Neurociencia

Crean las primeras neuronas artificiales para tratar enfermedades neurodegenerativas crónicas.

Los científicos han inventado neuronas artificiales en chips de silicio que se comportan igual que las reales: un logro primero en su tipo con un enorme alcance para dispositivos médicos para curar enfermedades crónicas, como insuficiencia cardíaca, Alzheimer y otras enfermedades neuronales.

Críticamente, las neuronas artificiales no solo se comportan como las neuronas biológicas, sino que solo necesitan una milmillonésima parte de la potencia de un microprocesador, lo que las hace ideales para su uso en implantes médicos y otros dispositivos bioelectrónicos.

El equipo de investigación, dirigido por la Universidad de Bath y que incluye investigadores de las universidades de Bristol, Zurich y Auckland, describe las neuronas artificiales en un estudio publicado en Nature Communications.

El diseño de neuronas artificiales que responden a las señales eléctricas del sistema nervioso como neuronas reales ha sido un objetivo importante en la medicina durante décadas, ya que abre la posibilidad de curar las condiciones en las que las neuronas no funcionan correctamente, se han cortado sus procesos como en la médula espinal lesión, o han muerto. 

Las neuronas artificiales podrían reparar biocircuitos enfermos al replicar su función saludable y responder adecuadamente a la retroalimentación biológica para restaurar la función corporal.

En la insuficiencia cardíaca, por ejemplo, las neuronas en la base del cerebro no responden adecuadamente a la retroalimentación del sistema nervioso, a su vez no envían las señales correctas al corazón, que luego no bombea tan fuerte como debería.

Sin embargo, desarrollar neuronas artificiales ha sido un desafío inmenso debido a los desafíos de la biología compleja y las respuestas neuronales difíciles de predecir.

Los investigadores modelaron con éxito y derivaron ecuaciones para explicar cómo las neuronas responden a los estímulos eléctricos de otros nervios. Esto es increíblemente complicado ya que las respuestas son ‘no lineales’; en otras palabras, si una señal se vuelve dos veces más fuerte, no necesariamente provocará una reacción dos veces más grande, podría ser tres veces más grande u otra cosa.

Luego diseñaron chips de silicio que modelaron con precisión los canales de iones biológicos, antes de demostrar que sus neuronas de silicio imitaban con precisión las neuronas reales y vivas que respondían a una variedad de estimulaciones.

Los investigadores replicaron con precisión la dinámica completa de las neuronas del hipocampo y las neuronas respiratorias de las ratas, bajo una amplia gama de estímulos.

El profesor Alain Nogaret, del Departamento de Física de la Universidad de Bath, dirigió el proyecto. Él dijo: “Hasta ahora, las neuronas han sido como cajas negras, pero hemos logrado abrir la caja negra y mirar dentro. Nuestro trabajo cambia de paradigma porque proporciona un método robusto para reproducir las propiedades eléctricas de las neuronas reales en minucioso detalle.

“Pero es más amplio que eso, porque nuestras neuronas solo necesitan 140 nanovatios de potencia. Esa es una billonésima parte del requerimiento de energía de un microprocesador, que otros intentos de hacer neuronas sintéticas han utilizado. Esto hace que las neuronas sean adecuadas para implantes bioelectrónicos para tratar enfermedades crónicas.

«Por ejemplo, estamos desarrollando marcapasos inteligentes que no solo estimularán al corazón a bombear a un ritmo constante, sino que usarán estas neuronas para responder en tiempo real a las demandas que se le imponen al corazón, que es lo que sucede naturalmente en un corazón sano». Otras posibles aplicaciones podrían ser el tratamiento de afecciones como el Alzheimer y las enfermedades degenerativas neuronales en general.

“Nuestro enfoque combina varios avances. Podemos estimar con mucha precisión los parámetros precisos que controlan el comportamiento de cualquier neurona con alta certeza. Hemos creado modelos físicos del hardware y hemos demostrado su capacidad para imitar con éxito el comportamiento de las neuronas vivas reales. Nuestro tercer avance es la versatilidad de nuestro modelo que permite la inclusión de diferentes tipos y funciones de una gama de neuronas complejas de mamíferos» dijo, el profesor Alain Nogaret.

El profesor Giacomo Indiveri, coautor del estudio, de la Universidad de Zurich y ETF Zurich, agregó: «Este trabajo abre nuevos horizontes para el diseño de chips neuromórficos gracias a su enfoque único para identificar parámetros cruciales de circuitos analógicos».

Mayor información en: Kamal Abu-Hassan, Joseph D. Taylor, Paul G. Morris, et al. «Optimal solid state neurons». Nature Communications, Published: 03 December 2019.

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