La inteligencia artificial aprende a reconocer las células nerviosas por su apariencia.
Neurobiólogos están entrenando redes neuronales artificiales para mapear el cerebro.
21. Junio 2019
¿Es posible comprender el cerebro? La ciencia aún está lejos de responder a esta pregunta. Sin embargo, desde que los científicos comenzaron a entrenar a la inteligencia artificial basandola en análisis neurobiológico, parece posible reconstruir la estructura celular del cerebro. Nuevas redes neuronales artificiales desarrolladas por el Instituto Max Planck de Neurobiología y Google IA pueden ahora reconocer y clasificar celulas nerviosas en función de su apariencia.
“Puede tomar varios meses captar un pedazo de cerebro de 0,3 milímetros cúbicos bajo un microscopio electrónico", dice Philipp Schubert, estudiante doctoral en el departamento de Winfried Denk del Instituto Max Planck de Neurobiología. "Dependiendo del tamaño del cerebro, parece ser mucho tiempo para un pequeño pedazo. Sin embargo, en ese pedazo hay miles de células”. La información resultante de ese tipo de análisis necesitaría unos 100 Terabytes de espacio de almacenamiento. Pero lo más difícil no son la captura y el almacenamiento, sino el análisis de los datos.
Los neurobiólogos de Martinsried entrenaron a las denominadas "redes neuronales convolucionales" para reconocer a los componentes de las células nerviosas en los datos de imágenes y distinguirlos entre sí. Gracias a un análisis de imágenes mejorado, en 2018 fue posible extraer automáticamente células nerviosas completas y sus componentes y conexiones de una pila de imágenes practicamente sin errores . "Y ahora con las redes neuronales de morfología celular podemos ir un paso más allá en el análisis.", dice Schubert. "Al igual que los humanos, los RNC reconocen una célula en función de su forma y contexto, en lugar de comparar píxeles individuales".
Las RNC ahora pueden asignar células nerviosas extraídas de una pila de imágenes a un tipo de célula nerviosa o a una célula glial según su apariencia. Los RNC también reconocen si el área de una célula pertenece al cuerpo de la célula, el axón, una dendrita o sus procesos espinosos. "Esta información es importante para poder entender la función de las células o, por ejemplo, la dirección del flujo de información en los puntos de contacto sinápticos, dice Schubert, quien ya está esperando la próxima tarea:" Ahora ¡Finalmente podemos analizar conjuntos de datos más grandes!
