C. Elegans es un diminuto gusano. Henry Markram es el creador del proyecto Blue Brain, el más famoso intento de simulación del cerebro. Dharmendra Modha es el director del proyecto Cognitive Computing de IBM que también pretende simular el cerebro así como crear un nuevo chip neuromórfico. Sebastian Seung es el gran defensor del Conectoma que también es el nombre de su libro en uno de cuyos capítulos relaciona todas las partes.
Henry Markram comenzó hace años su intento de simular el cerebro humano. Para ello utilizó un modelo informático de neurona. Este es un modelo complejo en el que se simula cada trozo de la neurona, cada compartimento, por lo que se llama neurona realista o compartimental. Su idea era simular una columna del córtex, compuesta por 10.000 neuronas. Una columna es una unidad básica en la que, por ejemplo, todas sus neuronas responden a un único punto de la piel. El córtex cerebral está compuesto por un millón de estas columnas. La idea es que una vez simulada una columna, podamos realizar un millón de copias de esta simulación para simular el córtex cerebral (nótese que se habla solo del córtex que representa un 20% de todas las neuronas del cerebro). Para esta simulación cuenta con un potente (ya no tanto) supercomputador de IBM.
Dharmendra Modha inició su propio proyecto dentro de IBM. Utilizó una neurona simple llamada on/off o Integrate & Fire. Este modelo integra las entradas y decide si dispararse o no. Requiere mucha menos capacidad de cómputo que un modelo de neurona compartimental. Modha anunció que había realizado una simulación a la escala de un ratón, luego una rata y luego un gato (nunca dijo que había simulado el cerebro de tales animales).
Markram montó en cólera y escribió una carta al jefe de Modha en IBM en términos muy despectivos. En la carta estaban copiados algunos importantes medios de comunicación. Decía lindezas del estilo de "Querido Bernie. Usted me dijo que debería haber encadenado a este tipo por los dedos de los pies la última vez que Modha hizo una estúpida declaración acerca de la simulación del cerebro de un ratón". Una carta con un estilo muy poco frecuente entre científicos.
Mientras ambos, Markram y Modha, siguen con las que se pueden considerar las dos simulaciones más ambiciosas del cerebro humano, Sebastian Seung ha saltado a la palestra con el conectoma.
Seung afirma que el proyecto Blue Brain adolece de un problema fundamental: la conectividad. El proyecto establece que la conectividad es aleatoria y que sigue un principio darwinista: se forma muchas sinapsis y las mejores sobreviven. Sabemos que esto es solo cierto en pequeña medida. Las neuronas buscan sus blancos específicos, no al azar, y solo compiten entre ellas en un espacio muy limitado. En general puede decirse que el conectoma está genéticamente determinado y es la experiencia la que afina el modelo. Lo cierto es que el proyecto Blue Brain puede incorporar datos del conectoma en el futuro, según se vaya conociendo. Respecto a Modha, a buen seguro los está incorporando ya.
En este punto es donde aparece el gusano. C. elegans (Caenorhabditis elegans) es un gusano microscópico con el sistema nervioso más simple que conocemos. Tiene 302 neuronas. Las conocemos todas así como las 6.418 sinapsis que posee y los músculos que inervan. Es decir, sabemos el detalle exacto de su conectividad, su conectoma. También hemos secuenciado su genoma.
La pregunta es obvia. Si conocemos su conectoma, por qué no lo hemos simulado ya. Desafortunadamente la respuesta no es tan clara. Aún nos queda mucho por conocer de C. elegans. Sus neuronas son bastante distintas de las nuestras. Muchas de ellas no tienen disparos, es decir, potenciales de acción. No sabemos como son sus sinapsis, incluso desconocemos si son excitatorias o inhibitorias.
Prácticamente cada neurona es distinta de las demás, con excepción de su gemela del lado opuesto del cuerpo. La relación entre neuronas y clases entre el gusano y nosotros es muy distinta. Nosotros tenemos millones de neuronas de varios tipos mientras que C. elegans tiene una neurona de cada tipo.
Existe otro problema fundamental en la simulación del cerebro: el cambio, la llamada plasticidad del cerebro. Es lo que Seung llama las 4 R: reforzamiento (las sinapsis existentes se refuerzan o se debilitan), reconexión (se crean nuevas sinapsis o se destruyen las existentes), recableado (las neuronas crean y destruyen ramas enteras donde se establecerán o perderán sinapsis) y regeneración (eventualmente se crean neuronas en algunas regiones del cerebro). Incorporar la plasticidad en la simulación es muy complejo.
Mientras que Markram, Modha y Seung siguen con sus loables trabajos, el minúsculo C. Elegans se empeña en mostrarnos la complejidad de la conducta animal.
Artículo publicado originalmente en ALT1040
Que chevere esta noticia, muy buen post. Aunque yo por mi parte creo que lo interesante del cerebro esta en su software y no en su hardware. Si se hace la comparación con un computador normal, el procesador no muestra nada de lo que se puede llegar a hacer con el, pues este solo sabe sumar, restar, multiplicar, dividir, saltar a una posición de memoria, recibir información de un puerto particular,..., Te invito a ver algo que he trabajado en mis ratos libres durante la última semana, es una inteligencia artificial que simula la escritura humana, es bastante precaria aun, y con tu apoyo y opinión podría mejorarla. http://loquedicemipc.blogspot.com/
ResponderEliminarY todo debe ser aún mas complejo de lo que piensa el que mas sabe y es mas pesimista en el tiempo que puede tomar comprenderlo todo, que no se si nos tome 100 años o mas pero eventualmente se lograra, de hecho aquí quisiera agregar que existe una gran energía gastada en discusiones de cuando pasara, pero aunque importante para determinar el futuro lo cierto es que pasara cuando tenga que pasar.
ResponderEliminarDecía que en el cerebro, en su funcionamiento deben de influir otras cosas como el ADN, que se menciona aquí en el caso del gusano, pero el solo imaginar que ante ciertas condiciones ambientales (y lo estoy imaginando no digo que pase, es decir se poco de eso), el ADN del gusano forzaría ciertos cambios en las neuronas o en alguna otra parte del cerebro, entonces tener un conectoma determinado o un modelo determinado, solo respondería a situaciones determinadas. Eso sin duda incrementaría la complejidad de la simulación del cerebro a niveles, insospechados.
Al final de cuentas nosotros somos animales evolucionados muy complejos que la evolución a ido perfeccionando, puliendo errores e integrando soluciones a millones de situaciones especificas, creo que comprender como esas soluciones han sido implementadas en animales simples invariablemente nos llevara a comprender organismos mas complejos, y tal vez nos encontremos que muchas soluciones de animales simples están implementadas en nosotros.