Capturando el cerebro completo de un pez cebra a nivel neuronal

Un equipo de investigadores ha logrado el reto de registrar la actividad del 80% de las neuronas del cerebro de la larva de un pez cebra de forma simultánea. Esto abre el camino para entender el cerebro en su totalidad. El estudio coincide con el lanzamiento del Brain Activity Map, la multimillonaria iniciativa de la administración estadounidense de conocer el cerebro en 10 años.




Somos capaces de registrar la actividad de una neurona individual desde hace décadas. Para ello introducimos un electrodo en su interior y observamos cuando se dispara la neurona. Ello es esencial para conocer el ingrediente básico de la cognición: la célula, la neurona.

Pero el cerebro es la actividad de miles o millones de neuronas. La actividad coordinada. De modo que si queremos entender cómo funciona el cerebro, necesitamos registrar la actividad de todas sus neuronas. Obviamente no podemos introducir un electrodo en cada una de ellas de modo que se nos escapa por completo la actividad de conjunto, que es esencial. Un método usado para paliar este problema es la resonancia funcional magnética fMRI que nos da una idea del conjunto, pero que no tiene la resolución necesaria para captar neuronas individuales y además es un método indirecto y lento.

La optogenética es una técnica que está llamada a cambiar este panorama. Modificamos genéticamente una o más neuronas de modo que o bien se excitan con la luz (cuando reciben un pulso de laser y así las controlamos) o bien emiten luz cuando se excitan (y así las observamos).

En el presente estudio se han modificado genéticamente las neuronas de un pez cebra de modo que emiten luz fluorescente cuando se excitan. El pez cebra es un animal muy usado en experimentación. Es un pez de agua dulce y conocemos muchas cosas de él. Su larva es transparente de modo que podemos registrar la luz emitida por sus neuronas modificadas genéticamente.

El resultado es una captura del 80% de sus neuronas cada 1,3 segundos. Algunas neuronas están en áreas más inaccesibles y no pueden registrarse. Además se ha usado un nuevo tipo de microscopio. El resultado grabado tiene un tamaño superior al terabyte.

Para hacer más futurista el experimento, se ha usado realidad virtual. La larva está inmóvil en un pequeño tubo e interactúa con un mundo virtual de modo que modifica su conducta motora de acuerdo con la realidad virtual que se le proyecta.

Por primera vez se puede ver la actividad coordinada de todo el cerebro de un vertebrado y se observa por ejemplo como el cerebro se ilumina en algunos momentos en que todas las neuronas se activan de forma síncrona.

El pez cebra es un animal de unas 100.000 neuronas. El desafío de trabajar con otros animales es enorme. El cerebro de un ratón es mucho mayor, no es transparente y tiene cráneo. El del hombre es aún mucho más complejo con 85.000.000.000 neuronas.

Este experimento coincide con el lanzamiento de la iniciativa más ambiciosa de conocimiento del cerebro. Estados Unidos está a punto de lanzar el Brain Activity Map (que compite con el europeo Human Brain Project). Una de sus ambiciones es "registrar cada disparo neuronal de cada neurona en un circuito".

Registrar cada neurona en un pez cebra es un enorme avance que nos acerca al objetivo de registrar cada neurona en un cerebro humano.

Manipulando las neuronas de gusanos con la luz

Una nueva investigación ha sido capaz de modificar genéticamente neuronas del gusano Caenorhabditis elegans para que respondan a pulsos de luz. De esta manera, con simples destellos, mueven al animal a su antojo. El aparataje necesario para conseguirlo es sumamente complejo.

Caenorhabditis elegans (C. elegans) es un viejo conocido. Sabemos su conectoma completo: sus 302 neuronas y sus casi 7.000 sinapsis. Sabemos su genoma. Es uno de los animales favoritos de investigación en muchas áreas de la biología y la neurociencia.

El equipo liderado por Sharad Ramanathan ha publicado un artículo en Nature en el que describe cómo son capaces de manipular las neuronas del gusano. En realidad es una extensión de un trabajo que llevan tiempo realizando. En el pasado eran capaces de hacerle poner huevos o que avance o se detenga. Ahora pueden dirigir su movimiento hacia una comida inexistente.

El experimento está basado en la optogenética. Esta fabulosa técnica consiste en manipular genéticamente algunas neuronas. Por un lado se inserta un gen que hace que la neurona se haga fluorescente cuando se excita. También se puede introducir un gen distinto que hace que la neurona se excite cuando recibe un pulso de luz. Dado que el gusano es transparente, todo ello resulta posible.

Uno de los aspectos más fascinantes del experimento es que el gusano se mueve en libertad mientras está siendo manipulado. Y solo se excita la neurona que deseamos.

Si podemos comprender un sistema nervioso relativamente sencillo hasta el punto de controlarlo completamente, significa que tenemos posibilidad de llegar a entender sistemas más complejos

Los resultados nos dan un buen marco para comprender los circuitos neuronales, cómo manipularlos y qué patrones de actividad reproducir en ellos

Hasta el momento, para comprender la función de una neurona o un grupo de ellas, había que extirparla o estudiar un mutante que careciera de ellas y ver lo que el animal dejaba de hacer.

La pregunta que queríamos responder era: en lugar de romper el sistema para entenderlo, podemos hackear las neuronas clave que son suficientes para controlar el comportamiento y usarlas para obligar al animal a hacer lo que nosotros queremos?

El sistema para lograrlo es muy complejo. El animal se mueve libremente, es muy pequeño y varias neuronas se empaquetan muy juntas en la cabeza. De modo que hay que obtener un vídeo en movimiento , procesar las imágenes, identificar la neurona, seguir al animal, posicionar el láser y disparar a una neurona en concreto. Todo ello en 20 milisegundos.

El resultado fue que bastaba con manipular un par de interneuronas para guiar el comportamiento del animal.

La optogenética es una deslumbrante técnica que apenas acaba de comenzar a mostrar los resultados de los que será capaz.

Electroencefalograma EEG para detectar imágenes del enemigo

Demasiadas imágenes para tan pocos ojos. Un projecto de DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) está trabajando en detectar automáticamente imágenes del enemigo a través de las ondas generadas por el electroencefalograma EEG de la persona que las observa.

DARPA es una agencia estadounidense que invierte en investigación básica para luego trasladar los resultados al campo militar. El proyecto conectoma humano está financiado por DARPA. La creación de un chip bioinspirado también. En el presente proyecto se trata de resolver un problema. Los satélites toman demasiadas imágenes. Tantas que no pueden ser procesadas a tiempo. Muchas de ellas no las ve nadie. Un ejercito de personas es necesario para encontrar señales del enemigo entre tanta información visual.

