La rata en un laberinto puede ser uno de los motivos de investigación más clásicos en la ciencia del cerebro, pero se describe una nueva innovación en Informes de celda por una colaboración internacional de científicos muestra hasta qué punto estos experimentos todavía están empujando la vanguardia de la tecnología y la neurociencia por igual.
En los últimos años, los científicos han demostrado que al registrar la actividad eléctrica de grupos de neuronas en áreas clave del cerebro, podían leer los pensamientos de una rata sobre dónde estaba, tanto después de que realmente corriera el laberinto como también más tarde cuando soñaríade correr el laberinto mientras duerme, un proceso clave para consolidar su memoria. En el nuevo estudio, varios de los científicos involucrados en ser pioneros en tales métodos de lectura mental ahora informan que pueden leer esas señales en tiempo real mientras la rata correel laberinto, con un alto grado de precisión y la capacidad de dar cuenta de la relevancia estadística de las lecturas casi instantáneamente después de que se realizan.
Los investigadores dijeron que la capacidad de rastrear de manera tan robusta las representaciones espaciales de la rata en tiempo real abre la puerta a una clase completamente nueva de experimentos. Predicen que estos experimentos producirán nuevas ideas sobre el aprendizaje, la memoria, la navegación y la cognición al permitirlesno solo decodificar el pensamiento de ratas como sucede, sino también intervenir instantáneamente y estudiar los efectos de esas perturbaciones.
"El uso de la decodificación en tiempo real y el control de circuito cerrado de la actividad neuronal transformará fundamentalmente nuestros estudios sobre el cerebro", dijo el coautor del estudio Matthew Wilson, profesor de neurobiología Sherman Fairchild en el Instituto Picower de Aprendizaje y Memoria del MIT.
La colaboración detrás del nuevo artículo comenzó en el laboratorio de Wilson en el MIT hace casi 10 años. En ese momento, los autores correspondientes Zhe Sage Chen, ahora profesor asociado de psiquiatría y neurociencia y fisiología en la Universidad de Nueva York, y Fabian Kloosterman, ahoraInvestigador principal en Neuro-Electronics Research Flanders imec, KU Leuven y VIB y profesor en KU Leuven en Bélgica, ambos fueron académicos postdoctorales en el MIT.cerebro, el equipo comenzó una serie de innovaciones técnicas que mejoraron progresivamente la capacidad del campo para decodificar con precisión cómo el cerebro representa el lugar tanto durante la navegación como durante el sueño o el descanso. Alcanzaron un primer hito en 2013 cuando el equipo publicó su novedoso enfoque de decodificación en unartículo en el Journal of Neurophysiology. El nuevo enfoque permite a los investigadores descifrar directamente los patrones espaciotemporales del hipocampo detectados en el registro tetrodesuena sin la necesidad de clasificar los picos, un proceso computacional que lleva mucho tiempo y es propenso a errores.
En el nuevo estudio, el equipo muestra que al implementar su software de decodificación neural en un chip de unidad de procesamiento gráfico GPU, el mismo tipo de hardware de procesamiento altamente paralelo favorecido por los videojugadores, pudieron lograr incrementos sin precedentes en la decodificación yvelocidad de análisis. En el estudio, el equipo muestra que el sistema basado en GPU era 20-50 veces más rápido que el uso de chips de CPU multinúcleo convencionales.
También muestran que el sistema sigue siendo rápido y preciso incluso cuando se manejan más de mil canales de entrada. Esto es importante porque extiende el enfoque de decodificación en tiempo real a los nuevos dispositivos de grabación cerebral de alta densidad, como la sonda de neuropixels.desarrollado por imec, HHMI y otras instituciones piense en un registro de muchos electrodos de cientos de células, que prometen medir la actividad cerebral celular a escalas más grandes y con más detalle.
