Aquiles, la tortuga, el c.elegans y las neuronas de colores

Ideas. Provocaciones. Conceptos que te hacen reflexionar, dudar, replantearte asunciones. Pensar. Estímulos. Este es uno de los regalos que te ofrece la ciencia. Haces una viaje relámpago a Boston por temas laborales, visitas a tus excompañeros del programa de periodismo científico del MIT que te acogió durante 10 meses, y te comentan que por la tarde pasarán dos horas en el laboratorio del neurocientífico Jeff Lichtman . Imposible rechazar tal invitación. Aprietas todavía más tu agenda, y acudes escopetado. Tu mente no está todo lo centrada que desearías, pero se agudiza de golpe cuando al final de su exposición, un neurocientífico de su talla espeta: “no estoy tan seguro que el cerebro del gusano c. elegans sea más simple que el nuestro”. Suspense. Brainbow Jeff Lichtman es el padre de la novedosa metodología para observar el cerebro que en Noviembre del 2007 impregnó todas las portadas de las revistas científicas. Creando ratones transgénicos cuyas neuronas expresaban de manera estocástica diferentes combinaciones de la proteína fluorescente verde, la roja y la azul, consiguieron imágenes microscópicas de cerebros con neuronas individuales coloreadas al azar en una gama de 90 tonalidades diferentes. Las imágenes obtenidas con el método brainbow, no sólo son preciosas: Huele a revolución. Cajal transformó la neurobiología gracias a su intuición y obcecación, pero posibilitado sobre todo por la tinción de Golgi, que le permitió ver neuronas individuales en un grado de detalle que nunca antes nadie había observado. La técnica desarrollada por el equipo de Lichtman podría suponer algo parecido en el estudio anatómico del cerebro. Permite diferenciar neuronas vecinas con gran precisión, y además perseguirlas de manera individual por todo el entramado cerebral, y distinguir cómo se conectan unas con las otras. Uno de los campos más activos en la neurociencia actual es esta “conectómica”, el estudio de cómo se forman los circuitos neuronales, cómo fluye la información a través de ellos, cómo enlazan diferentes áreas del cerebro, y cómo se ven alteradas en caso de enfermedad. El brainbow es una herramienta que promete mapear el cerebro y desentrañar el cableado que forman todas sus conexiones sinápticas. Poderosa, sin duda, unos pocos critican su utilidad apuntando que no permite hacer experimentos. Sólo “observa” cómo se conectan fragmentos de cerebro y saca conclusiones que no pueden ser probadas experimentalmente. Cuando uno de los asistentes al seminario se lo recordó, Lichtman contestó con cierta sorna “quizás tampoco el Hubble, o la arqueología son de gran utilidad, porque sólo observaban e interpretaban sin hacer hipótesis testables”. Otro compañero insistió: “mi cerebro debe estar conectado de manera diferente al suyo. ¿No es esto una gran limitación?”. “Puede ser, pero no lo sabemos todavía. Lo que aquí tenemos una nueva manera de ver el cerebro. Quien sabe qué nos mostrará”. Luego llegó la pregunta “¿por qué utilizáis un cerebro tan complejo como el de ratón, y no empezáis por uno simple como el del gusano c. elegans?”. Lichtman explicó que el mapa neuronal del gusano c. elegans ya está realizado, y que a él le interesa estudiar cerebros parecidos al humano. Pero en seguida frunció el ceño y añadió con tono reflexivo: “además… sin duda es más pequeño, pero no estoy tan seguro que el cerebro de este nematodo sea más simple”. Caras de escepticismo generalizadas entre la docena de asistentes. El argumento que dejó entrever fue que las 302 neuronas del c.elegans llevan millones de años haciendo su función; posiblemente ese sistema es más robusto y esconde un mayor grado de especialización y solidez evolutiva. Sólo 302 neuronas conectadas entre sí son capaces de gestionar toda la gama de procesos complejos que permiten sobrevivir a este organismo. Esto no es algo simple. Quizás podríamos considerarlo más eficiente que nuestro enorme pero desbaratado cerebro. Aquiles y la Tortuga Demasiado rebuscado. Obvio que el cerebro humano es más complejo, que el de un gusano… ¿a qué viene ahora esa disquisición que no aporta ningún progreso tangible? ¡qué tontería, no?! Puede. Pero te deja pensativo. El martes fui a ver la última película de Takeshi Kitano “Aquiles y la Tortuga ” ¿habéis oido hablar de la paradoja de Aquiles y la Tortuga? El filósofo griego Zenón imaginó una hipotética carrera entre un veloz Aquiles y una lenta tortuga. Consciente de su superioridad, Aquiles ofrecía una distancia de ventaja a la tortuga. Al darse la salida salía raudo hacia ella, pero cuando llegaba al punto donde estaba la tortuga, ésta ya se había desplazado un cierto espacio. Aquiles continuaba persiguiéndola, pero siempre que llegaba donde estaba la tortuga, ésta ya había avanzado un poco más. Al final, Aquiles no era capaz de alcanzar a la tortuga. Lo se, no tiene ningún sentido. Es evidente que este planteamiento es engañoso y en una situación real Aquiles alcanza sin ningún esfuerzo a la tortuga. No intento despistaros. Efectivamente la historia elucubrada por Zenón no es ninguna paradoja, y cualquiera que corra más rápido tras un objeto más lento terminará alcanzándolo. Sin embargo, esta “absurda” paradoja y otras formulaciones más modernas en las que Aquiles siempre recorre la mitad de la distancia que le separa de la tortuga, y aunque se acerca, nunca consigue atraparla porque siempre le falta la diminuta mitad, han inspirado a matemáticos y físicos para desarrollar teorías de series infinitas, sumatorios de fracciones…, que además de demostrar que las paradojas de Zenón son falsas, estimulan su imaginación para plantear nuevas reflexiones y preguntas que abordar científicamente. Como la simplicidad o no del cerebro del c.elegans. Pero ¿y si, como hace la película “Aquiles y la Tortuga” de Kitano, dejamos la realidad de un lado y permitimos que estas reflexiones nos estimulen otras maneras de pensar? ¿No pasaría algo parecido con los sueños? Los persigues, llegas hasta donde se encontraban, y entonces ves que se han desplazado ligeramente. Vuelves a correr hacia él, a perseguir la meta que cumplirá tus expectativas, pero cuado la alcanzas, tu sueño se ha vuelto a alejar. Quizás es en esta búsqueda inquieta y constante es donde radica el sueño en si, y permite que no se desvanezca inmediatamente tras conseguirlo. Ideas sueltas. Asociaciones libres. Al final bien podría ser que las 302 neuronas del c.elegans formaran una red más robusta que las nuestras, o que la realidad sí contuviera algún subterfugio en el que ubicar la paradoja de Aquiles y la Tortuga. Recordando a la dulce e inolvidable F.P. conversando sobre las triquiñuelas de nuestra existencia: “La vida es una película”. Bacio.

