La neuromorfología teórica es la ciencia que utiliza la morfología para describir matemáticamente la forma y la conectividad en el sistema nervioso .
El estudio racional de las formas ha tardado mucho en formarse. En los grandes avances del último siglo es importante diferenciar la morfogénesis (la forma en que se forman las formas) y la morfología (las formas realizadas).
El ensayo de D'Arcy Thompson (1917) sobre las formas en la naturaleza produjo importantes cambios conceptuales . Estas no eran consideradas como estáticas sino como el resultado de factores morfogenéticos. Incognoscible en su naturaleza íntima, la forma se define como el simple resultado de fuerzas. Thom (1974), fundador de la "teoría de las catástrofes", reconoció lo que debía a este trabajo. Una serie de diversas ramas de las matemáticas no lineales (la teoría de las catástrofes , la teoría fractal , la teoría de las "estructuras disipativas", la teoría del caos ) han conducido a lo que Boutot (1993) llamó "la revolución morfológica", que ha modificado profundamente la concepción de las formas en el espacio. La neuromorfología teórica descarta la morfogénesis (la forma en que se han hecho las formas) para limitar su propósito a las formas realizadas.
A pesar de algunos resultados, el espacio y las formas no se consideraban a menudo como susceptibles de aportar información sobre el funcionamiento del sistema nervioso. La neuromorfología ya había sido estudiada intensamente tras el descubrimiento del método de Golgi , que permitía ver neuronas enteras. Esto dio lugar a una abundante literatura, con descripciones y figuras. Esto permitió a Ramón y Cajal (1911) fundar definitivamente la "teoría de las neuronas" (el cerebro está constituido por células separadas que se comunican entre sí) y formular la ley de la "polarización dinámica" (axonal). Con otros, señaló la variedad de patrones de neuronas en función de lugares cerebrales particulares y ya emitió hipótesis sobre los papeles que podrían desempeñar formas particulares. Posteriormente se hicieron varios intentos. Un paso fue el trabajo de Mannen (1960) sobre núcleos cerrados y abiertos que insistían en la morfología dendrítica. A esto le siguieron varios trabajos de Ramón-Moliner que definían tipos de neuronas según sus arborizaciones dendríticas.
Un enfoque de formas naturales fue propuesto por Stevens (1974) quien intentó realizar una clasificación racional de las formas y encontrar sus propiedades específicas y ventajas en términos de direccionalidad o economía de formas. Desde hace casi un siglo, un corpus importante de herramientas teóricas, aún poco explotadas, ha demostrado ser muy útil para la comprensión del sistema nervioso. Estas herramientas, en general, pueden clasificarse como «lógicas» o más estrictamente como «lógico-matemáticas». Como se verá, las más útiles para la neuromorfología teórica, junto con la geometría para parámetros métricos, son la teoría de conjuntos , la teoría de sistemas y la teoría de grafos .
Las formas tradicionales clásicas emanaban de la geometría euclidiana y podían describirse mediante ella, por ejemplo en relación con el tridente cartesiano (un eje perpendicular para tres "dimensiones"). Estas formas pueden tener realizaciones materiales (cubos, bolas...). Sin embargo, muchos objetos naturales no pueden describirse satisfactoriamente mediante la geometría euclidiana. Muchos de ellos son, por ejemplo, fractales ( Mandelbrot , 1983), porque están ramificados, tienen agujeros o son demasiado anfractuosos, etc. En su caso, las tres dimensiones ya no están vinculadas linealmente. Esto es particularmente cierto para las superficies y los volúmenes. Como ya destacó Stevens (1974), algún patrón morfológico puede ofrecer ventajas precisas. Se puede dar un ejemplo desde dos extremos donde la superficie de los objetos es fundamental. La superficie es el lugar donde los objetos intercambian entre un interior y un exterior. En el caso en que lo más ventajoso es tener el mínimo intercambio, la forma elegida es generalmente la ovoide (como son los huevos, granos, frutas, cetáceos, etc. con la esfera como límite perfecto), que para un volumen dado limita la superficie a su mínimo. Cuando el intercambio es fundamental, la superficie importante es necesaria un coste mínimo de material. La ramificación binaria aumenta considerablemente la superficie sin aumentar mucho el volumen de materia. Es el caso de los árboles vegetales y de los sistemas vascular, pulmonar, urinario. El sistema nervioso puede ser visto como un sistema de intercambios entre arborizaciones binarias emisoras y receptoras, ofreciendo un rango combinatorio enorme.
