Los ‘códigos de barras’ pueden mapear el cableado cerebral defectuoso en el autismo y la esquizofrenia
Los neurocientíficos de hoy saben mucho sobre cómo funcionan las neuronas individuales, pero poco sobre cómo un gran número de ellas trabajan juntas para producir pensamientos, sentimientos y comportamientos. Lo que se necesita es un diagrama de cableado del cerebro (llamado conectoma) para identificar los circuitos que componen la función cerebral. Los desafíos son vertiginosos: hay alrededor de 100 mil millones de neuronas en el cerebro humano, y cada neurona puede hacer miles de conexiones o sinapsis, lo que podría generar cientos de billones de conexiones.
Hasta ahora, los investigadores solían utilizar microscopios para visualizar las conexiones neuronales, pero este es un trabajo laborioso y costoso. Ahora, en un artículo publicado el 28 de marzo en la revista Nature, se ha utilizado una innovadora técnica de mapeo cerebral desarrollada en Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL) para rastrear áreas visuales primarias de la corteza del ratón (fuera del cerebro). Conexiones de cientos. de neuronas Piso. La tecnología aprovecha los avances en la secuenciación genética y la caída en picado de los costes para ser más eficiente que los métodos actuales, lo que permite al equipo producir imágenes más detalladas que nunca. Una vez que la tecnología madure, podría usarse para proporcionar pistas sobre la naturaleza de los trastornos del desarrollo neurológico, como el autismo, que se cree que están relacionados con diferencias en el cableado cerebral.
El equipo, dirigido por Anthony Zador de CSHL y el neurocientífico Thomas Mrsic-Flogel de la Universidad de Basilea en Suiza, lo comparó con el método estándar de oro anterior para identificar conexiones entre las células nerviosas, una técnica llamada rastreo fluorescente de una sola neurona para validar su Esto implicó introducir en las células un gen que produce una proteína que emite una fluorescencia verde, por lo que ellos y sus axones (las líneas de salida de las neuronas) pueden verse con un microscopio óptico. Usando un enfoque más tradicional, el equipo rastreó las conexiones de 31 neuronas, moviéndose desde la corteza visual primaria del ratón a otras siete regiones corticales. Pero aunque el trabajo tardó tres años en completarse, el equipo pudo mapear las conexiones de 591 neuronas en solo tres semanas utilizando la nueva técnica.
El método, llamado MAPseq (Análisis Multiplexado de Proyecciones por Secuenciación), funciona marcando células con «códigos de barras» genéticos. Los investigadores inyectaron virus que contenían secuencias aleatorias de ARN en el cerebro de ratones. Una vez dentro de la célula, cada virus expresa una secuencia única de 30 letras o nucleótidos de ARN (un código de barras que consta de las letras G, A, T, C), así como proteínas que las células transportan naturalmente a lo largo de los axones. La proteína está diseñada para unirse al código de barras de ARN, por lo que la etiqueta también se arrastra al axón. Luego, los investigadores sacrificaron a los ratones, diseccionaron sus cerebros y los dividieron en regiones objetivo, y los secuenciaron, lo que les permitió ver qué neuronas etiquetadas estaban conectadas a qué regiones. Cuantas más conexiones tiene una neurona con una región objetivo, más códigos de barras para esa neurona aparecen en los datos de secuenciación para esa región.
El equipo descubrió que, contrariamente a muchas creencias previas, las neuronas en la corteza visual primaria del ratón (la primera área cortical que recibe y procesa señales del ojo antes de pasarlas a otras áreas) normalmente envían señales. Resulta que una sola neurona en la corteza se conecta a muchas regiones del cerebro, y esta conexión no es aleatoria», dice el neurocientífico Botond Roska del Instituto Suizo de Oftalmología Clínica y Molecular, que no participó en el trabajo. Agregó que esta es la primera descripción de cuánto tiempo- Las conexiones de rango se organizan en la corteza cerebral.