Además, el nuevo estudio informa la capacidad del software para proporcionar una evaluación estadística rápida de si un conjunto de patrones de actividad espacio-temporal neural reactivados realmente pertenece a la tarea, o tal vez no esté relacionado.
"Estamos proponiendo una solución elegante usando computación GPU no solo para decodificar información sobre la marcha sino también para evaluar la importancia de la información sobre la marcha", dijo Chen, cuyo estudiante graduado Sile Hu es el autor principal del nuevo artículo.
Hu probó una amplia gama de grabaciones neuronales en áreas del cerebro como el hipocampo, el tálamo y la corteza en múltiples ratas, ya que corrieron una variedad de laberintos que van desde senderos simples hasta un espacio abierto. En un video que acompaña al artículo,La lectura del sistema de 36 canales de electrodos en el hipocampo rastrea la posición real medida de la rata en el espacio abierto y proporciona estimaciones en tiempo real de la posición decodificada de la actividad cerebral. Solo ocasionalmente y brevemente las trayectorias divergen mucho.
El software del sistema es de código abierto y está disponible para que lo descarguen otros neurocientíficos github.com/yuehusile/real_time_read_out_GPU y usar libremente, dijeron Chen y Wilson.
Cerrando el ciclo
Experimentos previos que registraron representaciones neuronales del lugar han ayudado a mostrar que los animales reproducen sus experiencias espaciales durante el sueño y han permitido a los investigadores comprender más acerca de cómo los animales confían en la memoria al tomar decisiones sobre cómo navegar, por ejemplo, para maximizar las recompensaspuede encontrar en el camino. Tradicionalmente, sin embargo, las lecturas del cerebro se han analizado después del hecho, o "fuera de línea". Más recientemente, los científicos han comenzado a realizar análisis en tiempo real, pero estos se han limitado tanto en el detalle del contenido comotambién en la capacidad de comprender si las lecturas son estadísticamente significativas y, por lo tanto, relevantes.
En un reciente gran paso adelante, Kloosterman y otros dos coautores del nuevo estudio, los estudiantes graduados Davide Ciliberti y Frédéric Michon, publicaron un artículo en eLife sobre una lectura en tiempo real y en ciclo cerrado de la reproducción de la memoria del hipocampomientras las ratas navegaban por un laberinto de 3 brazos. Ese sistema usaba CPU de múltiples núcleos.
"El nuevo sistema de GPU acercará aún más el campo a una lectura detallada, en tiempo real y altamente escalable de las deliberaciones internas del cerebro", dice Kloosterman, "eso será necesario para aumentar nuestra comprensión de cómo estas reproduccioneslos eventos impulsan la formación y el comportamiento de la memoria "
Al combinar estas capacidades con la optogenética, una tecnología que hace que las neuronas sean controlables con destellos de luz, los investigadores podrían realizar estudios de "circuito cerrado" en los que podrían usar su lectura instantánea del pensamiento espacial para desencadenar manipulaciones experimentales. Por ejemplo, pudieron ver qué sucede con el rendimiento de navegación el día después de interferir con la repetición durante el sueño, o podrían determinar qué podría hacer temporalmente la interrupción de la comunicación entre la corteza y el hipocampo cuando una rata se enfrenta a una decisión clave sobre qué dirección tomar.
Hu también está afiliado a la Universidad de Zhejiang en China. Además de él, Wilson, Chen, Kloosterman, Ciliberti y Michon, los otros autores del artículo son Andres Grosmark de la Universidad de Columbia, Daoyun Ji del Colegio de Medicina Baylor, Héctor Penagos deInstituto Picower del MIT, y György Buzsáki de NYU.
La financiación para el estudio provino de los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU., La Fundación Nacional de Ciencias, el Centro de Mentes y Máquinas Cerebrales financiado por NSF del MIT, la Fundación de Investigación - Flandes FWO, la Fundación Nacional de Ciencias de China y los SimonsFundación.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto Picower en el MIT . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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