La grabación de señales eléctricas desde el interior de una neurona en el cerebro vivo puede revelar una gran cantidad de información sobre la función de esa neurona y cómo se coordina con otras células en el cerebro. Sin embargo, realizar este tipo de grabación es extremadamente difícil, por lo que solo un puñadode laboratorios de neurociencia en todo el mundo lo hacen.
Para que esta técnica esté más ampliamente disponible, los ingenieros del MIT han ideado una forma de automatizar el proceso, utilizando un algoritmo informático que analiza las imágenes del microscopio y guía un brazo robótico a la celda objetivo.
Esta tecnología podría permitir a más científicos estudiar neuronas individuales y aprender cómo interactúan con otras células para permitir la cognición, la percepción sensorial y otras funciones cerebrales. Los investigadores también podrían usarla para aprender más sobre cómo los circuitos neuronales se ven afectados por los trastornos cerebrales.
"Saber cómo se comunican las neuronas es fundamental para la neurociencia básica y clínica. Nuestra esperanza es que esta tecnología le permita ver lo que sucede dentro de una célula, en términos de cómputo neuronal o en un estado de enfermedad", dice Ed Boyden, unprofesor asociado de ingeniería biológica y ciencias del cerebro y cognitivas en el MIT, y miembro del Media Lab del MIT y del Instituto McGovern para la Investigación del Cerebro.
Boyden es el autor principal del artículo, que aparece en la edición del 30 de agosto de neurona . El autor principal del artículo es el estudiante graduado del MIT Ho-Jun Suk.
guía de precisión
Durante más de 30 años, los neurocientíficos han estado utilizando una técnica conocida como pinzamiento de parche para registrar la actividad eléctrica de las células. Este método, que consiste en poner una pipeta de vidrio pequeña y hueca en contacto con la membrana celular de una neurona, luego abrirsubir un pequeño poro en la membrana, por lo general, un estudiante de posgrado o postdoctorado necesita varios meses para aprender. Aprender a realizar esto en las neuronas del cerebro de los mamíferos vivos es aún más difícil.
Hay dos tipos de pinzamiento de parche: un método "ciego" no guiado por imágenes, que es limitado porque los investigadores no pueden ver dónde están las células y solo pueden grabar desde cualquier celda que la pipeta encuentra primero, y una guía guiada por imágenesversión que permite apuntar a una celda específica.
Hace cinco años, Boyden y sus colegas del MIT y Georgia Tech, incluido el coautor Craig Forest, idearon una forma de automatizar la versión ciega de la fijación de parches. Crearon un algoritmo informático que podría guiar la pipeta a una celda en función de las medicionesde una propiedad llamada impedancia eléctrica, que refleja lo difícil que es que la electricidad salga de la pipeta. Si no hay celdas alrededor, la electricidad fluye y la impedancia es baja. Cuando la punta golpea una celda, la electricidad no puede fluir comobien y la impedancia sube
Una vez que la pipeta detecta una celda, puede dejar de moverse instantáneamente, evitando que se asome a través de la membrana. Luego, una bomba de vacío aplica succión para formar un sello con la membrana de la celda. Luego, el electrodo puede atravesar la membrana para registrar elactividad eléctrica interna de la célula.
Los investigadores lograron una precisión muy alta usando esta técnica, pero aún así no se pudo utilizar para apuntar a una célula específica. Para la mayoría de los estudios, los neurocientíficos tienen un tipo de célula particular sobre el que les gustaría aprender, dice Boyden.
"Podría ser una célula que está comprometida en el autismo, o está alterada en la esquizofrenia, o una célula que está activa cuando se almacena un recuerdo. Esa es la célula que desea conocer", dice.no quiere parchear mil celdas hasta que encuentre la que sea interesante "
Para permitir este tipo de orientación precisa, los investigadores se propusieron automatizar la fijación de parches guiada por imágenes. Esta técnica es difícil de realizar manualmente porque, aunque el científico puede ver la neurona objetivo y la pipeta a través de un microscopio, debecompensar el hecho de que las células cercanas se moverán cuando la pipeta ingrese al cerebro.
"Es casi como tratar de alcanzar un objetivo en movimiento dentro del cerebro, que es un tejido delicado", dice Suk. "Para las máquinas es más fácil porque pueden hacer un seguimiento de dónde está la célula, pueden mover automáticamente el foco delmicroscopio, y pueden mover automáticamente la pipeta ".
Al combinar varias técnicas de procesamiento de imágenes, los investigadores idearon un algoritmo que guía la pipeta a una distancia aproximada de 25 micras de la celda objetivo. En ese punto, el sistema comienza a depender de una combinación de imágenes e impedancia, que es másprecisa para detectar el contacto entre la pipeta y la célula objetivo que cualquiera de las señales solas.
Los investigadores tomaron imágenes de las células con microscopía de dos fotones, una técnica de uso común que utiliza un láser pulsado para enviar luz infrarroja al cerebro, iluminando las células que han sido diseñadas para expresar una proteína fluorescente.
Utilizando este enfoque automatizado, los investigadores pudieron identificar y registrar con éxito dos tipos de células: una clase de interneuronas, que transmiten mensajes entre otras neuronas, y un conjunto de neuronas excitadoras conocidas como células piramidales. Lograron un éxitotasa de aproximadamente el 20 por ciento, que es comparable al desempeño de científicos altamente capacitados que realizan el proceso manualmente.
Desentrañar circuitos
Esta tecnología allana el camino para estudios en profundidad del comportamiento de neuronas específicas, que podrían arrojar luz tanto sobre sus funciones normales como sobre cómo salen mal en enfermedades como el Alzheimer o la esquizofrenia. Por ejemplo, las interneuronas que estudiaron los investigadoresen este artículo se han relacionado previamente con la enfermedad de Alzheimer. En un estudio reciente de ratones, dirigido por Li-Huei Tsai, director del Instituto Picower de Aprendizaje y Memoria del MIT, y realizado en colaboración con Boyden, se informó que inducía una frecuencia específica deLa oscilación de las ondas cerebrales en las interneuronas del hipocampo podría ayudar a eliminar las placas amiloides similares a las que se encuentran en los pacientes con Alzheimer.
"Realmente te encantaría saber qué está sucediendo en esas células", dice Boyden. "¿Están enviando señales a células específicas aguas abajo, que luego contribuyen al resultado terapéutico? El cerebro es un circuito, y para comprender cómo funciona un circuito,debes poder monitorear los componentes del circuito mientras están en acción "
Esta técnica también podría permitir el estudio de preguntas fundamentales en neurociencia, como la forma en que las neuronas individuales interactúan entre sí a medida que el cerebro toma una decisión o recuerda un recuerdo.
Para ayudar a otros laboratorios a adoptar la nueva tecnología, los investigadores planean poner los detalles de su enfoque en su sitio web autopatcher.org .
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Massachusetts . Original escrito por Anne Trafton. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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