Joe Z. Tsien (钱卓) [1] es un neurocientífico que fue pionero en la neurogenética Cre/lox a mediados de los años 1990, [2] una caja de herramientas versátil para que los neurocientíficos estudien las relaciones complejas entre genes, circuitos neuronales y comportamientos. [3] También es conocido como el creador del ratón inteligente Doogie a fines de los años 1990 mientras era miembro de la facultad de la Universidad de Princeton. [4] [5]
Recientemente, desarrolló la Teoría de la Conectividad en un esfuerzo por explicar el origen de la inteligencia, o el principio básico de diseño que subyace a la computación cerebral y la inteligencia. [6] [7] La teoría establece que la computación cerebral está organizada por una lógica de permutación basada en potencias de dos en la construcción de conjuntos celulares, los bloques básicos de construcción de los circuitos neuronales. [8] La teoría ha recibido un conjunto de validaciones de múltiples experimentos. El descubrimiento de esta lógica computacional básica del cerebro puede tener implicaciones importantes para el desarrollo de la inteligencia artificial general.
Además, Tsien también ha postulado la Teoría de la Autoinformación Neural para describir cómo el cerebro codifica las percepciones momento a momento, los recuerdos, la navegación espacial, la toma de decisiones y las ejecuciones de acciones conscientes. [9] [10] La Teoría de la Autoinformación Neural y la Teoría de la Conectividad pueden proporcionar dos marcos fundamentales no solo para comprender cómo funciona el cerebro, sino también el desarrollo de la computación neuromórfica inspirada en el cerebro.
Tsien obtuvo su licenciatura en Biología/Fisiología en la Universidad Normal del Este de China en Shanghái (1984). Tsien obtuvo su doctorado en Biología Molecular en la Universidad de Minnesota en 1990.
A principios y mediados de los años 90, Tsien trabajó con dos premios Nobel, Eric Kandel y Susumu Tonegawa . En 1997, Tsien se convirtió en miembro de la facultad del Departamento de Biología Molecular de la Universidad de Princeton, donde diseñó genéticamente y creó a Doogie, un ratón inteligente. En 2007, Tsien lanzó el Proyecto de Descodificación Cerebral en el marco del cual dirigió un equipo de neurocientíficos, científicos informáticos y matemáticos para registrar y descifrar sistemáticamente los códigos neuronales en el cerebro del ratón, con financiación apoyada en parte por Georgia Research Alliance. El Proyecto de Descodificación Cerebral de Tsien ha proporcionado un valioso caso de prueba e inspiración para que otros neurocientíficos en Europa y los Estados Unidos inicien proyectos a gran escala como la Iniciativa BRAIN y los Proyectos BRAIN Humanos en 2013.
Tsien trabaja actualmente en China y continúa desempeñándose como director del Consorcio Internacional del Proyecto de Descodificación Cerebral.
En 1996, Tsien fue pionero en técnicas genéticas específicas para subregiones cerebrales y tipos de células mediadas por Cre-loxP [3], lo que permitió a los investigadores manipular o introducir cualquier gen en una región cerebral específica o en un tipo dado de neurona [2] . Esta técnica transformadora llevó al NIH Blueprint for Neuroscience Research a lanzar varios proyectos de recursos para ratones con Cre-driver. En los últimos 20 años, la neurogenética mediada por recombinación de Cre-lox ha surgido como una de las plataformas tecnológicas más potentes y versátiles para la eliminación de genes específicos de células, la sobreexpresión transgénica, el rastreo de circuitos neuronales , Brainbow , optogenética , CLARITY, imágenes de voltaje y genética química [2] [11] [12]
