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conectoma

Tractos de materia blanca dentro del cerebro humano, visualizados mediante tractografía por resonancia magnética
Representación de un conectoma grupal basado en 20 sujetos. Las fibras anatómicas que constituyen la arquitectura de la materia blanca del cerebro humano se visualizan codificadas por colores según la dirección transversal (las direcciones xyz se asignan a colores RGB, respectivamente). La visualización de las fibras se realizó utilizando el software TrackVis. [1]

Un conectoma ( / k ə ˈ n ɛ k t oʊ m / ) es un mapa completo de conexiones neuronales en el cerebro y puede considerarse como su " diagrama de cableado ". [2] El sistema nervioso de un organismo está formado por neuronas que se comunican a través de sinapsis . Un conectoma se construye rastreando la neurona en un sistema nervioso y mapeando dónde están conectadas las neuronas a través de sinapsis.

La importancia del conectoma surge de la comprensión de que la estructura y función del cerebro humano están estrechamente vinculadas, a través de múltiples niveles y modos de conectividad cerebral. Existen fuertes limitaciones naturales sobre qué neuronas o poblaciones neuronales pueden interactuar, o qué tan fuertes o directas son sus interacciones. De hecho, la base de la cognición humana reside en el patrón de interacciones dinámicas formadas por el conectoma.

A pesar de estos mapeos estructura-función tan complejos y variables, el conectoma es una base indispensable para la interpretación mecanicista de datos cerebrales dinámicos, desde registros unicelulares hasta neuroimagen funcional .

Origen y uso del término

En 2005, el Dr. Olaf Sporns de la Universidad de Indiana y el Dr. Patric Hagmann del Hospital Universitario de Lausana sugirieron de forma independiente y simultánea el término "conectoma" para referirse a un mapa de las conexiones neuronales dentro del cerebro. Este término se inspiró directamente en el esfuerzo en curso por secuenciar el código genético humano : construir un genoma .

La "conectómica" (Hagmann, 2005) se ha definido como la ciencia que se ocupa de ensamblar y analizar conjuntos de datos de conectomas. [3]

En su artículo de 2005, "El conectoma humano, una descripción estructural del cerebro humano", Sporns et al. escribió:

Para comprender el funcionamiento de una red es necesario conocer sus elementos y sus interconexiones. El propósito de este artículo es discutir estrategias de investigación dirigidas a una descripción estructural integral de la red de elementos y conexiones que forman el cerebro humano. Proponemos llamar a este conjunto de datos "conectoma" humano y sostenemos que es de fundamental importancia en la neurociencia cognitiva y la neuropsicología . El conectoma aumentará significativamente nuestra comprensión de cómo los estados funcionales del cerebro emergen de su sustrato estructural subyacente y proporcionará nuevos conocimientos mecanicistas sobre cómo se ve afectada la función cerebral si se altera este sustrato estructural. [4]

En su doctorado de 2005. tesis, De la resonancia magnética de difusión a la conectómica cerebral , Hagmann escribió:

Está claro que, al igual que el genoma, que es mucho más que una mera yuxtaposición de genes , el conjunto de todas las conexiones neuronales del cerebro es mucho más que la suma de sus componentes individuales. El genoma es una entidad en sí mismo, ya que de la sutil interacción genética surge [la vida]. De manera similar, se podría considerar el conectoma cerebral, conjunto de todas las conexiones neuronales, como una sola entidad, enfatizando así el hecho de que la enorme capacidad de comunicación neuronal del cerebro y el poder computacional dependen de manera crítica de esta sutil e increíblemente compleja arquitectura de conectividad. [3]

El término "conectoma" fue popularizado más recientemente por el discurso I am my Connectome de Sebastian Seung pronunciado en la conferencia TED de 2010 , en el que se analizan los objetivos de alto nivel del mapeo del conectoma humano, así como los esfuerzos en curso para construir un conectoma tridimensional. Mapa neuronal del tejido cerebral a microescala. [5] En 2012, Seung publicó el libro Connectome: Cómo el cableado del cerebro nos hace quienes somos .

