Una nueva herramienta de inteligencia artificial permite identificar cómo diferentes familias de interneuronas coperan para crear el sistema interno de orientación del cerebro, que utilizamos para representar el entorno y aprender a movernos en él.
Los y las investigadoras utilizaron ratones modificados genéticamente, en los que cada familia de neuronas expresaba una proteína sensible a la luz. Activaron selectivamente estos grupos neuronales (más de 7.000 neuronas del hipocampo y del córtex cerebral) y registraron su actividad mientras los ratones realizaban una tarea de navegación. Posteriormente, estos datos sirvieron para entrenar una inteligencia artificial capaz de distinguir a las diferentes familias neuronales a partir de la actividad registrada en el cerebro.
El análisis muestra que estas familias neuronales cumplen funciones específicas y complementarias: algunas regulan la precisión del mapa, otras su estabilidad y otras permiten adaptarlo a los cambios del entorno.
La herramienta está disponible en abierto y ya se puede aplicar al estudio de otras regiones del cerebro. Así, podrá ser útil para entender cómo se ve alterado el funcionamiento de los circuitos neuronales en enfermedades como el Alzheimer, la epilepsia, la depresión mayor o el síndrome de Down, y así avanzar hacia estrategias terapéuticas más específicas.
El estudio ha sido dirigido por Manuel Valero, responsable del Laboratorio de Computación Neural del Hospital del Mar Research Institute, y en él han colaborado equipos de la Universidad de Nueva York (NYU), el Instituto de Neurociencias de Alicante (INA) y la Universidad Cardenal Herrera-CEU.
Valero, M.; Abad-Pérez, P.; Gallardo, A.; Picco, M.; García-Hernández, R.; Brotons, J.; Martínez-Félix, A.; Machold, R.; Rudy, B.; Buzsáki, G.; et al. Cooperative actions of interneuron families support the hippocampal spatial code. Science 2025, 389(6764), eadv5638. https://doi.org/10.1126/science.adv5638
