Investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte han demostrado la utilidad de la inteligencia artificial IA para identificar y categorizar la degeneración neuronal en el organismo modelo C. elegans . La herramienta utiliza aprendizaje profundo, una forma de IA, y debería facilitar y acelerar la investigación sobre la degeneración neuronal.
"Los investigadores quieren estudiar los mecanismos que impulsan la degeneración neuronal, con el objetivo a largo plazo de encontrar formas de frenar o prevenir la degeneración asociada con la edad o la enfermedad", dice Adriana San Miguel, autora correspondiente de un artículo sobre el trabajo yprofesor asistente de ingeniería química y biomolecular en NC State. "Nuestro trabajo aquí muestra que el aprendizaje profundo puede identificar con precisión los síntomas físicos de la degeneración neuronal; puede hacerlo más rápidamente que los humanos; y puede distinguir entre la degeneración neuronal causada por diferentes factores.
"Tener herramientas que nos permitan identificar estos patrones de degeneración neural nos ayudará a determinar el papel que juegan diferentes genes en estos procesos", dice San Miguel. "También nos ayudará a evaluar el efecto de diversas intervenciones farmacéuticas sobre la degeneración neural".en el organismo modelo. Ésta es una forma en la que podemos identificar candidatos prometedores para fármacos terapéuticos para abordar los trastornos neurológicos ".
Para este estudio, los investigadores se centraron en C. elegans , o lombriz intestinal, que es un organismo modelo ampliamente utilizado para estudiar el envejecimiento y el desarrollo del sistema nervioso. Específicamente, los investigadores se centraron en las neuronas PVD, que son células nerviosas que pueden detectar tanto el tacto como la temperatura. Los investigadores eligieron el PVDneurona porque se encuentra en todo el sistema nervioso de C. elegans y se sabe que se degenera debido al envejecimiento.
Los gusanos redondos son pequeños y transparentes, lo que significa que es posible ver sus sistemas nerviosos mientras aún están vivos. Tradicionalmente, identificando la degeneración en C. elegans las neuronas requieren que los investigadores busquen cambios microscópicos en la célula, como la aparición de burbujas que se forman en partes de neuronas individuales. Los investigadores pueden analizar el alcance de la degeneración neuronal rastreando el tamaño, el número y la ubicación de estas burbujas.
"Contar estas burbujas es un proceso que requiere mucho tiempo y trabajo", dice Kevin Flores, coautor del estudio y profesor asistente de matemáticas en NC State. "Hemos demostrado que podemos recopilar todos losdatos relevantes de una imagen en cuestión de segundos, al combinar el poder del aprendizaje profundo con la velocidad avanzada de la llamada computación GPU. Esto permite una evaluación cuantitativa de la degeneración neuronal mucho más rápida que las técnicas tradicionales ".
Además de monitorear los efectos de la edad sobre la degeneración neuronal, los investigadores también examinaron los efectos del "choque frío" o exposición prolongada a bajas temperaturas. Los investigadores se sorprendieron al saber que el choque frío también podría inducir la degeneración neuronal.
“También encontramos que la degeneración neuronal causada por el choque frío tenía un patrón de burbujas diferente al de la degeneración causada por el envejecimiento”, dice San Miguel. “Es difícil o imposible distinguir la diferencia a simple vista, pero el aprendizaje profundoel programa lo encontró de manera consistente.
"Este trabajo nos dice que las herramientas de aprendizaje profundo son capaces de detectar patrones que podemos estar perdiendo, y es posible que solo estemos rascando la superficie de su utilidad para avanzar en nuestra comprensión de la degeneración neuronal".
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Materiales proporcionado por Universidad Estatal de Carolina del Norte . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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