El programa se llama NIA (Neurotechnology for Intelligence Analysts). En 1995 cientos de analistas se enfrentaban a pilas de imágenes por satélite en busca de rastros humanos: líneas de comunicaciones, edificios, campamentos o señales de presencia humana. Conapenas unos pixels, los analistas podían detectar estos rastros, como los que condujeron a la detección de misiles rusos en Cuba que condujo a la crisis de los misiles y que puso en alerta al mundo entero. En 2001 un comité del Congreso emitió un comunicado de reproche por la poca eficiencia del tratamiento de las imágenes.

En los años 30, Hans Berger comenzó a usar el EEG en personas. El EEG mide la respuesta agregada de millones de neuronas. Es sencillo de usar, no es invasivo y es barato. Basta con colocar un casco con electrodos sobre la cabeza. La resolución temporal es muy buena, del orden del milisegundo. La resolución espacial es, por el contrario, bastante baja. Solo unos pocos electrodos fuera de la cabeza miden la actividad de todo el cerebro. No obstante, un buen número de ondas cerebrales han sido identificadas. Las más notables corresponden con el sueño profundo, superficial, estar despierto o muy alerta. Son las ondas alfa, beta, gamma…

Una señal muy importante es la llamada P300. Es una señal inconfundible que ocurre 300ms después de que aparece un estímulo que el sujeto estaba esperando. Un estímulo visual puede reconocerse si se presenta en menos de 50ms, pero el proceso mental que lleva a hacerlo consciente requiere un tiempo. Finalmente, después de 300ms el cerebro en conjunto se activa en lo que podemos llamar conciencia. De modo que P300 es el potencial generado en el cerebro 300ms después de presentado un estímulo al sujeto que llega a hacerse consciente. P300 es muy poco manipulable por el sujeto de modo que la respuesta es universal y fiable.

Los ordenadores realizan muchas de las funciones que antes estaban reservadas a humanos. En concreto el análisis de las ondas generadas por EEG es complejo. El estudio automatizado de dichas ondas por parte de un ordenador es vital. En el otro lado del problema, la detección de estructuras por ordenador es útil, pero queda muy por debajo de la capacidad de proceso del cerebro humano. De modo que la combinación de todo ello puede conducir a una mejora sustancial del proceso. He aquí como funciona.

Unos ordenadores hacen una selección previa de las imágenes del satélite. Estas imágenes se pasan a los analistas. Los analistas tienen un casco EEG que registra sus ondas cerebrales. Por la pantalla del ordenador pasan las imágenes seleccionadas. Los analistas no hacen nada; no aprietan un botón o dicen algo. No es necesario. Cuando detectan una estructura que pueda asemejarse a una instalación enemiga, un estímulo que estaban esperando, su cerebro emite una onda P300 recogida por el EEG y la imagen es seleccionada para un procesamiento posterior más detallado.

¿Cuántas imágenes puede procesar cada analista? Existen muchos experimentos de la Psicología de la Atención que han versado sobre ello. En el caso del que hablamos la frecuencia se estableció en 20 imágenes por minuto, 3s por imagen. Una velocidad enorme. No es posible mayor velocidad porque debajo de un umbral, cada imagen enmascara a la anterior. De modo que el analista se convierte en un mero procesador visual.

La señal P300 también ha sido usada en otros dispositivos. Uno muy conocido es la silla de ruedas controlada por la mente para personas altamente discapacitadas. Una pantalla montada sobre una silla de ruedas robotizada muestra flechas con direcciones. Cuando la aparece la flecha con la dirección a la que el sujeto quiere dirigirse, su cerebro emite un P300, el ordenador lo detecta y encamina la silla hacia ese punto.

El EEG es una técnica desarrollada hace muchos años que hoy sigue teniendo novedosas aplicaciones.

Artículo publicado originalmente en ALT1040

Escáner fMRI para investigar la respuesta cerebral de los perros

Un reciente estudio ha conseguido realizar por primera vez un escáner cerebral con resonancia funcional magnética fMRI a dos perros no sedados y en libertad.

¿Qué piensa mi perro cuando me mira con esa mirada tan adorable? ¿Qué quiere? ¿Me reconoce? ¿Sabe cuando estoy contento o furioso? ¿Tiene empatía, es decir, es capaz de ponerse en mi situación emocional y sentirse como yo alegre o triste? ¿Cuánto entiende del lenguaje con el que trato de comunicarme en él?

Cualquier dueño de un perro puede responder a estas preguntas. Y la respuesta será sin duda sesgada. Mi perro es muy listo y lo entiende todo. Hoy estamos un poco más cerca de responder de forma objetiva a estas preguntas. Se ha iniciado una serie de experimentos con perros en un escáner de resonancia magnética.

Una resonancia funcional magnética fMRI mide el consumo de oxígeno en cada parte del cerebro. A partir de ello se infiere que áreas están más activas en cada momento. Es la estrella de la neuroimagen y se realizan cientos de experimentos anuales para estimar qué partes del cerebro son responsables de cada conducta. La fMRI se realiza en un gran escáner en el que hay que introducir la cabeza y permanecer completamente quieto. Si nos movemos, la imagen sale borrosa y es inútil.

Para realizar el estudio se han usado dos perros, Callie, un Feist de 2 años y McKenzie, un Border Collie de 3 años. Los perros fueron entrenados durante meses para entrar en el escáner fMRI y mantenerse completamente inmóviles mientras se medía su actividad neural. En los estudios anteriores realizados con perros estos estaban sedados de modo que sus respuesta neurales eran atípicas. Es la primera vez que esto se realiza con perros no sedados ni atados. Para protegerse del ruido, los perros llevaban orejeras.

En este primer experimento se estudió la respuesta a los movimientos de la mano de su amo. Una señal significa que el perro recibiría una salchicha de regalo. Otra señal significa que el perro no recibiría nada. La región caudada del cerebro, que en los humanos está relacionada con la recompensa, se activaba con la primera señal y no con la segunda.

Estos resultados indican que los perros ponen mucha atención a las señales humanas. Y estas señales están en línea directa con el sistema de recompensa del perro.

El estudio es interesante por la relación especial del perro y el hombre. El perro es la primera especie domesticada por el hombre hace 10.000 años. Estudiar al perro es estudiar antropología humana. Nosotros creamos al perro, pero en alguna medida el perro nos creó a nosotros. El estudio versa sobre la cognición canina. También sobre la comunicación entre especies distintas y su cognición social.

Este es el primero de una serie de estudios. Parecen prometedores entre otras cosas por la actitud de sus protagonistas. Calli entraba en el escáner por su propio pie y a veces cuando no era su turno. Estaba deseosa de colaborar.