Métodos

Las redes cerebrales se pueden definir en diferentes niveles de escala, correspondientes a niveles de resolución espacial en imágenes cerebrales (Kötter, 2007, Sporns, 2010). [6] [7] Estas escalas se pueden clasificar a grandes rasgos como macroescala, mesoescala y microescala. En última instancia, puede ser posible unir mapas conectómicos obtenidos a diferentes escalas en un único mapa jerárquico de la organización neuronal de una especie determinada que abarque desde neuronas individuales hasta poblaciones de neuronas y sistemas más grandes como áreas corticales. Dadas las incertidumbres metodológicas involucradas en inferir la conectividad a partir de los datos experimentales primarios, y dado que es probable que haya grandes diferencias en los conectomas de diferentes individuos, cualquier mapa unificado probablemente dependerá de representaciones probabilísticas de los datos de conectividad (Sporns et al., 2005). ). [4]

Macroescala

Un conectoma a macroescala ( resolución milimétrica ) intenta capturar grandes sistemas cerebrales que pueden dividirse en módulos anatómicamente distintos (áreas, parcelas o nodos), cada uno con un patrón distinto de conectividad. Las bases de datos conectómicas a mesoescala y macroescala pueden ser significativamente más compactas que aquellas con resolución celular, pero requieren estrategias efectivas para una parcelación anatómica o funcional precisa del volumen neuronal en nodos de red (para complejidades, ver, por ejemplo, Wallace et al., 2004). . [8]

Los métodos establecidos de investigación del cerebro, como el rastreo de axones, proporcionaron las primeras vías para construir conjuntos de datos de conectomas. Sin embargo, se han logrado avances más recientes en seres vivos mediante el uso de tecnologías de imágenes no invasivas, como la resonancia magnética ponderada por difusión (DW-MRI) y la resonancia magnética funcional (fMRI). El primero, cuando se combina con la tractografía, permite la reconstrucción de los principales haces de fibras del cerebro. El segundo permite al investigador capturar la actividad de la red del cerebro (ya sea en reposo o mientras realiza tareas dirigidas), lo que permite la identificación de áreas del cerebro estructural y anatómicamente distintas que están funcionalmente conectadas.

En particular, el objetivo del Proyecto Human Connectome , liderado por el consorcio WU-Minn, es construir un mapa estructural y funcional del cerebro humano sano a escala macro, utilizando una combinación de múltiples tecnologías y resoluciones de imágenes.

Avances recientes en mapeo de conectividad

Reconstrucción tractográfica de conexiones neuronales mediante DTI.

A lo largo de la década de 2000, varios investigadores han intentado mapear la arquitectura estructural a gran escala de la corteza cerebral humana. Un intento explotó las correlaciones cruzadas en el espesor o volumen cortical entre individuos (He et al., 2007). [9] Estas correlaciones del espesor de la materia gris se han postulado como indicadores de la presencia de conexiones estructurales. Un inconveniente de este enfoque es que proporciona información muy indirecta sobre los patrones de conexión cortical y requiere datos de un gran número de individuos para derivar un único conjunto de datos de conexión en un grupo de sujetos. Otros investigadores han intentado construir matrices de conexión de todo el cerebro a partir de datos de imágenes por DW-MRI.

El Proyecto Blue Brain está intentando reconstruir todo el conectoma del ratón utilizando un cuchillo de diamante afilado hasta un borde atómico y microscopía electrónica para obtener imágenes de cortes de tejido.

El desafío de la conectómica a macroescala

Las exploraciones iniciales en conectómica humana a macroescala se realizaron utilizando regiones de igual tamaño o regiones anatómicas con una relación poco clara con la organización funcional subyacente del cerebro (por ejemplo, regiones basadas en giros y surcos ). Si bien se puede aprender mucho de estos enfoques, es muy deseable dividir el cerebro en parcelas funcionalmente distintas: regiones cerebrales con arquitectura, conectividad, función y/o topografía distintas (Felleman y Van Essen, 1991). [10] La parcelación precisa permite que cada nodo en el conectoma a macroescala sea más informativo al asociarlo con un patrón de conectividad y un perfil funcional distintos. La parcelación de áreas localizadas de la corteza se ha logrado mediante tractografía de difusión (Beckmann et al. 2009) [11] y conectividad funcional (Nelson et al. 2010) [12] para medir de forma no invasiva los patrones de conectividad y definir áreas corticales basadas en conectividad distinta. patrones. Es mejor realizar estos análisis a escala cerebral completa e integrando modalidades no invasivas. La parcelación precisa de todo el cerebro puede conducir a conectomas a macroescala más precisos para el cerebro normal, que luego pueden compararse con estados patológicos.