Tsien también es ampliamente conocido como el creador del ratón inteligente Doogie . [13] Mientras era profesor en la Universidad de Princeton, Tsien ha especulado que una de las subunidades del receptor NMDA puede ser la clave para un aprendizaje y una memoria superiores a edades tempranas. En consecuencia, su laboratorio diseñó genéticamente un ratón transgénico en el que sobreexpresaron la subunidad NR2B del receptor NMDA en la corteza y el hipocampo del ratón . En 1999, su equipo informó que el ratón transgénico, apodado Doogie, de hecho mostró tener una plasticidad sináptica mejorada y un aprendizaje y una retención mejorados, así como una mayor flexibilidad para aprender nuevos patrones. [4] El descubrimiento del NR2B como un factor genético clave para la mejora de la memoria impulsó a otros investigadores a descubrir más de dos docenas de otros genes para la mejora de la memoria, muchos de los cuales regulan la vía NR2B. [14] Una de las estrategias de mejora de la memoria basada en NR2B, a través de suplementos dietéticos de un ion de magnesio que penetra el cerebro , el L-treonato de magnesio , se encuentra actualmente en ensayos clínicos para mejorar la memoria . [15] [16]
Tsien también ha hecho otros descubrimientos importantes, incluido el mecanismo unificado de ensamblaje celular para explicar cómo se generan la memoria episódica y la memoria semántica en los circuitos de memoria. [17] [18] [19] Su laboratorio también descubrió las células nido en el cerebro del ratón, revelando cómo los animales realmente codifican el concepto abstracto de nido u hogar. [20] [21]
Tsien también es el primero en demostrar que los genes defectuosos del Alzheimer (por ejemplo, la presenilina-1) perjudicaban la neurogénesis adulta en el giro dentado del hipocampo, [22] revelando el papel de la neurogénesis adulta en la eliminación de la memoria. [23] [24]
Además, Tsien ha desarrollado un método capaz de borrar selectivamente un determinado recuerdo de miedo en el cerebro del ratón, dejando intactos otros recuerdos. [25] [26]
Tsien también demostró que el receptor NMDA en el circuito de la dopamina juega un papel crucial en la formación del hábito. [27] [28] [29]
Tsien lidera actualmente un equipo de neurocientíficos, científicos informáticos y matemáticos que trabajan en el Proyecto de Descodificación Cerebral, [30] un esfuerzo de mapeo de la actividad cerebral a gran escala que él y sus colegas han iniciado desde 2007 con el apoyo de la Georgia Research Alliance (GRA). [31]
En 2015, Tsien desarrolló la Teoría de la Conectividad para explicar el principio de diseño sobre el cual la evolución y el desarrollo pueden construir el cerebro para que sea capaz de generar inteligencia. [6] [7] Esta teoría ha hecho seis predicciones que han recibido evidencia de apoyo por un conjunto reciente de experimentos tanto en el cerebro del ratón como en el cerebro del hámster. [8] En esencia, la Teoría de la Conectividad predice que los ensamblajes de células en el cerebro no son aleatorios, sino que deberían ajustarse a la ecuación basada en la potencia de dos, N = 2 i - 1, para formar el bloque de construcción preconfigurado denominado motivo de conectividad funcional (FCM). En lugar de utilizar una sola neurona como unidad computacional en algunos cerebros extremadamente simples, la teoría denota que en la mayoría de los cerebros, un grupo de neuronas que exhiben propiedades de ajuste similares, denominado camarilla neuronal , debería servir como la unidad de procesamiento computacional básica (CPU). Definido por la ecuación basada en potencia de dos, N = 2 i - 1, cada FCM consta de camarillas de neuronas de proyección principal (N), que van desde aquellas camarillas específicas que reciben entradas de información específicas (i) hasta aquellas camarillas generales y subgenerales que reciben varias entradas convergentes combinatorias.