Artículo publicado originalmente en ALT1040

Neuroimagen (IV): Jugando con la luz

El uso de la luz mezclado con la ingeniería genética abre un fascinante mundo de posibilidades en el campo de la Neuroimagen, tantas como las técnicas basadas en electrodos intracranelaes y resonancia mágnética. Incluye técnicas como la Proteína Verde Fluorescente GFP, la Optogenética o las neuronas que emiten luz cuando se excitan. Por otro lado, una pléyade de dispositivos y técnicas se acercan cada día más en su afán de comprender nuestros pensamientos como es el caso del reconocimiento facial, descubrir las emociones por los gestos o por el tono de la voz.

Ingeniería genética

Como su nombre indica, además de una rama de la ciencia, es una ingeniería cuyo objetivo es manipular el material genético. El conocimiento genético está permitiendo la secuenciación de diversos genomas, entre ellos el del hombre. La ingeniería genética está creando múltiples organismos modificados que resultan herramientas sorprendentes en manos de los científicos. Descifrados algunos de lo mecanismos básicos de la genética, los científicos están empezando a modificar organismos como si fueran juegos de Lego, usando para ello herramientas biológicas que permiten cortar y pegar trabajando con nuestros amigos los virus y bacterias.

La modificación puede hacerse en el genoma y después producir un individuo en el que todas sus células tienen el gen cambiado. Pero también puede hacerse en un animal vivo. Para ello se utiliza un vector, un agente que introduce el nuevo gen en determinadas células. Es el caso de los virus, organismos especializados en cambiar el código genético de las células que infectan. Modificamos un virus para quitarle su acción patógena y añadimos el gen de nuestro interés. Luego infectamos con el virus las células en las que deseamos realizar la sustitución genética.

Proteína Verde Fluorescente GFP

Una medusa emite luz a causa de una proteína llamada GFP proteína verde fluorescente. Martin Chalfie, Osamu Shimomura y Roger Y. Tsien recibieron el Premio Nobel de Química en 2008 por sus trabajos con GPF. El gen que produce GPF está aislado y se puede incorporar al ADN de otras células que se vuelven fluorescentes y pueden ser cómodamente observadas por un microscopio óptico. Nuevas proteínas fluorescentes se han aislado y con una combinación de ellas se pueden lograr múltiple colores. Es lo que se ha hecho con Brainbow que saltó a la luz en 2007.

Optogenética

En 1979, el premio Nobel Francis Crick proponía que el gran reto de la neurociencia es la necesidad de controlar un tipo de célula del cerebro, dejando inalteradas las demás. Los estímulos eléctricos usan electrodos demasiado rudimentarios que estimulan un área grande e imprecisa. y las drogas son lentas e inespecíficas. La solución parece estar en la luz.

La optogenética es una mezcla de óptica y genética. Basada en el estudio de algas el sistema parece tan simple como brillante. Una única proteína codificada por un único gen tiene dos partes cada una de las cuales realiza una función. Una parte de la proteína responde a la luz. La otra es una canal iónico de membrana como los existentes en todas las neuronas y que son responsables del impulso eléctrico o potencial de acción. Cuando la proteína recibe luz, el canal se abre y la neurona se dispara. Insertando este gen en el ADN de la neurona, la controlamos a voluntad con destellos luminosos y una precisión de milisegundo. Necesitamos también tecnología de emisión de luz profunda para llegar al fondo del cerebro de mamíferos en movimiento libre.

Podemos infectar un determinado tipo de neurona sin afectar al resto, estableciendo así un control mas selectivo. También están empezando a usarse una mezcla de electrodos y fibra óptica para registrar la actividad de las neuronas. De este modo puede registrarse la actividad eléctrica de una área a la vez que la estamos estimulando ópticamente.

A medida que esta técnica esté disponible nuevas aplicaciones irán surgiendo. Una de ellas es la validación de los métodos actuales. El fMRI, por ejemplo, es un conjunto de medidas con un análisis complejo. Ahora en combinación con la optogenética se puede hacer una validación cruzada de ambas técnicas. Los estudios en enfermedades como Parkinson, esquizofrenia autismo están empezando.

Neuronas que emiten luz cuando se excitan

Usando un gen de un microorganismo del Mar Muerto, se produce una proteína que, cuando se expone a las señales eléctricas de la neurona, emite luz, permitiendo a los científicos rastrear la propagación de las señales dentro de la célula.

Esto permite reemplazar la clásica técnica de implantación de microelectrodos para registrar el comportamiento de la neurona (del mismo modo que la optogenética reemplaza los microelectrodos para excitar a la neurona). Los microelectrodos registran el comportamiento en un punto de la neurona mientras que ahora se puede seguir todo el camino de la señal eléctrica dentro de la neurona (y en las demás neuronas). Además, los microelectrodos causan una muerte rápida de la neurona que ahora puede observarse por más tiempo.

El uso de electrodos para excitar y para medir las corrientes eléctricas en la neurona tiene ahora un competidor: la luz. A partir de ahora se puede excitar a la neurona (con optogenética) y registrar su comportamiento con la nueva técnica.

Ejemplo de control optogenético.

El objetivo es estimular o inhibir individualmente cada una de sus neuronas mientras el gusano nada en libertad para lo que no se pueden usar los tradicionales electrodos implantados.

Las neuronas del gusano Caenorhabditis elegans modificado expresan las proteínas channelrhodopsin-2 y halorhodopsin. Estas proteínas responden a la luz convirtiendo al gusano en un biorrobot. La neurona se excita si recibe un pulso de luz azul y se inhibe con un pulso de luz verde.

El entorno es aún más sofisticado ya que el gusano está en libertad, es muy pequeño y sus movimientos son muy rápidos. Los investigadores usan un software llamado CoLBeRT (Controlling Locomotion and Behavior in Real Time). Una cámara registra la posición del gusano a un ritmo de 50 cuadros por segundo y con una precisión de 30 micrones es capaz de estimar la posición de cada una de las 302 neuronas y estimularlas individualmente. Al estimular las neuronas frontales el animal retrocede y al hacerlo con las posteriores avanza. El equipo es capaz incluso de hacer que el gusano ponga huevos (ver vídeo, frame 8.828)

Otros métodos de control de la mente

Lejos de lo que se considera Neuroimagen, existe una multitud de nuevos sensores que permiten comprender lo que pensamos. Leer la mente es algo que todos hacemos a diario con las personas que nos rodean. Hacemos supuestos de lo que piensan y acertamos en buena medida. El lenguaje no verbal es un buen indicador de lo que pasa por la cabeza de nuestro interlocutor: sus gestos, su cara, sus movimientos, sus ojos. Por supuesto tenemos una buena idea si esa persona usa el lenguaje, nos habla y nos dice lo que piensa.

