Abrir los ojos inmediatamente proporciona una percepción visual del mundo, y parece muy fácil. Pero el proceso que comienza con los fotones golpeando la retina y termina con 'ver' está lejos de ser simple. La tarea fundamental del cerebro en 'ver'es reconstruir información relevante sobre el mundo a partir de la luz que llega a los ojos. Debido a que este proceso es bastante complejo, las células nerviosas del cerebro, las neuronas, también reaccionan a las imágenes de formas complejas.
Los enfoques experimentales para caracterizar sus respuestas a las imágenes han resultado desafiantes en parte porque la cantidad de imágenes posibles es interminable. En el pasado, las ideas seminales a menudo resultaban de estímulos que les gustaban a las neuronas en el cerebro. Encontrarlas dependía de la intuición delos científicos y una buena porción de suerte.
Investigadores del Baylor College of Medicine y la Universidad de Tübingen en Alemania han desarrollado un novedoso enfoque computacional para acelerar la búsqueda de estos estímulos óptimos. Construyeron redes neuronales artificiales profundas que pueden predecir con precisión las respuestas neuronales producidas por un cerebro biológico a visual arbitrarioestímulos. Estas redes pueden considerarse como un 'avatar virtual' de una población de neuronas biológicas, que pueden usarse para diseccionar los mecanismos neuronales de la sensación. Lo demostraron sintetizando nuevas imágenes que hicieron que neuronas particulares respondieran con mucha fuerza.
Su estudio fue publicado hoy en la revista Neurociencia de la naturaleza .
"Queremos entender cómo funciona la visión. Enfocamos este estudio desarrollando una red neuronal artificial que predice la actividad neuronal producida cuando un animal mira imágenes. Si podemos construir un avatar del sistema visual de este tipo, podemos realizar esencialmenteexperimentos ilimitados en él. Entonces podemos volver y probar en cerebros reales con un método que llamamos 'bucles de inicio' ", dijo el autor principal, el Dr. Andreas Tolias, profesor y Presidente de Neurociencia de la Fundación Brown en Baylor.
Para que la red aprenda cómo responden las neuronas, los investigadores primero registraron una gran cantidad de actividad cerebral usando un mesoscopio, un microscopio de imagen funcional a gran escala desarrollado recientemente.
"Primero, mostramos a los ratones alrededor de 5,000 imágenes naturales y registramos la actividad neuronal de miles de neuronas mientras veían las imágenes", dijo el primer autor, el Dr. Edgar Y. Walker, ex estudiante graduado en el laboratorio de Tolias y ahora un postdoctoralcientífico de la Universidad de Tübingen y Baylor. "Luego, utilizamos estas imágenes y los registros correspondientes de la actividad cerebral para entrenar una red neuronal artificial profunda para imitar cómo las neuronas reales respondían a los estímulos visuales".
"Para probar si la red realmente había aprendido a predecir respuestas neuronales a imágenes visuales como lo haría un cerebro de ratón vivo, mostramos las imágenes de red que no había visto durante el aprendizaje y vimos que predijo las respuestas neuronales biológicas con alta precisión,"dijo el coprimer autor, Dr. Fabian Sinz, profesor adjunto de neurociencia en Baylor y líder de grupo en la Universidad de Tübingen.
"Experimentar con estas redes reveló algunos aspectos de la visión que no esperábamos", dijo Tolias, fundador y director del Centro de Neurociencia e Inteligencia Artificial de Baylor. "Por ejemplo, encontramos que el estímulo óptimo para algunas neuronas enLas primeras etapas de procesamiento en el neocortex fueron tableros de ajedrez, o esquinas afiladas en lugar de bordes simples, que es lo que habríamos esperado de acuerdo con el dogma actual en el campo ".
"Creemos que este marco de adaptación de redes neuronales artificiales de alta precisión, realización de experimentos computacionales en ellas y verificación de las predicciones resultantes en experimentos fisiológicos puede usarse para investigar cómo las neuronas representan información en todo el cerebro. Esto eventualmente nos dará una mejoridea de cómo los complejos procesos neurofisiológicos en el cerebro nos permiten ver ", dijo Sinz.
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Materiales proporcionados por Baylor College of Medicine . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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