Comments

[Publicado por: I. García-Valiño]

Vicky Puig, Jesús Cid, guetto... este post de Pere ha logrado cosechar unos comentarios de un nivelazo sin precedentes, que yo recuerde. Pere debe estar flipándolo, como yo. Mi aportación es menos técnica, pero con respecto a aplicar estas técnicas a la psicopatología... es algo parecido a pretender utilizar la física de partículas para comprender la química orgánica. Obviamente, todo está relacionado, pero el reduccionismo -tres hurras por el reduccionismo, por cierto- nos lleva siempre a una complejidad laberíntica que puede resultar poco útil en la escala del comportamiento humano. En este sentido, creo mucho más en la utilización de neuroimágenes con técnicas de PET (Tomografía de emisión de positrones), que miden el metabolismo de la glucosa en diversas áreas cerebrales, así como la tomografía computerizada de emisión de fotones (SPECT) del flujo sanguíneo cerebral relativo, en la línea de los trabajos de Adrian Raine o Robert D. Hare. Incluso Resonancia Magnética Funcional. Nos proporcionan escalas más manejables, y en vez de segmentar el cerebro en neuronas, lo hacemos en regiones más o menos definidas por una función especializada. Si lo que perseguimos es "cartografiar el pensamiento", entonces sí creo en técnicas como el Brainbow y las que habéis mencionado, que sólo logro entender de una forma vaga y muy abstracta. Saludos y gracias por vuestras estupendas aportaciones.

[Publicado por: José Manuel]

Gracias, Vicky. Una vez más, lo complicado es interpretar las imágenes científicas. Las proyecciones específicas de cada zona cerebral y quién lidera el flujo de información: he ahí el quid de la cuestión. Saludos, J osé M anuel

[Publicado por: Sebastian Huxley]

Cualquier avance en la visión neuronal es un avance científico, que tarde o temprano se traducirá en un nuevo descubrimiento talvez revolucionario. El cerebro es un órgano que le falta mucho por estudiar. Saludos!

[Publicado por: Vicky Puig]

Finalmente he conseguido el link al video sobre le proyecto Connectome, CON EL AUDIO EL EFECTO ES HOLLIWOODIENSE! http://www.technologyreview.com/player/07/11/19Singer/1.aspx Para explicaciones sobre el proyecto http://www.technologyreview.com/biomedicine/19731/ Saludos

[Publicado por: El talibán de la nomenclatura]

Muy interesante artículo, como todos los de Père. Las utilidades de las GFPs (o sólo FPs) son increíbles, seguiremos alucinando con ellas. Sólo una crítica, por favor, C.elegans va con mayúscula (y cursiva). No escribir el género con mayúscula es, a mi entender, poco científico. Siento la crítica, me encanta el blog.