Todas estas señales que los humanos percibimos y analizamos están comenzando a ser usadas por los ordenadores. Dentro de poco podrán saber nuestro estado de ánimo por la expresión de nuestra cara o el tono de nuestra voz y podrán saber qué nos interesa registrando el movimiento de nuestros ojos. Y podremos controlarlos con la mente.

Publicado originalmente en ALT1040

Neuroimagen (III): Resonancia magnética, funcional y Conectoma

Tras “Una mirada al interior del cerebro” y “Electrodos intracraneales y electroencefalograma”, en esta tercera entrega seguimos desentrañando los secretos de la neuroimagen.

Las imágenes obtenidas por resonancia magnética han supuesto un avance fundamental en el conocimiento del cerebro. Tanto si es una imagen estática proporcionada por la resonancia magnética MRI, como si analiza la actividad del cerebro usando resonancia funcional magnética fMRI o si lo que pretende es encontrar las vías neurales del cerebro o Conectoma usando la técnica diffusion tensor imaging DTI.

Resonancia magnética MRI

La resonancia magnética es un excelente ejemplo de trabajo interdisciplinar. Se basa en principios físicos, tiene un análisis matemático formidable y sus datos los analizan los médicos. Es una técnica clave en neuroimagen. Se somete al tejido a un potente campo magnético estático. A continuación se le da un pulso electromagnético. Los átomos resuenan de distinta forma según el tejido en el que se encuentren. Los datos se analizan según un complejo modelo matemático. De esta forma podemos obtener una imagen de los tejidos del interior de un sujeto. En oposición a la radiografía, desvela tejidos blandos. La imagen es tridimensional.

Las imágenes que proporciona son estáticas. Es no invasivo, aunque incómodo. Hay que introducir al sujeto dentro de un gran aparato que a veces produce claustrofobia. El coste del aparato es elevado. Su resolución espacial es buena.

Se usa para todo tipo de tejidos y en el caso del cerebro permite ver imágenes de su interior así como apreciar anomalías como los tumores o ictus.

Con el mismo aparato pero variando el análisis matemático obtenemos otras dos técnicas de neuroimagen fundamentales hoy en día: la resonancia funcional magnética fMRI y el Conectoma DTI

Resonancia funcional magnética fMRI

Con base en la resonancia magnética, la resonancia funcional magnética fMRI es la estrella de la neuroimagen. Es capaz de reflejar cambios en la imagen cerebral basados en la actividad neuronal. Podemos ver qué áreas se activan cuando el sujeto realiza una tarea mental y por lo tanto correlacionar áreas cerebrales y conducta.

Para obtener las imágenes se utiliza una técnica llamada BOLD-fMRI. Esta técnica mide el consumo de oxígeno en un área. Asumiendo que un mayor consumo de oxígeno supone una mayor actividad neuronal, podemos saber qué área está más activa durante una tarea.

fMRI tiene varias limitaciones. Mide el consumo de oxigeno del cerebro con una resolución de un voxel (aproximadamente un cubo de 2mm de lado). No mide la actividad neuronal, esta se infiere a partir del consumo de oxígeno. La resolución espacial es muy alta (aunque en un voxel caben cientos de miles de neuronas). Un problema (entre otros) es que la resolución temporal es muy baja (1s frente a las neuronas que disparan en la frontera de 1ms). Otro problema es que, en general, se usan análisis estadísticos con varios sujetos. Esto ha dado lugar a interpretaciones dudosas de los datos. A pesar de ello, la resonancia funcional es hoy una técnica insustituible, ampliamente usada y de gran proyección.

Diffusion Tensor Imaging DTI, Conectoma

Basado en la resonancia magnética, Diffusion Tensor Imaging DTI es una técnica de neuroimagen que permite ver el sentido de las fibras de axones de la materia blanca cerebral permitiendo así la producción de un mapa de conexiones o Conectoma.

El agua difunde igual en todos los sentidos. A menos que se encuentre con barreras. Dentro de un axón el agua difunde bien en el sentido del axón, pero lo hace mal contra las paredes mielinizadas. Con la resonancia magnética podemos conocer como difunde el agua y por lo tanto el sentido del axón.

La materia blanca está compuesta por fibras de millones de axones que conectan las distintas partes del cerebro. Siguiendo estas fibras podemos saber cual es el mapa de conexiones, llamado Conectoma. Dado que el nivel de conectividad es uno de los grandes desconocidos del cerebro, el Conectoma es un paso vital para conocer su estructura y comportamiento.

Ejemplo de fMRI: Leer la mente

La literatura científica actual esta llena de experimentos realizados con fMRI. Una de las líneas comunes es trata de leer la mente

En la imagen adjunta de 2008 se observa que la decodificación de imágenes estáticas es bastante buena y se puede leer neuron, la palabra presentada al sujeto.

Pero la experiencia visual común es la de imágenes en movimiento. Y aunque no pretendamos llegar al milisegundo de la neurona, sí al ritmo del cine: 24 imágenes por segundo, lejos de la resolución temporal del fMRI.

En este estudio, el equipo de la Universidad de Berkeley logra decodificar los vídeos que el sujeto está viendo. El resultado es muy borroso, pero la tecnología y los modelos se irán refinando.

Artículo publicado originalmente en ALT1040

Neuroimagen (II): Electrodos intracraneales y electroencefalograma

Continuando con la serie de entradas dedicadas a la neuroimagen en esta ocasión me centro en dos de las técnicas más comunes en la Neuroimagen, la implantación de electrodos intracraneales y el electroencefalograma EEG.

Implantación de electrodos intracraneales

La implantación de electrodos intracraneales proporciona la fuente más fiable de neuroimagen. Hace décadas que es posible medir la corriente en el interior y el exterior de una célula mediante la implantación de electrodos. Con todo detalle conocemos las propiedades eléctricas del impulso nervioso y su secuencia temporal. En general los electrodos se realizan in vitro, es decir, en células que se han extraído de un cuerpo (a veces con células generadas por ingeniería genética).

La implantación de electrodos intracraneales se realiza también in vivo en animales o en humanos bajo muy estrictas circunstancias ya que es altamente invasiva: hay que abrir el cráneo e introducir los electrodos. El caso más frecuente es la epilepsia en la que se usan los electrodos para encontrar el foco epiléptico antes de extirparlo así como para asegurarse de que no se tocan áreas vitales. En estas ocasiones se usan los electrodos ya implantados para realizar experimentos conductuales.

La neuroimagen basada en electrodos es muy invasiva y es cara. Su resolución temporal y espacial son excelentes de modo que sabemos con gran exactitud lo que está ocurriendo en el área registrada.