Como lógica conservada evolutivamente, la validación de la Teoría de la Conectividad requiere demostraciones experimentales de las siguientes propiedades básicas: 1) Prevalencia anatómica: las FCM prevalecen en los circuitos neuronales, independientemente de las formas anatómicas generales; 2) Conservación de especies: las FCM se conservan en diferentes especies animales; y 3) Universalidad cognitiva: las FCM sirven como una lógica computacional universal en el nivel de ensamblaje celular para procesar una variedad de experiencias cognitivas y comportamientos flexibles. 4) Más importante aún, esta Teoría de la Conectividad predice además que el patrón de conectividad combinatoria de específico a general dentro de las FCM debería estar preconfigurado por la evolución y surgir de manera innata del desarrollo como los primitivos computacionales del cerebro. 5) Esta Teoría de la Conectividad también explica el propósito general y el algoritmo computacional del neocórtex. Este principio de diseño propuesto de la inteligencia puede examinarse a través de varios experimentos y también puede ser modelado por ingenieros neuromórficos y científicos informáticos. Recientemente se ha descrito la misma lógica de permutación basada en potencias de dos para los procesos de recuperación léxica en humanos, lo que muestra paralelismos con la base computacional de la computadora cuántica. [32] [33] Sin embargo, el Dr. Joe Tsien advierte que la inteligencia general artificial basada en los principios del cerebro puede traer grandes beneficios y, potencialmente, riesgos aún mayores. [34]
Además, el laboratorio de Tsien se ha centrado en descifrar el código neuronal en tiempo real, la regla según la cual se envía información para generar cogniciones momento a momento, como ver un coche, recordar un recuerdo o ser consciente del tiempo y la ubicación. Tradicionalmente, el código de velocidad, cuyos rásteres de picos de disparo se promediaban en múltiples ensayos para superar la variabilidad de disparo, se propuso como una forma para que los científicos analizaran las propiedades de ajuste de una neurona dada. Sin embargo, es obvio que el código de velocidad no es lo que el cerebro realmente utiliza para representar cogniciones en tiempo real debido a la enorme variabilidad de disparo de un momento a otro. Para resolver este problema fundamental, Tsien ha propuesto la teoría de la autoinformación neuronal , que establece que el intervalo entre picos (ISI), o la duración del silencio entre dos picos adyacentes, transporta autoinformación que es inversamente proporcional a su variabilidad-probabilidad. En concreto, las ISI de mayor probabilidad transmiten información mínima porque reflejan el estado fundamental, mientras que las ISI de menor probabilidad transmiten más información, en forma de “sorpresas positivas” o “negativas”, que indican los cambios excitatorios o inhibitorios con respecto al estado fundamental, respectivamente. Estas sorpresas sirven como cuantos de información para construir códigos ternarios de ensamblaje celular coordinados temporalmente que representan cogniciones en tiempo real. [35]
En consecuencia, Tsien ideó un método de decodificación general y descubrió de manera imparcial 15 ensamblajes celulares que subyacen a diferentes ciclos de sueño, experiencias de memoria de miedo, navegación espacial y conductas de discriminación visual de tiempo de reacción en serie de 5 opciones (5CSRT). Su equipo reveló que los códigos robustos de ensamblaje celular fueron generados por sorpresas ISI constituidas por ~20% de las colas de distribución gamma ISI sesgadas, de acuerdo con el "Principio de Pareto" que especifica que, para muchos eventos, incluida la comunicación, aproximadamente el 80% de la salida o las consecuencias provienen del 20% de la entrada o las causas. Estos resultados demuestran que los códigos neuronales en tiempo real surgen del ensamblaje temporal de los miembros de la camarilla neuronal a través del principio de autoinformación basado en la variabilidad ISI. [36]
Tsien ha recibido premios por sus contribuciones a la investigación, entre ellos:
El trabajo de Tsien sobre la creación de un ratón inteligente también fue seleccionado para la portada de la revista TIME en 1999, así como para la sección Científico en el trabajo del New York Times.
Debido a su gran avance en los descubrimientos de los mecanismos cerebrales, Tsien ha sido invitado a contribuir con dos artículos de portada para Scientific American en las áreas de neurociencia de la mejora de la memoria y la decodificación de la memoria. [5] [37] Ha escrito capítulos sobre aprendizaje y memoria para varios libros de texto populares.
Según el libro de la dinastía Song, Tongzhi, el apellido Qian (Tsien;钱) desciende de uno de los legendarios Cinco Emperadores ( Zhuanxu , emperador mitológico de la antigua China, dinastía Shang , chino: 商朝). El emperador Zhuanxu (chino: trad. 顓頊, simp. 颛顼, pinyin Zhuānxū), también conocido como Gaoyang (t 高陽, s 高阳, p Gāoyáng), que era nieto del primer emperador chino conocido como Emperador Amarillo, gobernó el valle del río Amarillo, el origen de China, en el segundo milenio a. C. desde 2514 a. C. hasta 2436 a. C. (Edad de Bronce Temprana). Durante el período de las Cinco Dinastías y los Diez Reinos (907-960), el rey Qian Liu y sus descendientes gobernaron el reino independiente de Wuyue en el sudeste de China, abarcando Shanghái, la provincia de Jiangsu, la provincia de Zhejiang y la provincia y regiones de Fujian. Joe Tsien nació en octubre de 1962 en la ciudad de Wuxi y es la 36.ª generación de descendientes del rey Qian Liu.