El equipo logró resultados idénticos usando ambos métodos, validando la nueva técnica. Pero debido a que se mapearon más celdas usando el nuevo método, también reveló que casi las tres cuartas partes de las celdas etiquetadas se dividieron en seis grupos, según el número y las regiones de las regiones que conectaban. Esto quiere decir que existen subtipos de neuronas que pueden realizar diferentes funciones en el área visual primaria del ratón. «Debido a que tenemos tantas neuronas, podemos hacer estadísticas y comenzar a comprender los patrones que vemos», dijo Justus Kebschull, colaborador de CSHL con Zador y coautor principal del estudio. «Eso es lo que hace que MAPseq sea tan útil», agregó. Los investigadores especulan que estas conexiones a subconjuntos específicos de regiones pueden coordinar la actividad de esas regiones y vincular la información visual a través del cerebro para ayudar a dar forma a la percepción visual compleja e incluso multisensorial.
La idea de MAPseq se inspiró en un método de seguimiento fluorescente que utiliza varios colores, denominado «arco cerebral». Esto implica la introducción de genes que producen proteínas fluorescentes de diferentes colores (generalmente rojo, verde y azul) en las células. Un mecanismo que interrumpe aleatoriamente ciertos genes y luego asegura que cada célula produzca una mezcla aleatoria diferente de colores, «etiquetándolas» efectivamente con diferentes tonos. Se pueden producir hasta 200 colores, pero este número sigue siendo mucho menor que el número de neuronas en el cerebro o la región de un ratón. MAPseq supera esta limitación ya que 30 nucleótidos pueden generar 1018 secuencias distintas. La velocidad y la capacidad de la técnica para adaptarse a tantas combinaciones la hacen muy adecuada para las complejidades del mapeo de conectomas. «Predigo que a medida que esta tecnología madure, se convertirá en una forma clave en la que analizaremos la conectividad cerebral», dijo Rothko. «Es resolución de una sola célula, simple, de alto rendimiento, económico y no hay límite para la cantidad de células que se pueden codificar, ya que hay muchos más códigos de barras posibles que neuronas en el cerebro».
Hasta ahora, los modelos computacionales neuronales han sido poco más que conjeturas basadas en datos de comportamiento y propiedades neuronales, pero el conocimiento anatómico detallado puede limitar estas teorías. «La esperanza es que los avances en la neurociencia de sistemas sean más rápidos debido a la comprensión de las estructuras de los circuitos subyacentes», dijo Kebschull. “Si tienes la anatomía, puedes descartar rápidamente hipótesis que no son ciertas.” La comparación de hallazgos de diferentes especies también sería útil. “Podemos empezar tratando de entender qué está protegido y luego especializarnos en diferentes especies”, dijo. «Te da una comprensión mucho más profunda de la función cerebral que simplemente coleccionar sellos».
Actualmente, el método solo identifica de qué célula única se originan las conexiones y toda la región del cerebro donde terminan. Pero los desarrollos futuros pueden permitir el código de barras del inicio y el final de la conexión. También se pueden agregar capas adicionales de información, como el tipo y la forma de la celda. «Todo puede hacer esto ahora», dijo Kebschull.
Quizás lo más importante es que la tecnología puede ayudar a comprender los trastornos del neurodesarrollo, como el autismo y la esquizofrenia. Algunas teorías postulan que el cableado cerebral falla durante el desarrollo en estas condiciones, especialmente en el autismo. Si bien MAPseq no se puede usar en humanos (no me gusta que lo modifiquen genéticamente), se pueden estudiar muchos modelos animales. Muchos de estos modelos de autismo reproducen los síntomas imitando mutaciones genéticas asociadas con la condición humana. Una posibilidad es que la gran diversidad de mutaciones relacionadas con el autismo pueda apuntar a defectos de cableado comunes. «Si pudiéramos descubrir esto, podríamos entender la condición y tal vez hacer algo genéticamente», dijo Kebschull. «Ahora estamos comenzando a hacer este trabajo en el laboratorio».