Electroencefalograma EEG

El electroencefalograma EEG fue usado por primera vez en 1929 por Hans Berger (que también registró las ondas alfa) y es una de las técnicas más usadas de neuroimagen. Las neuronas generan electricidad. Esta electricidad traspasa el cráneo y el cuero cabelludo y puede medirse en el exterior de la cabeza. Ello se realiza colocando hasta una veintena de electrodos repartidos por la superficie de la cabeza. De esta forma medimos en todas las áreas del cerebro: frontal, temporal, parietal y occipital.

La señal que medimos es débil (microvoltios en comparación con milivoltios de la neurona) ya que el cráneo y el cuero cabelludo son buenos aislantes. Es además de poca resolución espacial: de los miles de millones de neuronas sólo registramos las que están debajo del electrodo y cada uno de estos registra miles de neuronas. Pero tiene otras ventajas. Es barato y poco invasivo. En la actualidad se utiliza un casco de goma que se pone sobre la cabeza y puede usarse en casi cualquier circunstancia. Tiene además una excelente resolución temporal, es decir, mide en milisegundos.

Son características las ondas que genera y que reflejan el estado de consciencia del individuo:

• delta (lentas) de menos de 4 Hz
• theta de 4-8 Hz
• alpha de 8 a 12 Hz
• beta de aproximadamente 14-30 Hz
• gamma de 30-80 Hz

Tiene múltiples aplicaciones diagnósticas: epilepsia, coma, muerte cerebral, tumores… También es muy usado en investigación es también muy usado. Comienza a usarse como interfaz cerebro computador BCI en personas impedidas.

Es de gran importancia el aparato matemático usado para analizar las ondas EEG y comprender lo que muestran los datos.

Ejemplos del uso de electrodos

El implante coclear para sordos, la implantación de retinas artificiales para ciegos o la implantación de miembros prostéticos como brazos y piernas en amputados abre un mundo de esperanza para personas impedidas.

La neurona de Marilyn Monroe

En este estudio, se implantaron electrodos en el cerebro de los pacientes, se cerró el orificio y se registró el comportamiento de las neuronas durante varios días antes de proceder a la operación de extirpar el foco epiléptico.

Se sabe que neuronas individuales responden a ciertas vistas: algunas responden a caras felices, otras a caras tristes, unas a casas y otras a personas. También hay algunas que responden a caras concretas.

Se preguntó a los pacientes quienes eran algunos de sus famosos favoritos. Después se les presentaron estos en la pantalla del ordenador y se registró la actividad de los electrodos implantados. En la primera parte del vídeo se observa cómo la neurona de Marilyn Monroe se dispara repetidamente (cada bip sonoro corresponde a un potencial de acción) cuando se presenta su imagen. En la segunda parte, el sujeto piensa en Marilyn Monroe o Josh Brolin y, controlando el ordenador, consigue que este presente la imagen en la que piensa. Esto supone un avance más en la interfaz cerebro máquina BCI.

El homúnculo de Penfield

Wilder Penfield creó su famoso homúnculo en los años 40 y 50. Aplicaba una pequeña corriente eléctrica a pacientes que iban a ser operados de epilepsia para saber el grupo de neuronas a extirpar. Preguntando a los pacientes que sentían realizó un detallado mapa de la corteza cerebral. El más conocido es su homúnculo sensoriomotor.

Ejemplos de uso de electroencefalograma EEG

La Universidad de Zaragoza tiene un grupo líder mundial en tecnología de Interfaz Cerebro Máquina (BCI) a través de la medición del registro del electroencefalograma (EEG). Han desarrollado una silla de ruedas que se mueve controlada por EEG. El objetivo es que puedan usarla pacientes paralizados que no pueden siquiera hablar o mover los ojos.

Artículo publicado originalmente en ALT1040

Neuroimagen (I): Una mirada al interior del cerebro

Desde que en 1791 Luigi Galvani publicó su estudio sobre la estimulación eléctrica en los nervios de las ranas, toda una línea de investigación se ha dedicado a ver el interior del cerebro y las neuronas. Es la neuroimagen. Ver lo que ocurre en nuestro interior es esencial para comprender el sistema nervioso y su funcionamiento.
Algunas técnicas de neuroimagen muestran el cerebro en vivo, según están ocurriendo los sucesos cerebrales. Unas técnicas proporcionan fotos estáticas mientras otras nos ofrecen imágenes en movimiento. También permiten reconstrucciones tridimensionales del cerebro. La neuroimagen posibilita la comparación entre cerebros sanos y cerebros con lesiones. Incluso podemos realizar diagnósticos en personas que no están en condiciones de cooperar como en el estado de inconsciencia.
Las aplicaciones de la neuroimagen son varias. Una de ellas es la investigación: cómo está hecho el cerebro y cómo actúa y responde a los estímulos. Otra aplicación es el diagnóstico de anomalías. También se usa para proporcionar herramientas de comunicación entre el sujeto y el medio llamadas Brain Computer Interface (BCI).
Hay varios parámetros importantes al evaluar las técnicas de neuroimagen. Algunos de ellos son:

• El precio del instrumental. Así, los aparatos de resonancia magnética RMI están en el entorno del millón de euros y los cascos de electroencefalograma EEG cuestan pocos euros.
  
• Ser invasivo. En qué medida la técnica molesta o compromete al sujeto. La implantación de electrodos intracraneales EIC es muy invasiva, pero el EEG o MRI son poco invasivos.
  
• Resolución espacial. ¿Cuál es el tamaño del área que estamos midiendo? Lo electrodos intracraneales tiene una resolución excelente, podemos medir hasta una única neurona aunque suele medirse un grupo de ellas. La RMI tiene una aceptable resolución espacial y mide un área de cientos de miles de neuronas. El EEG tiene una resolución espacial muy baja: con poco más de una docena de electrodos se mide toda la actividad cerebral.
  
• Resolución temporal. ¿Qué intervalo de tiempo estamos midiendo? El potencial de acción (el disparo) de una neurona dura 1 milisegundo. La resolución temporal de los electrodos intracraneales y del EEG es muy buena y cubren este intervalo. En cambio la resonancia funcional magnética tiene una resolución temporal baja, del orden del segundo.
  

La neuroimagen es una especialidad que abarca expertos de múltiples disciplinas como biólogos, físicos, médicos, matemáticos y psicólogos y es una herramienta esencial para la comprensión del cerebro y la mente. Las técnicas de neuroimagen, depuradas y abaratadas, en manos de la brillante creatividad que muestra el mundo moderno, proporcionarán aplicaciones que hoy no podemos siquiera imaginar.

Entrada publicada originalmente en ALT1040

Leer la mente

¿Podemos leer la mente? Estrictamente hablando no. Pero nuevos avances indican que en el futuro las cosas cambiarán.

