeff Lichtman la cortó en 5000 secciones de 34 nanómetros de grosor y las fotografió con un microscopio electrónico
• El equipo de Google creó un modelo de IA para reconstruir en 3D las imágenes del microscopio

Nuevas neuronas anómalas descubiertas

• Se encontraron neuronas que forman hasta 50 conexiones entre sí (normalmente, como mucho, son unas 2)
• También se hallaron neuronas con prolongaciones que se envuelven sobre sí mismas y forman nudos
• También se descubrió un par de neuronas con una simetría casi perfecta entre sí
• Aún no está claro cuál es la función de estas estructuras

Necesidad de validar este enorme volumen de datos

• La mayor parte de los datos aún no ha sido validada manualmente, por lo que podría haber errores en el proceso de unión de imágenes
• De las 50 mil células, solo se han verificado unos cientos
• Jain espera que otros validen directamente las partes del mapa que correspondan a sus áreas de interés
• Más adelante planean crear mapas similares con muestras cerebrales de otras personas, pero se estima que hacer un mapa del cerebro completo seguirá siendo difícil en las próximas décadas

Importancia del estudio y efectos esperados

• Hongkui Zeng, del Allen Institute, evaluó este artículo como una hazaña en la construcción de datos de la corteza cerebral humana
• Este enorme conjunto de datos, publicado libremente, será de gran ayuda para estudiar los microcircuitos de la corteza cerebral
• Yongsoo Kim, de Penn State, espera que este mapa revele nuevas reglas de conectividad neuronal y contribuya a descifrar cómo funciona el cerebro humano
• Comprender en profundidad el funcionamiento de la corteza cerebral podría ofrecer pistas para tratar enfermedades mentales y enfermedades neurodegenerativas

Opinión de GN⁺

• Aunque este estudio es de pequeña escala, tiene gran importancia porque ofrece un nivel de detalle sin precedentes sobre la estructura y las conexiones del cerebro. Sin embargo, por la enorme cantidad de datos, parece que harán falta muchos esfuerzos para validarlos e interpretarlos.

• Aclarar la función y el significado de las nuevas estructuras neuronales anómalas descubiertas será una tarea de seguimiento importante. Esto podría aportar ideas clave para entender cómo funciona el cerebro y los mecanismos de las enfermedades relacionadas.

• Si en el futuro se crean más mapas cerebrales y se acumulan más datos, se espera que también puedan aprovecharse para el desarrollo de nuevos fármacos o la medicina de precisión. Aun así, también parece necesario un consenso social sobre los problemas éticos y legales.

• Aún queda un largo camino para comprender por completo la complejidad del cerebro, pero este estudio parece un logro digno de convertirse en un hito para la neurociencia. También vale la pena destacarlo como un caso exitoso de colaboración interdisciplinaria entre los equipos de Google y Harvard.

[GN⁺]

Opiniones de Hacker News

• La visualización interactiva es excelente
  • Vale la pena hacer zoom en las secciones y desplazarse por las capas, o acercar el modelo 3D
  • Se puede ver que, al pasar el mouse sobre una parte de una neurona, se resalta toda esa neurona
• El mapa 3D cubre un volumen de aproximadamente 1 milímetro cúbico, lo que equivale a una millonésima parte de todo el cerebro, e incluye unas 57,000 células y 150 millones de sinapsis (conexiones entre neuronas)
• Esto da un cálculo simple de qué tan grande tendría que ser un modelo de red neuronal para imitar el cerebro humano
  • Si se asume un promedio de 2,632 sinapsis por neurona, se estima que los 100 mil millones de neuronas de un cerebro humano adulto tendrían en total 2.6x10^14 sinapsis
  • Si se asume 1 parámetro por sinapsis, el tamaño mínimo del modelo tendría que ser cientos de veces mayor que GPT-4
  • Pero si se consideran entre 10 y 100 canales iónicos por sinapsis y al menos 10 parámetros por canal, parecería que se necesitarían más de 2.6x10^16 parámetros
• Vale la pena releer "There's Plenty of Room at the Bottom" de Richard Feynman
  • Hay que poner atención a la parte donde los biólogos le piden construir un microscopio electrónico 1000 veces más potente
  • También vale la pena fijarse en la tecnología usada para escanear estas imágenes
• Basándose en fotos de una sola neurona, quienes investigan simulación cerebral deberían recalcular sus estimaciones sobre la potencia de cómputo necesaria
• ¿Existe un nombre para esa ligera sensación de incomodidad al ver este tipo de imágenes microscópicas del cerebro? Me pregunto si es una reacción normal
• Me intriga cómo logran cortarlo en 5,000 secciones de 34 nm de grosor sin dañar la muestra
• Calculan que, para escanear un cerebro humano grande completo, harían falta 1.76 zettabytes de almacenamiento
• Dicen que el fragmento cerebral fue extraído de la corteza cerebral de una mujer de 45 años que fue operada para tratar epilepsia. Me pregunto cómo decidieron qué parte extirpar
• Reconstruir con precisión un volumen 3D a partir de cortes 2D ya es un campo bastante estudiado, entonces ¿por qué los investigadores usaron modelos de ML que corren el riesgo de producir resultados alucinados y erróneos?
• Otro indicio de que AGI (Artificial General Intelligence) probablemente sea imposible
  • Sería mucho más fácil cultivar un cerebro biológico real
  • Nunca ocurrirá en silicio, y todas las máquinas llevarán integrado en algún lugar un bloque de tejido neural del tamaño de un centímetro cúbico