Las vías a través de la sustancia blanca cerebral se pueden trazar mediante disección y tinción histológica , mediante métodos de degeneración y mediante trazado axonal . Los métodos de rastreo axonal constituyen la base principal para el trazado sistemático de rutas de larga distancia en matrices de conexión anatómicas extensas y específicas de cada especie entre regiones de materia gris . Estudios emblemáticos han incluido las áreas y conexiones de la corteza visual del macaco (Felleman y Van Essen, 1991) [10] y el sistema talamocortical en el cerebro felino (Scannell et al., 1999). [13] El desarrollo de bases de datos neuroinformáticas para la conectividad anatómica permite la actualización y el refinamiento continuo de dichos mapas de conexión anatómica. La herramienta en línea de conectividad de la corteza de macaco CoCoMac (Kötter, 2004) [14] y el conectoma del lóbulo temporal de la rata [15] son ​​ejemplos destacados de dicha base de datos.

mesoescala

Un conectoma de "mesoescala" corresponde a una resolución espacial de cientos de micrómetros. En lugar de intentar mapear cada neurona individual, un conectoma en la mesoescala intentaría capturar poblaciones neuronales anatómica y/o funcionalmente distintas, formadas por circuitos locales (por ejemplo, columnas corticales ) que unen cientos o miles de neuronas individuales. Esta escala todavía presenta un desafío técnico muy ambicioso en este momento y solo puede probarse a pequeña escala con técnicas invasivas o imágenes por resonancia magnética (IRM) de campo muy alto a escala local.

Microescala

Mapear el conectoma a "microescala" ( resolución micrométrica ) significa construir un mapa completo de los sistemas neuronales, neurona por neurona. El desafío de hacer esto se vuelve obvio: el número de neuronas que componen el cerebro fácilmente alcanza los miles de millones en organismos más complejos. La corteza cerebral humana por sí sola contiene del orden de 10 10 neuronas unidas por 10 14 conexiones sinápticas . [16] En comparación, el número de pares de bases en un genoma humano es 3×10 9 . Algunos de los principales desafíos de la construcción de un conectoma humano a microescala hoy en día incluyen: la recopilación de datos llevaría años dada la tecnología actual, las herramientas de visión artificial para anotar los datos aún están en su infancia y son inadecuadas, y ni la teoría ni los algoritmos están fácilmente disponibles. para el análisis de los gráficos cerebrales resultantes . Para abordar los problemas de recopilación de datos, varios grupos están construyendo microscopios electrónicos en serie de alto rendimiento (Kasthuri et al., 2009; Bock et al . 2011). Para abordar los problemas de visión artificial y procesamiento de imágenes, el Proyecto Open Connectome [17] está subcontratando algoritmos (externalización de algoritmos) para superar este obstáculo. Finalmente, la teoría estadística de grafos es una disciplina emergente que está desarrollando sofisticadas herramientas de inferencia y reconocimiento de patrones para analizar estos gráficos cerebrales (Goldenberg et al., 2009).

Las técnicas de imágenes no invasivas actuales no pueden capturar la actividad del cerebro a nivel de neurona por neurona. El mapeo del conectoma a nivel celular en los vertebrados actualmente requiere un análisis microscópico post mortem (después de la muerte) de porciones limitadas de tejido cerebral. Anthony Zador (CSHL) propuso recientemente técnicas no ópticas que se basan en la secuenciación de ADN de alto rendimiento . [18]

Los enfoques tradicionales de mapeo de circuitos histológicos se basan en imágenes e incluyen técnicas de microscopía óptica para tinción celular , inyección de agentes de etiquetado para rastreo de tractos o preservación química del cerebro, tinción y reconstrucción de bloques de tejido seccionados en serie mediante microscopía electrónica (EM). Cada uno de estos enfoques clásicos tiene inconvenientes específicos cuando se trata de implementación de conectómica. La tinción de células individuales, por ejemplo con la tinción de Golgi , para rastrear los procesos celulares y la conectividad adolece de la resolución limitada de la microscopía óptica, así como de dificultades para capturar proyecciones de largo alcance. El rastreo de tractos, a menudo descrito como el " estándar de oro " de la neuroanatomía para detectar vías de largo alcance a través del cerebro, generalmente sólo permite el rastreo de poblaciones de células bastante grandes y vías axonales únicas. La reconstrucción EM se utilizó con éxito para la compilación del conectoma de C. elegans (White et al., 1986). [19] Sin embargo, las aplicaciones a bloques de tejido más grandes de sistemas nerviosos completos tradicionalmente han tenido dificultades con proyecciones que abarcan distancias más largas.