Un problema de la neuromorfología es que no tiene que describir un objeto, el cerebro, sino un cerebro medio, lo que justifica un uso extensivo de la estadística.
Tyner (1975) y Rowe y Stone (1977) han analizado las bases conceptuales que deben respetarse en el proceso de clasificación neuronal e insistieron en la necesidad de separar la clasificación de la identificación.
Las clasificaciones deben basarse en técnicas multifactoriales y ser jerárquicas (siguiendo la taxonomía animal bicentenaria). Cuando se hicieron muchas nominaciones o identificaciones sobre las características del soma, quedó claro que sólo un estudio cuantitativo de arborizaciones dendríticas completas podía ofrecer un medio para una taxonomía neuronal neutral. Un tipo particular de un grupo de neuronas en una parte localizada del cerebro en una especie animal se llama especie neuronal. Cuando se observan neuronas de aproximadamente la misma morfología en el mismo lugar en otra especie animal, se trata de un género neuronal. También existen familias neuronales, etc. Por ejemplo, las neuronas espinosas del cuerpo estriado del macaco son una especie. Junto con las del hombre y/o otras especies forman un género. Las comparaciones estadísticas permiten analizar lo que permanece igual o lo que ha cambiado en la evolución.
A partir de neuronas definidas objetivamente, fue posible constituir conjuntos neuronales.
«La teoría de conjuntos es la base de prácticamente todas las ramas de las matemáticas» (Kahn, 1995). La teoría de conjuntos ha supuesto grandes cambios en la forma de analizar y razonar. Esta teoría parte de conceptos sencillos. Por ejemplo, «un conjunto es una colección de elementos» (Kahn, 1995), lo cual es intuitivo y no necesita demostración. Los elementos tienen en común ser miembros del conjunto. Un conjunto particular se define por las propiedades comunes de sus elementos. Esto plantea problemas de semejanzas y, finalmente, de tipología y clasificación.
Los conjuntos neuronales pueden ser conjuntos de neuronas enteras o de partes neuronales.
Nuestra capacidad de pensar, reaccionar y recordar depende del funcionamiento del sistema nervioso. No podemos entender el cerebro humano sin entender primero las propiedades y funciones de sus principales elementos unitarios: las neuronas.
Se trata de células complejas y especializadas. Sin embargo, la mejor comprensión de la evolución celular lograda en los últimos años ha revelado que incluso las propiedades más sofisticadas y únicas de las células nerviosas representan una adaptación de funciones básicas observadas en todas las células eucariotas, incluidos los organismos unicelulares. Por lo tanto, la neurobiología celular se ha convertido en un capítulo importante de la biología celular. Los estudios de las neuronas aprovechan en gran medida el progreso en la biología celular fundamental. Por el contrario, la investigación sobre las características especializadas de las neuronas está produciendo importantes repercusiones en otras áreas de la biología. Los proyectos de neurobiología celular en el departamento se centran en los mecanismos del tráfico de membrana en la sinapsis, en el desarrollo y mantenimiento de la polaridad celular y en los mecanismos responsables de la distribución heterogénea de orgánulos y macromoléculas dentro del citoplasma neuronal. También se investiga la formación y plasticidad de las sinapsis. En la tradición del departamento, las cuestiones en estos campos se abordan de manera multidisciplinaria utilizando genética, bioquímica de proteínas y lípidos, biología molecular y técnicas de imagen de microscopía óptica y electrónica de última generación. Los sistemas experimentales incluyen modelos de ratón, neuronas cultivadas, modelos de sinapsis de gran tamaño, preparaciones sinápticas aisladas y sistemas libres de células. Se hace especial hincapié en las interfaces entre esta investigación básica y la enfermedad.