El cerebro humano es sin dudas uno de los aspectos más fascinantes de nuestra especie, y en parte esto se da porque sigue siendo un lugar bastante desconocido y complejo, aún cuando los avances en neurociencia han sido notables durante el último tiempo. No obstante, con la aparición de la inteligencia artificial y el machine learning, los científicos ahora se pueden apoyar de estos recursos para poder llevar más allá el conocimiento que tenemos. Y este es un ejemplo.
Hace unos cuantos días atrás, el equipo científico de Connectomics en Google — que se dedica a la investigación y análisis de la estructura y funcionamiento del cerebro –, en conjunto con el Laboratorio Lichtman de la Universidad de Harvard, lanzaron el “H01 dataset”, una suerte de mapa en tres dimensiones completamente detallado de una pequeña muestra de tejido cerebral humano.
Se trata de la muestra más grande de tejido cerebral — de cualquier especie — que ha sido digitalizada y reconstruida con tal nivel de detalle. De hecho, cuenta decenas de miles de neuronas, millones de fragmentos de neuronas, 130 millones de conexiones sinápticas, 104 células, y varias otras estructuras subcelulares, todo esto con un peso de 1.4 petabytes para un render que cubre apenas un milímetro cúbico de tejido cerebral.
Lo mejor de todo es que esto se puede visualizar y navegar utilizando una interfaz llamada Neuroglancer, la cual cuenta con distintas vistas para apreciar las distintas peculiaridades de la muestra de tejido que ocuparon, pasando por cosas más específicas como vasos sanguíneos o células, hasta por las neuronas, junto con sus respectivos componentes e interacciones entre unas y otras.
La muestra de tejido cerebral que fue utilizado por los equipos de Google y Harvard provino de pacientes que lo donaron tras someterse a una cirugía para tratar la epilepsia en el Hospital General de Massachusetts (Boston, E.E.U.U.), la cual requiere remover una pequeña pieza del córtex cerebral para poder acceder al lugar en donde se produce el ataque epiléptico.
Una vez conseguida la muestra, los investigadores procedieron a cortarla en secciones de 30 nanómetros, resultando en alrededor de 5300 piezas individuales. Hecho esto, se tomaron las imágenes utilizando un microscopio electrónico a una resolución de 4 nanómetros, con el que consiguieron capturar más de 225 millones de imágenes, las cuales posteriormente fueron unidas en un solo modelo 3D utilizando la tecnología computacional de Google. De igual forma, se utilizaron procesos de machine learning para identificar y clasificar cada uno de los componentes presentes en este render — como las interacciones sinápticas, los axones, las dendritas, los somas, etcétera.
El propósito principal de este proyecto es justamente ser un nuevo recurso útil para el estudio del cerebro humano, y obviamente en un futuro se buscará añadir más células a este conjunto. Considerando que este mapa corresponde apenas a una millonésima parte del volumen del cerebro humano, y que pesa 1.4 petabytes, no queda más que preguntarse y admirar el tremendo desafío que hay por delante en cuanto al manejo, procesamiento y almacenamiento de estos datos.