Los avances recientes en el mapeo de la conectividad neuronal a nivel celular ofrecen nuevas esperanzas significativas para superar las limitaciones de las técnicas clásicas y compilar conjuntos de datos de conectomas celulares (Livet et al., 2007; Lichtman et al., 2008). [20] [21] [22] Utilizando Brainbow , un método combinatorio de etiquetado de colores basado en la expresión estocástica de varias proteínas fluorescentes , Jeff W. Lichtman y sus colegas pudieron marcar neuronas individuales con uno de más de 100 colores distintos. El etiquetado de neuronas individuales con un tono distinguible permite rastrear y reconstruir su estructura celular, incluidos procesos largos dentro de un bloque de tejido.

En marzo de 2011, la revista Nature publicó un par de artículos sobre microconectomas: Bock et al. [23] y Briggman et al. [24] En ambos artículos, los autores primero caracterizaron las propiedades funcionales de un pequeño subconjunto de células y luego rastrearon manualmente un subconjunto de los procesos que emanan de esas células para obtener un subgrafo parcial. En alineación con los principios de la ciencia abierta , los autores de Bock et al. (2011) han publicado sus datos para acceso público. El conjunto de datos de 12 terabytes de resolución completa de Bock et al. está disponible en NeuroData . [17] Independientemente, también se declararán gradualmente importantes topologías de interacciones funcionales entre varios cientos de células (Shimono y Beggs, 2014). [25] Actualmente se está ampliando el mapeo de circuitos ultraestructurales a todo el cerebro del ratón (Mikula, 2012). [26] Zador y sus colegas propusieron recientemente un enfoque alternativo para mapear la conectividad (Zador et al., 2012). [18] La técnica de Zador, llamada BOINC (código de barras de conexiones neuronales individuales) utiliza secuenciación de ADN de alto rendimiento para mapear circuitos neuronales. Brevemente, el enfoque consiste en etiquetar cada neurona con un código de barras de ADN único, transferir códigos de barras entre neuronas acopladas sinápticamente (por ejemplo, usando el herpesvirus Suid 1 , SuHV1) y la fusión de códigos de barras para representar un par sináptico. Este enfoque tiene el potencial de ser barato, rápido y de muy alto rendimiento.

En 2016, la Actividad de Proyectos de Investigación Avanzada de Inteligencia del gobierno de los Estados Unidos lanzó MICrONS , un proyecto de cinco años de duración de varios institutos para mapear un milímetro cúbico de la corteza visual de roedores, como parte de la Iniciativa BRAIN . [27] [28] Aunque solo se trata de un pequeño volumen de tejido biológico, este proyecto producirá uno de los conjuntos de datos de conectómica a microescala más grandes que existen actualmente.

Mapeo de conectividad funcional

Utilizando la resonancia magnética funcional en estado de reposo y durante las tareas, se están estudiando las funciones de los circuitos del conectoma. [29] Así como los mapas de carreteras detallados de la superficie de la Tierra no nos dicen mucho sobre el tipo de vehículos que viajan por esas carreteras o qué carga transportan, para comprender cómo las estructuras neuronales dan como resultado un comportamiento funcional específico como la conciencia , es necesario construir teorías que relacionen funciones con la conectividad anatómica. [30] Sin embargo, el vínculo entre la conectividad estructural y funcional no es sencillo. Los modelos computacionales de la dinámica de redes de todo el cerebro son herramientas valiosas para investigar el papel de la red anatómica en la configuración de la conectividad funcional. [31] [32] En particular, los modelos computacionales se pueden utilizar para predecir el efecto dinámico de las lesiones en el conectoma. [33] [34]

Como red o gráfico

El conectoma se puede estudiar como una red mediante la ciencia de redes y la teoría de grafos. En el caso de un conectoma a microescala, los nodos de esta red (o gráfico ) son las neuronas y los bordes corresponden a las sinapsis entre esas neuronas. Para el conectoma a macroescala, los nodos corresponden a las ROI ( regiones de interés ), mientras que los bordes del gráfico se derivan de los axones que interconectan esas áreas. Por lo tanto, a los conectomas a veces se les llama gráficos cerebrales , ya que en realidad son gráficos en un sentido matemático que describen las conexiones en el cerebro (o, en un sentido más amplio, todo el sistema nervioso).