En cierto modo estamos permanentemente leyendo la mente de las personas con las que interaccionamos. Hacemos supuestos de lo que piensan (teoría de la mente) y acertamos en buena medida. El lenguaje no verbal es un buen indicador de lo que pasa por la cabeza de nuestro interlocutor: sus gestos, su cara, sus movimientos, sus ojos. Por supuesto tenemos una buena idea si esa persona usa el lenguaje, nos habla y nos dice lo que piensa.

Con las nuevas herramientas de neuroimagen, especialmente la resonancia funcional magnética fMRI, entramos en una nueva dimensión. La fMRI mide el consumo de oxigeno del cerebro con una resolución de un voxel (aproximadamente un cubo de 2mm de lado). No mide la actividad neuronal, esta se infiere a partir del consumo de oxígeno. La resolución espacial es muy alta (aunque en un voxel caben cientos de miles de neuronas). El problema (entre otros) es que la resolución temporal es muy baja (1s frente a las neuronas que disparan en la frontera de 1ms).

En la imagen adjunta de 2008 se observa que la decodificación de imágenes estáticas es bastante buena y se puede leer neuron, la palabra presentada al sujeto.

Pero la experiencia visual común es la de imágenes en movimiento. Y aunque no pretendamos llegar al milisegundo de la neurona, sí al ritmo del cine: 24 imágenes por segundo, lejos de la resolución temporal del fMRI.

En el último estudio publicado, el equipo de la Universidad de Berkeley logra decodificar los vídeos que el sujeto está viendo. El resultado es muy borroso, pero la tecnología y los modelos se irán refinando.

El cerebro está organizado en áreas jerárquicas (aunque no solo). El córtex visual tiene un área primaria V1 que recibe los impulsos de la retina y analiza formas simples como líneas de determinada orientación y movimiento. El resultado de V1 pasa a otras áreas jerárquicamente superiores que analizan otros rasgos progresivamente más complejos hasta llegar al reconocimiento de caras, objetos y palabras.

En el estudio se presentan horas de vídeo a los sujetos participantes y se recogen sus datos de fMRI. Para cada voxel se crea un diccionario de datos. Después se presentan imágenes nuevas y se utiliza el diccionario para suponer lo que está viendo el sujeto. El diccionario es una media de imágenes de youtube.

Aunque el resultado es borroso, en el futuro la tecnología mejorará. Pero no solo eso. Solo hay creado el diccionario del área visual primaria V1. Los investigadores quieren crear los diccionarios del resto de áreas visuales de modo que el programa relacionará ángulos y líneas con caras de personas concretas y realizará predicciones mucho más fiables.

No podemos leer la mente pero nos acercamos.

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Entrevista a Jack Gallant, profesor de Psychology and Neuroscience Programs in Bioengineering, Biophysics and Vision Science at UC Berkeley

¿Por qué los androides generan el "Valle Inquietante" (Uncanny Valley)?

El valle inquietante se refiere al fenómeno por el que las representaciones humanas (androides, muñecos, avatares...) generan repulsión. Cuanto más se parecen a los humanos, más familiares nos resultan. Hasta que llega un momento en que pasan a ser muy desagradables. Valle se refiere a la forma de la curva gráfica.
Un equipo de la Universidad de San Diego ha escaneado con resonancia funcional magnética los cerebros de sujetos expuestos al fenómeno.
Se realizaron vídeos de un androide Repliee Q2. También del mismo androide pero despojado de su piel, es decir, mostrando las interioridades del robot que es. El tercer vídeo es de la mujer que sirvió de modelo al androide realizando los mismos ejercicios.

La presentación del vídeo del androide produjo una altísima activación de algunas áreas cerebrales, lo que no ocurría con el robot ni con la mujer. En concreto en la parte del córtex parietal que conecta otras dos áreas: el área visual que procesa los movimientos corporales y el área motora donde se supone que se encuentran las neuronas espejo (neuronas de empatía también llamadas "el mono-ve, el mono-hace").
La interpretación que hacen los autores del estudio es que algo "no cuadra" con los androides. El robot tiene aspecto y movimiento de robot. El humano tiene aspecto y movimiento humano. Pero el androide tiene aspecto humano y movimiento de robot. Se rompe la expectativa como en el caso de tocar una mano fría.
La incongruencia parece esencial en el caso del valle inquietante, fenómeno que también ocurre con imágenes estáticas y que también les sucede a los monos. Otra explicación es que ese casi humano podría estar enfermo y transmitirnos su enfermedad, cosa que un robot no haría.
En todo caso, los creadores de productos de animación en que aparecen androides deberían evaluar el efecto que va a producir su criatura que muy bien puede ser el de repugnancia y rechazo.

Neuromarketing

El pasado 3 de Octubre se celebró en Madrid una demo-coloquio sobre neuromarketing presentada por Bit&Brain Technologies empresa de Zaragoza y Ángel Nuñez, profesor de Estrategia y Marketing en el IE Business School.

Realizar una demo es algo poco usual y valiente debido a la complejidad que suele conllevar y al efecto demo en el que todo lo que funcionaba en casa tiende a estropearse en la demo. La demo fue por el contrario un éxito demostrando todo lo que la neurotecnología puede hacer en favor del marketing.

El equipo de Bit&Brain Technologies es especialista en el uso y análisis de las señales obtenidas por electroencefalograma EEG. Su uso es muy diverso y, además del conocido uso clínico, puede aplicarse a múltiples campos como el propio neuromarketing, mejora de memoria, rehabilitación etc.

Las dos tecnologías más usadas en la imagen cerebral son EEG y fMRI. Cada una tiene sus ventajas e inconvenientes. La resonancia funcional magnética fMRI proporciona una resolución espacial grande del cerebro en 3D. Es decir, puede determinarse con claridad en que parte del cerebro se ha originado la señal. La resolución temporal es por el contrario muy baja, del orden de 1 segundo. Además requiere un equipo sumamente caro. El EEG tiene una resolución espacial muy baja: se colocan hasta 64 electrodos superficiales y es prácticamente imposible saber de donde viene la señal que medimos. Por el contrario, la resolución temporal es muy alta, del orden de la centésima de segundo. Es además muy barata, requiere unos cascos, es portable y pude realizarse a domicilio.

En el coloquio quedó de manifiesto que el neuromarketing requiere que la neurotecnología sea transparente al marketing y que ambos deben establecer un diálogo para determinar qué señales neurales resultan útiles para una campaña de marketing. Por otra parte nada distinto de la aplicación de la tecnología a cualquier otra área (el responsable de una cadena de supermercados quiere saber qué se vende más y no qué servidores, software o infraestructura está detrás).

