FUENTE: ABC

Investigadores de las universidades de Bath y Bristol (Gran Bretaña), Zurich (Suiza) y Auckland (Australia) han fabricado las primeras neuronas de laboratorio que podría servir para avanzar en el conocimiento de enfermedades crónicas, como insuficiencia cardíaca, alzhéimer y otras patologías neuronales. El estudio se publica en « Nature Communications».

Además, las neuronas artificiales no solo se comportan como las biológicas, sino que solo apenas 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 diseño de neuronas artificiales que responden a las señales eléctricas del sistema nervioso como si fueran neuronas reales ha sido un objetivo importante desde décadas, ya que abre la posibilidad de curar las enfermedades en las que las neuronas no funcionan correctamente.

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, y no envían las señales correctas al corazón, por lo que no bombea 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', es decir que 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.

A continuación 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.

Nuestro trabajo está cambiando de paradigma porque proporciona un método robusto para reproducir las propiedades eléctricas de las neuronas reales en minucioso detalle

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.

Alain Nogaret, de la Universidad de Bath, director del proyecto, admite que, «hasta ahora, las neuronas han sido como cajas negras, pero hemos logrado abrir la caja negra y mirar dentro. Nuestro trabajo está cambiando 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 fabricar neuronas sintéticas han utilizado -destaca-. Esto hace que las neuronas sean muy adecuadas para el tratamiento de implantes bioelectrónicos para tratar enfermedades crónicas».

«Por ejemplo -prosigue-, 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 ocurre naturalmente en un corazón sano».

«Nuestro enfoque combina varios avances. Podemos estimar con mucha precisión los parámetros precisos que controlan el comportamiento de cualquier neurona con alta certeza -detalla-. 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 variedad de neuronas complejas de mamíferos».

Por su parte, el profesor Giacomo Indiveri, de la Universidad de Zurich y coautor del estudio, apunta que «este trabajo abre nuevos horizontes para el diseño de chips neuromórficos gracias a su enfoque único para identificar parámetros cruciales de circuitos analógicos».