Un grupo de investigadores (Iturria-Medina et al., 2008) [35] ha construido conjuntos de datos de conectomas utilizando imágenes con tensor de difusión (DTI) [36] [37] , seguido de la derivación de probabilidades de conexión promedio entre 70 y 90 corticales y basales. Áreas de materia gris del cerebro. Se descubrió que todas las redes tenían atributos de mundo pequeño y distribuciones de grados de "amplia escala". Un análisis de la centralidad de intermediación en estas redes demostró una alta centralidad para el precúneo , la ínsula , el parietal superior y la corteza frontal superior . Otro grupo (Gong et al. 2008) [38] ha aplicado DTI para mapear una red de conexiones anatómicas entre 78 regiones corticales. Este estudio también identificó varias regiones centrales en el cerebro humano, incluidas la precuneus y la circunvolución frontal superior .

Hagmann et al. (2007) [39] construyeron una matriz de conexión a partir de densidades de fibra medidas entre ROI distribuidas homogéneamente y de igual tamaño, con un número entre 500 y 4000. Un análisis cuantitativo de las matrices de conexión obtenidas para aproximadamente 1000 ROI y aproximadamente 50 000 rutas de fibra de dos sujetos demostró una relación exponencial. distribución de grados (una escala), así como atributos robustos de mundo pequeño para la red. Los conjuntos de datos se derivaron de imágenes de espectro de difusión (DSI) (Wedeen, 2005), [40] una variante de imágenes ponderadas por difusión [41] [42] que es sensible a las heterogeneidades intravóxel en las direcciones de difusión causadas por el cruce de tractos de fibras. y, por lo tanto, permite un mapeo más preciso de las trayectorias axonales que otros enfoques de imágenes por difusión (Wedeen, 2008). [43] La combinación de conjuntos de datos DSI de cabeza completa adquiridos y procesados ​​de acuerdo con el enfoque desarrollado por Hagmann et al. (2007) [39] con las herramientas de análisis gráfico concebidas inicialmente para estudios de rastreo de animales (Sporns, 2006; Sporns, 2007) [44] [45] permiten un estudio detallado de la estructura de red de la conectividad cortical humana (Hagmann et al., 2008). [46] La red del cerebro humano se caracterizó utilizando una amplia gama de métodos de análisis de red que incluyen descomposición central, análisis de modularidad, clasificación de centros y centralidad . Hagmann et al . presentó evidencia de la existencia de un núcleo estructural de regiones cerebrales altamente interconectadas entre sí, ubicadas principalmente en la corteza medial posterior y parietal. El núcleo comprende porciones de la corteza cingulada posterior , el precuneus, el cuneus , el lóbulo paracentral , el istmo del cingulado , las orillas del surco temporal superior y la corteza parietal inferior y superior , todos ubicados en ambos hemisferios cerebrales .

Un subcampo de la conectómica se ocupa de la comparación de los gráficos cerebrales de múltiples sujetos. Es posible construir un gráfico de consenso como el Conectoma de Referencia de Budapest permitiendo solo bordes que están presentes en al menos los conectomas, para un parámetro seleccionable . El conectoma de referencia de Budapest ha llevado a los investigadores al descubrimiento de la dinámica del conectoma de consenso de los gráficos del cerebro humano. Los bordes que aparecen en todos los gráficos cerebrales forman un subgrafo conectado alrededor del tronco del encéfalo . Al permitir bordes gradualmente menos frecuentes, este subgrafo central crece continuamente, como un arbusto . La dinámica de crecimiento puede reflejar el desarrollo del cerebro individual y brindar la oportunidad de dirigir algunos bordes del gráfico cerebral consensuado humano. [47]

Alternativamente, las diferencias locales que son estadísticamente significativas entre los grupos han atraído más atención ya que resaltan conexiones específicas y, por lo tanto, arrojan más luz sobre rasgos o patologías cerebrales específicas. Por lo tanto, también se han introducido algoritmos para encontrar diferencias locales entre poblaciones de gráficos (por ejemplo, para comparar grupos de casos versus grupos de control). [48] ​​Estos se pueden encontrar utilizando una prueba t ajustada , [49] o un modelo de escasez, [48] con el objetivo de encontrar conexiones estadísticamente significativas que sean diferentes entre esos grupos.