El neuromarketing es un nuevo campo de gran futuro en el que aún se generan falsas expectativas, pero con trabajo y comunicación entre las partes dará grandes resultados.

Os dejo un vídeo sobre neuromarketing con la presentación incluida.

Demo-coloquio sobre neuromarketing.

El próximo 3 de octubre en Madrid se va a celebrar una demo-coloquio sobre neuromarketing a la que estás invitado.

BitBrain Technologies es una empresa spin-off de la Universidad de Zaragoza especializada en desarrollar aplicaciones de neurotecnología. Pioneros en el área de la neuroimagen y en sus aplicaciones prácticas están presentes en múltiples foros internacionales. Organizan una demo-coloquio el día 3 de Octubre en Madrid.
Adjunto los detalles.

El neuromarketing es la aplicación de las neurociencias al marketing y consiste en medir y decodificar la actividad cerebral que provoca un nuevo producto, campaña de publicidad, logo, etc.

Este tipo de información es especialmente interesante cuando se quiere captar reacciones no conscientes, máxime teniendo en cuenta que la mayoría de decisiones que toma el ser humano son subconscientes. Es por esto que, en los últimos años, cada vez son más las empresas que se sienten atraídas hacia estas nuevas herramientas.

Sin embargo, dada la complejidad de la neurotecnología, no resulta fácil evaluar el enfoque y la validez de un estudio de neuromarketing. El objetivo de esta demo-coloquio es identificar las claves para abordar de una manera eficiente un estudio de neuromarketing y conocer el rango de posibilidades que las neurociencias ofrecen en el terreno de la investigación de marketing, contando para ello con una demostración en vivo.

Como empresa especializada en desarrollar aplicaciones de neurotecnología, BitBrain Technologies (empresa spin-off de la Universidad de Zaragoza) te invita a compartir esta demo-coloquio con María López (CEO) y Javier Mínguez (CTO y director del grupo de investigación de la Universidad de Zaragoza en neurotecnología), investigadores con más de 15 años de experiencia en el campo de la neurotecnología, con publicaciones en los congresos más prestigiosos y colaboraciones con organismos de investigación de toda Europa. Además, contaremos con Ángel Nuñez, profesional con amplia experiencia en el ámbito del marketing, socio-director de Dia D Marketing de Impacto y profesor de Estrategia y Marketing en el IE Business School.

Por último, tras conocer las posibilidades que nos brinda la neurotecnología en el ámbito del marketing, se abrirá un debate para discutir sobre la utilidad que estas nuevas herramientas son capaces de proporcionar.

La asistencia a la demo-coloquio es gratuita pero el aforo es limitado. Por favor, formaliza tu inscripción aquí.

Día: 3 de octubre de 2011

Hora: 19.00 horas

Lugar: Sala Innovation del Hub Madrid

Cómo engañar a un detector de mentiras basado en fMRI

¿Es posible engañar a un detector de mentiras basado en un escáner fMRI? Sí, con facilidad.

La resonancia funcional magnética fMRI es una herramienta de gran utilidad en el estudio del cerebro. Recientemente se ha postulado como detector de mentiras. Varias compañías comerciales ofrecen el servicio y ha habido debates en juicios sobre su uso, aunque siempre ha sido rechazado.

Los estudios sobre su eficacia han sido contundentes hasta la fecha. Su fiabilidad es del 100%. Sin embargo, en un nuevo estudio en el que se enseña a los sujetos a engañar al detector de mentiras, la fiabilidad cae hasta el 33%.

En el estudio se ha usado un paradigma clásico de detección de mentiras.

Veintiséis participantes fueron sometidos a un escáner fMRI mientras se les mostraban seis fechas una a una. Para cada fecha debían de pulsar un botón si se trataba de la fecha de su nacimiento. En el primer caso se les pidió que dijeran la verdad, se les presentaron seis fechas que no eran las de su nacimiento y dijeron la verdad: no. En el segundo caso se les presentaba entre las fechas la de su nacimiento y debían mentir: decir que no a todas. Esta prueba se parece a los casos reales de los juicios en los que a un sospechoso se le presentan varios cuchillos y debe de decir si alguno es suyo (si el detector de mentiras nota que el sospechoso se pone nervioso a la vista del cuchillo del crimen, cabe inferir que es su cuchillo).

Cuando los participantes mentían y decían no a la vista de la fecha de su nacimiento, la mentira se reflejaba en su actividad neural. Ambos lados de la parte más frontal del cerebro se activaban. Centrándose en la actividad de estas áreas, un algoritmo podía adivinar con una exactitud del 100% que el participante mentía. 

Hasta aquí lo ya conocido. En el nuevo experimento se les enseñó a mentir de una sencilla forma. Debían de mover ligeramente el dedo de una mano o de un pié en 3 de las 6 fechas irrelevantes. Esto producía actividad neural similar a la producida al mentir de modo que el algoritmo ya solo detectaba un 33% de las mentiras en lugar del 100%. El escáner no distinguía entre mentir delante de la fecha de nacimiento o mover el dedo delante de una fecha irrelevante.

La resonancia funcional magnética fMRI es una poderosa herramienta de investigación y es probable que acabe utilizándose en los juicios para detectar la huella neural del crimen, pero antes de que esto ocurra ha de superar muchas pruebas y refinar sus resultados.

Psicología de la música V. Sobre la improvisación musical

La improvisación musical es un acto cuya contemplación nos deja perplejos. Pura creatividad, surge de la nada, navega por lo desconocido, deambula por el borde del abismo para regresar tranquilamente a casa. ¿Qué hace el cerebro? Seed publica un excelente reportaje sobre estas actuaciones reservadas solo a los mejores.

Es común atribúir la improvisación al jazz. Pero se da también en la música clásica. Una cadenza es un pasaje en la que la orquesta se interrumpe y deja solo al interprete el cual es libre de improvisar, aunque a menudo ya está escrita de antemano. Robert Levin es un pianista clásico especialista en improvisaciones en el escenario. Es capaz de improvisar al estilo de Mozart, Beethoven, Schubert y Mendelssohn. Levin estaba interpretando en Bremen a Beethoven cuando pensó que quizá había ido demasiado lejos. Beethoven permite al interprete modular o cambiar la tonalidad durante sus cadenzas. La pieza es en Do mayor, pero Levin había ido cambiando hasta llegar a Fa# mayor, muy lejos de la tonalidad original. A poco que siguiera, era más corto dar la vuelta entera y volver por el otro lado como si hubieras recorrido 20.000 km por el ecuador y fuera igual de largo seguir que volver. Levin se detuvo, la orquesta esperaba expectante a que la cadenza terminara para reincorporarse al concierto, el público comenzaba a inquietarse. ¿Cómo regresar?

