El cerebro humano desvela algunos de sus secretos ocultos hace más de un siglo.

El nuevo mapa incluye 180 regiones en cada hemisferio y ha servido para entrenar a un ordenador para que genere mapas individuales de cada persona que mejorarán el diagnóstico de trastornos mentales

El cerebro humano hoy es un poco menos misterioso gracias a los nuevos mapas elaborados por unos neurocientíficos de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington (EEUU). No sólo han identificado más regiones cerebrales que los mapas anteriores, también han desarrollado un programa de aprendizaje de máquinas para generar un mapa de cualquier cerebro, algo que ayudará a los científicos y médicos estudiar diferencias individuales en la estructura y las enfermedades cerebrales, y se espera que dé paso a nuevas formas de diagnosticar trastornos cerebrales.

Este nuevo mapa de la arrugada capa exterior del cerebro, la llamada corteza cerebral, fue publicado en la revista Nature esta semana. El cartógrafo principal, David Van Essen, lo califica de estudio histórico del Proyecto Conectoma Humano, que él dirige.

Foto: El nuevo mapa del cerebro humano tiene 180 regiones en las mitades derecha e izquierda. Crédito: Matthew F. Glasser y David C. Van Essen. 

El investigador Matthew Glasser explica que, a diferencia de otros estudios, este mapa contempla varias características del cerebro de forma simultanea para trazar las fronteras entre regiones. Algunos neurocientíficos aún definen las regiones del cerebro en función de un mapa histórico de áreas de Brodmann, publicado en 1909. Ese mapa dividió cada mitad del cerebro en 52 regiones. El nuevo mapa presenta 180 regiones en cada hemisferio del cerebro.

Glasser definió esas regiones mediante la identificación de lugares en los que múltiples rasgos, como el grosor de la corteza, su función o su conectividad con otras regiones, se modificaran de forma simultánea. Después de dibujar el mapa sobre un conjunto de cerebros, los investigadores desarrollaron un algoritmo para reconocer las regiones de un nuevo conjunto de cerebros en el que el tamaño y las fronteras varían entre una persona y otra. Glasser explica: “No es sólo un mapa, realmente puedes encontrar las áreas dentro de los individuos específicos que se estén estudiando”.

La neurocientífica de la Universidad de Pensilvania (EEUU) Dani Basset, que no participó en el estudio, asegura que la parte que más le emociona es poder emplear este mapa para entender mejor las diferencias individuales. También señala su importancia a la hora de definir las regiones cerebrales en función tanto de la anatomía como de la función, no tan sólo de una cosa o la otra. “Han abordado una pregunta antigua que ha sido muy contenciosa, y lo han hecho con un hermoso enfoque impulsado por datos“, opina Basset.

Foto: Los investigadores emplearon un escáner de resonancia magnética para observar la actividad cerebral de los voluntarios mientras escuchaban cuentos. El rojo y el amarillo indican regiones de activación.Crédito: Matthew F. Glasser y David C. Van Essen. 

Van Essen también matiza que un objetivo principal de este mapa consiste en ayudar a unificar la neurociencia al proporcionar un marco para que los estudios con imágenes cerebrales sean más fácilmente comparados y replicados, un punto especialmente destacado dadas las recientes controversias que han cuestionado la validez de miles de estudios de imágenes cerebrales.

El investigador de la Universidad de California en San Francisco (EEUU) Duan Xu, que tampoco participó en el estudio, cree que “es genial ver que el Proyecto Conectoma Humano está logrando avances con algunas de estas investigaciones de la corteza de alta calidad”. El esfuerzo de 36 millones de euros de los Institutos Nacionales de Salud de EEUU para crear el diagrama de circuitos, o conectoma, más detallado del cerebro humano arrancó en 2010.

Este mapa podría ayudar a los científicos y médicos desarrollar mejores herramientas para diagnosticar los trastornos cerebrales, aunque queda por ver aún cómo serán empleadas. Xu afirma: “Yo soy optimista y creo que dentro de poco deberíamos ser capaces de hacer esto en entornos clínicos”.

Fuente: MIT Technology Review

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