También se investigaron las posibles causas de la diferencia entre los conectomas individuales. De hecho, se ha descubierto que los conectomas a macroescala de las mujeres contienen significativamente más bordes que los de los hombres, y una mayor porción de los bordes en los conectomas de las mujeres discurren entre los dos hemisferios. [50] [51] [52] Además, los conectomas generalmente exhiben un carácter de mundo pequeño , y la conectividad cortical general disminuye con la edad. [53] El objetivo del Proyecto Piloto HCP Lifespan en curso a partir de 2015 es identificar las diferencias de conectomas entre 6 grupos de edad (4–6, 8–9, 14–15, 25–35, 45–55, 65–75).

Más recientemente, los conectogramas se han utilizado para visualizar datos de todo el cerebro colocando áreas corticales alrededor de un círculo, organizado por lóbulo. [54] [55] Los círculos interiores luego representan métricas corticales en una escala de colores. Luego, las conexiones de fibras de sustancia blanca en los datos DTI se dibujan entre estas regiones corticales y se ponderan según la anisotropía fraccional y la fuerza de la conexión. Estos gráficos incluso se han utilizado para analizar el daño causado al famoso paciente con lesión cerebral traumática Phineas Gage . [56]

La teoría de grafos estadísticos es una disciplina emergente que está desarrollando sofisticadas herramientas de inferencia y reconocimiento de patrones para analizar estos gráficos cerebrales (Goldenberg et al., 2009).

Investigaciones recientes estudiaron el cerebro como una red firmada e indicaron que la concentración en subredes positivas y negativas aumenta la estabilidad de la red cerebral. Destacó el papel de las conexiones funcionales negativas a las que se presta menos atención. [57]

Plasticidad del conectoma.

Al comienzo del proyecto del conectoma, se pensaba que las conexiones entre las neuronas eran inmutables una vez establecidas y que sólo se podían alterar las sinapsis individuales. [4] Sin embargo, evidencia reciente sugiere que la conectividad también está sujeta a cambios, lo que se denomina neuroplasticidad . Hay dos formas en que el cerebro puede reconectarse: formación y eliminación de sinapsis en una conexión establecida o formación o eliminación de conexiones completas entre neuronas. [58] Ambos mecanismos de recableado son útiles para aprender tareas completamente nuevas que pueden requerir conexiones completamente nuevas entre regiones del cerebro. [59] Sin embargo, la capacidad del cerebro para ganar o perder conexiones completas plantea un problema para mapear un conectoma de especie universal. Aunque el recableado ocurre en diferentes escalas, desde la microescala hasta la macroescala, cada escala no ocurre de forma aislada. Por ejemplo, en el conectoma de C. elegans , el número total de sinapsis se multiplica por cinco desde el nacimiento hasta la edad adulta, lo que cambia las propiedades de la red tanto local como global. [60] Otros conectomas del desarrollo, como el conectoma muscular, conservan algunas propiedades de red global a pesar de que el número de sinapsis disminuye diez veces en la vida postnatal temprana. [61]

Recableado a macroescala

La evidencia del recableado a macroescala proviene principalmente de investigaciones sobre la densidad de la materia gris y blanca, que podrían indicar nuevas conexiones o cambios en la densidad de los axones. La evidencia directa de este nivel de recableado proviene de estudios con primates, que utilizan el rastreo viral para mapear la formación de conexiones. Los primates a los que se les enseñó a utilizar herramientas novedosas desarrollaron nuevas conexiones entre la corteza interparietal y las áreas visuales superiores del cerebro. [62] Otros estudios de rastreo viral han proporcionado evidencia de que se produce un recableado a macroescala en animales adultos durante el aprendizaje asociativo . [63] Sin embargo, no es probable que las conexiones neuronales de larga distancia sufran un recableado extenso en los adultos. Es probable que lo que se observa en el recableado a macroescala sean pequeños cambios en un tracto nervioso ya establecido.