Lo que sucedió después, dice Levin, fue verdaderamente milagroso. "Empecé a tocar de nuevo. Y por decirlo así, me deslicé sobre la piel de plátano de un acorde de séptima disminuida y a través de un enarmónico juego de manos -que no estaba previsto- me encontré de repente de regreso a casa."

La neurona de Marilyn Monroe

En todos nuestros cerebros hay neuronas que responden preferentemente a una imagen de Marilyn Monroe. En este experimento los investigadores registran esta neurona y demuestran como se puede controlar un ordenador con el pensamiento.

La epilepsia que no responde bien a fármacos, con frecuencia se opera. Para localizar el foco, qué grupo de neuronas está causando el mal, se introducen electrodos intracraneales y se registra la actividad de las neuronas. En este estudio, se implantaron electrodos en el cerebro de los pacientes, se cerró el orificio y se registró el comportamiento de las neuronas durante varios días antes de proceder a la operación de extirpar el foco epiléptico.

Se sabe que neuronas individuales responden a ciertas vistas: algunas responden a caras felices, otras a caras tristes, unas a casas y otras a personas. También hay algunas que responden a caras concretas.

Se preguntó a los pacientes quienes eran algunos de sus famosos favoritos. Después se les presentaron estos en la pantalla del ordenador y se registró la actividad de los electrodos implantados. En la primera parte del experimento se observa cómo la neurona de Marilyn Monroe se dispara repetidamente (cada bip sonoro corresponde a un potencial de acción) cuando se presenta su imagen. En la segunda parte, el sujeto piensa en Marilyn Monroe o Josh Brolin y, controlando el ordenador, consigue que este presente la imagen en la que piensa. Esto supone un avance más en la interfaz cerebro máquina BCI.

EL proyecto Conectoma Humano del NIH

Los Institutos Nacionales de la Salud NIH americanos han otorgado subvenciones por un total de 40 millones de dólares durante cinco años para crear un mapa de las conexiones de cerebro  humano en alta resolución. Se trata de "un ambicioso esfuerzo para mapear las vías neurales que subyacen al funcionamiento del cerebro humano". Esta es la página web con más información.

Una de las subvenciones se destina a escanear con resonancia magnética avanzada, fMRI en resposo y en actividad, DTI y magnetoencelografía a más de 1000 personas incluyendo estudios de gemelos, correlación con pruebas de comportamiento y perfiles genéticos. Los datos serán de libre acceso y permitirán un detallado análisis.

La otra subvención se dedicará a la creación de un escáner de resonancia magnética de última generación de 3T que mejorará la calidad y la resolución espacial de los datos de conectividad del cerebro.

Jornada sobre el proyecto Cajal Blue Brain

El día 11 de Noviembre de 2010 se celebró la jornada "Circuitos corticales y cognición: el proyecto "Cajal Blue Brain"" en el aula Gregorio Marañón del Ilustre Colegio Oficial de Médicos de Madrid. La calidad de los ponentes, el marco en el que se celebró, el renombre del proyecto y el contenido de los temas tratados convirtieron la jornada en un acto de sumo interés.

El aula tiene el sabor de los tiempos en los que los estudiantes ocupaban los pasillos del piso superior para observar las operaciones realizadas por sus profesores. Entre otros, impartió allí sus clases Santiago Ramón y Cajal. La jornada fue intensa y daré solo un apunte aproximado de los temas tratados y recogidos por mi memoria.

Carlos Pelta de la UCM (Universidad Complutense de Madrid) fue el atento organizador que aunó esfuerzos y voluntades para que el acto pudiera desarrollarse y al que todo el mundo quedó agradecido.

Gonzalo León Serrano, Vicerrector de Investigación de la UPM (Universidad Politécnica de Madrid), explicó los desafíos de una investigación de este tipo. Las universidades están acostumbradas a proyectos a corto plazo con escasa cooperación. El Proyecto Cajal Blue Brain cambia por completo el paradigma. Supone una enorme inversión de 25M€, el trabajo interdisciplinar de muchas especialidades distintas y la coordinación con otras instituciones, notablemente la EPLF (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne). Explicó el Vicerrector cómo convenció al Ministerio, como uso similares argumentos para convencer a la UE y el particular mecanismo de financiación que ha permitido que el proyecto se lleve a cabo.

Manuel Martín-Loeches (UCM-ISCIII), autor del libro La mente del 'Homo Sapiens', planteó con acierto la investigación actual basándose en la idea de la importancia de las conexiones. La diferencia esencial entre el hombre y otras especies no está sola ni principalmente en el tamaño del cerebro sino en el mayor número de conexiones y en las áreas que estas enlazan. Dos son las líneas de investigación que se siguen: la microscópica cuyo mayor exponente es el proyecto "Blue Brain" y la macroscópica encabezada por el proyecto "Human Connectome"

Javier DeFelipe, uno de los investigadores españoles de más renombre internacional comenzó por exponer el legado de Cajal que da nombre de pila al proyecto "Cajal Blue Brain". Explicó el detalle de las espinas dendríticas, la dificultad de su observación con el microscopio, mostró con orgullo imágenes de su nuevo microscopio Zeiss (herramienta esencial que le sirve al igual que a Cajal para desarrollar su investigación) y nos enseñó la imagen de un cubo tridimensional perteneciente a una microcolumna neocortical con sus neuronas, axones, dendritas y sinapsis.

José María Peña nos contó qué hace un ingeniero informático en biomedicina. Explicó que las áreas de colaboración son 3: proporcionar equipamiento, analizar y modelizar los datos y realizar simulaciones. Detalló el funcionamiento del microscopio y el programa Espina desarrollado para interpretar sus datos (en esencia, el microscopio toma una fotografía y después corta la superficie, toma otra fotografía y corta... y va pasando estas fotos a programa que reconstruye una imagen 3D). Como anécdota recordó que el éxito de un proyecto interdisciplinar consiste en poder tomarte un café con el informático o el neurocientífico y comentar los temas en contraposición a edificios o ciudades separadas y conferencias mensuales que dificultan enormemente la compartición de ideas.

Después de un vino y visita a las instalaciones, Fernando Maestú (CTB y UCM) habló de su trabajo puntero en magnetoencefalografía. Aparte de otras muchas aplicaciones, en la actualidad trabajan en la detección precoz del Alzheimer. En resumen, las conexiones empeoran, el cerebro se esfuerza más para suplir el defecto y la magnetoencefalografía puede captarlo antes de que aparezcan los primeros síntomas cognitivos claros.

Tuvimos finalmente un sabroso debate en el que se plantearon nuevos senderos y que da una medida la buena salud que muestra el estudio computacional del cerebro.