Crean un “atlas” de expresión de genes en neuronas
Entre otros hallazgos, unos investigadores han descubierto recientemente un nuevo tipo de neuronas y que la expresión de genes es más diversa durante la fase inicial de desarrollo del individuo. Valiéndose de secuenciación de genes y de aprendizaje automático, estos investigadores han creado un «atlas de desarrollo» de la expresión de genes en las neuronas, catalogando más de 250.000 neuronas en los cerebros de moscas de la fruta.
El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que permite a un sistema informático aprender cosas cuando es expuesto a nuevos datos, sin necesidad de ser reprogramado.
La nueva investigación, a cargo de un equipo que incluye a Claude Desplan y a Neset Özel, de la Universidad de Nueva York (NYU) en Estados Unidos, revela, entre otras cosas, la existencia de un tipo de neuronas previamente desconocidas que solo están presentes antes de que las moscas eclosionen, y también que las neuronas en general exhiben la mayor diversidad molecular durante el desarrollo.
Otro hallazgo importante es que hay neuronas que parecen idénticas en su forma pero que pueden expresar diferentes conjuntos de genes en la parte superior e inferior del cerebro. Estas diferencias pueden dar a las moscas la capacidad de realizar diferentes cálculos sobre la información visual que reciben.
Los cerebros están compuestos por miles de tipos diferentes de neuronas. A pesar de compartir la misma información genética, las neuronas logran esta diversidad activando diferentes conjuntos de genes en cada tipo de neurona y en cada punto de su desarrollo.
A fin de conocer mejor la diversidad de las células cerebrales, bastantes investigadores han estudiado durante mucho tiempo las moscas de la fruta, cuyos cerebros, aunque mucho más sencillos que los de los humanos, pueden utilizarse como un sistema modelo. La sencillez, de hecho, facilita el averiguar para qué sirve cada componente. Tiempo atrás fueron identificadas las aproximadamente 60.000 células y 200 tipos de neuronas que componen los lóbulos ópticos de las moscas de la fruta. Esas son las áreas del cerebro que procesan la información visual, incluyendo la visión en color y la detección de objetos y movimiento.
Desplan y sus colegas crearon su «atlas» mediante secuenciación de ARNm unicelular, que les permitió capturar y secuenciar ARNm de más de 250.000 células individuales. Utilizando una combinación de enfoques de aprendizaje automático, lograron clasificar por su tipo cada una de estas células durante todo el ciclo de desarrollo. (Fuente: NCYT de Amazings)