Recableado de mesoescala

El recableado a mesoescala implica estudiar la presencia o ausencia de conexiones completas entre neuronas. [59] La evidencia de este nivel de recableado proviene de observaciones de que los circuitos locales forman nuevas conexiones como resultado de la plasticidad dependiente de la experiencia en la corteza visual. Además, el número de conexiones locales entre las neuronas piramidales en la corteza somatosensorial primaria aumenta después de una experiencia sensorial alterada del bigote en roedores. [64]

Recableado a microescala

El recableado a microescala es la formación o eliminación de conexiones sinápticas entre dos neuronas y puede estudiarse con imágenes longitudinales de dos fotones. Se puede mostrar que las espinas dendríticas de las neuronas piramidales se forman unos días después de la experiencia sensorial y el aprendizaje. [65] [66] [67] Los cambios pueden verse incluso dentro de cinco horas en los mechones apicales de las neuronas piramidales de la capa cinco en la corteza motora primaria después de una tarea de alcanzar semillas en primates. [67]

Conjuntos de datos

Humanos

El Proyecto Human Connectome , patrocinado por los Institutos Nacionales de Salud (NIH), fue creado con el objetivo de mapear los 86 mil millones de neuronas (y sus conexiones) en un cerebro humano . [68]

Organismos modelo

Lombriz intestinal

El primer (y hasta ahora único) conectoma completamente reconstruido pertenece al nematodo Caenorhabditis elegans . [69] El esfuerzo principal comenzó con las primeras micrografías electrónicas publicadas por White, Brenner et al., 1986. [19] Basado en este trabajo fundamental, el primer conectoma (entonces llamado "base de datos de circuitos neuronales" por los autores) para C . elegans fue publicado en forma de libro con disquetes adjuntos por Achacoso y Yamamoto en 1992. [70] [71] El primer artículo sobre la representación por computadora de su conectoma fue presentado y publicado tres años antes, en 1989, por Achacoso en el Simposio sobre. Aplicación Informática en Atención Médica (SCAMC). [72] El conectoma de C. elegans fue posteriormente revisado [73] [74] y ampliado para mostrar cambios durante el desarrollo del animal. [60] [75] A pesar de tener un linaje celular invariante, el conectoma de C. elegans muestra variabilidad entre individuos, tanto a nivel de sinapsis como de conexión. [76] [77]

mosca de la fruta

La mosca de la fruta, Drosophila melanogaster , sirve como modelo atractivo para explorar la estructura y el funcionamiento de los sistemas nerviosos. Su sistema nervioso central (SNC) es notablemente compacto y alberga aproximadamente 200.000 neuronas en los adultos, pero exhibe conexiones neuronales razonablemente estereotipadas entre moscas individuales. [78] A pesar de su pequeño tamaño, este SNC admite un amplio espectro de comportamientos complejos y bien estudiados. Obtener un conjunto de datos anatómicos del SNC de la mosca podría ser un paso fundamental, que podría ofrecer información sobre los sistemas nerviosos de otros organismos.

En marzo de 2023 se publicó un conectoma de microscopía electrónica (EM) completo del cerebro larvario de D. melanogaster , que incluye 3016 neuronas y 548 000 sinapsis. [79] [80] [81] Para adultos, conectomas EM parciales del cerebro (~ 120.000 neuronas, ~30.000.000 de sinapsis) [82] [83] [84] o el cordón nervioso ventral (VNC, el equivalente de la mosca a la médula espinal, ~14.600 neuronas) [85] [86] también están disponibles. Actualmente se está construyendo un conectoma completo del SNC para adultos que incluye tanto el cerebro como el VNC.

Ratón

Se encuentran disponibles conectomas parciales de la retina de un ratón [24] y de la corteza visual primaria de un ratón [23] .

El primer conectoma completo de un circuito de mamíferos se construyó en 2021. Esta construcción incluyó el desarrollo de todas las conexiones entre el sistema nervioso central y un solo músculo desde el nacimiento hasta la edad adulta. [61]

Ver también

Referencias

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