[Publicado por: guetto]

Vicky (Jesús), para haceros una idea de lo que pueden dar de sí los grafos de conexiones neuronales deberíais leer el libro de Redes Complejas de Ricard Solé. Es de la colección Metatemas de Tusquets. Con técnicas de teoría de complejidad y con esos grafos se pueden sacar conclusiones asombrosas, no solo en este campo sino en todos aquellos en los que hay que contemplar el sistema que se estudia como un todo, que es lo que debe ocurrir con el cerebro: está tan interconectado en sus diferentes áreas y es tan complejo en su dinámica que estudiar sus partes independientemente puede llevar a conclusiones erróneas. Saludos a todos.

[Publicado por: Antonio]

Saludos Pere, me encanta tu blog, lo descubrí hace unas semanas y me lei de un tirón todos los artículos. La paradoja de Aquiles por algo parte como paradoja; como analogía podriamos poner que yo compito con Michel Jhonson en una carrera de 200 km y parto con una ventaja de 170 Km. Probablemente yo lleve ventaja casi toda la carrera, lo cual no quiere decir que yo sea más rapido ni mas eficiente que el. En realidad me metí a tu blog esperando algo sobre la influenza porcina, ya que sigue sin convencerme nada de lo que oigo y veo. Vivo en México, la información que se nos da es digna de formar parte de 1984 de Orwell. ¿Por que tiene como blanco la población entre 20 y 45 años? . ¿Por que se argumenta que la mutación de este virus es cíclica, cuando los antecedentes no muestran tal comportamiento?. Si me atrevo a salir del tema es porque todos los temas que has tocado anteriormente me han hecho ver que vas mas alla de la metodología científica y te sumerges en la curiosidad innata del ser humano.

[Publicado por: rafa]

Creo que deberías haber dejado más claro la paradoja de Aquiles y la tortuga, pues está claro que la alcanza, sólo que tarda mucho, en realidad infinito tiempo.

[Publicado por: Vicky Puig]

Jesus, gracias por la corrección. Pues científicos como yo seríamos los que utilizaríamos esta nueva tecnología. Nosotros investigamos como distintas zonas del cerebro se hablan entre ellas, ya sea a través de potenciales de acción o de oscillaciones cerebrales. Está claro que la mayor parte de los conocimientos de anatomía cerebral provienen de estudios hechos en roedores (ratones y ratas). El cerebro de monos y humanos está mucho menos descrito, por ser los experimentos mucho más complicados y caros. Yo le encuentro muchas utilidades a esta técnica. Por ejemplo, para tener un conocimiento más preciso de las proyecciones específicas de cada zona cerebral y saber qué zonas innervan a otras (y también la densidad de estas proyecciones, para conocer quién lidera el flujo de información), hacer estimaciones de la variación anatómica entre sujeto y sujeto (ya sabemos que hay mucha variación, pero es importante determinar cuánta; se podría utilizar para detectar malformaciones sutiles que conllevan a alguna enfermedad psiquiátrica, por ejemplo). Además, el conocer el diámetro y longitud de las proyecciones va a ser vital para hacer estimaciones más precisas del tiempo que tarda una zona en comunicarse con otra (podría ayudar enormemente a interpretar resultados obtenidos en los últimos 50 años), y, simplemente, para saber cómo de complejo es el cableado cerebral. Por otro lado, se supone que este software va a 'dibujar' el cableado con mucha más precisión de la que lo haría una persona manualmente. Por eso les está llevando tanto tiempo terminar el progama no? tienen que reducir el número de errores al mínimo (entendiendo 'error', por ejemplo, a seguir la dendrita de una neurona cuando en realidad estás siguiendo otra dendrita, parece que es bastante fácil cometer este tipo de errores). Si sabes más sobre este proyecto por favor explícalo. Nosotros somos fisiólogos y ellos matemáticos e informáticos. Hacemos esfuerzos para comunicarnos pero es difícil ;)

[Publicado por: Jesús Cid]

Vicky, si me permites una pequeña corrección, el Machine Learning, que puede traducirse como Aprendizaje de Máquinas o Aprendizaje Estadístico, no es tanto un tipo de lenguaje como una disciplina científica que, simplificando, pretende proporcionar algoritmos para resolver problemas "aprendiendo" a partir de datos y ejemplos. Precisamente en un congreso sobre Machine Learning asistí el año pasado a una conferencia de Sebastian Seung sobre el proyecto "Connectome" que supongo que es al que se refiere Vicky. En la conferencia, contaba cómo estaban intentando elaborar el diagrama de conexiones de todas las neuronas de un cerebro a partir de imágenes 3D de alta resolución de tejido cerebral. El problema, que básicamente consiste en seguir el rastro de cada neurona, rodaja tras rodaja, de forma automática, es tecnológicamente tan interesante como difícil. Pero ver los grafos de conexiones de toda una red de neuronas era espectacular. Si no recuerdo mal, el propio Seung hacía referencia a algunas críticas que cuestionaban la utilidad de un proyecto de este tipo. Desde luego, yo no sé cómo puede utilizarse una descripción puramente formal del grafo de conexiones neuronales para conocer mejor el cerebro, pero desde mi ignorancia me cuesta creer que no pueda sacarse algún provecho de algo así algún día...

[Publicado por: Vicky Puig]

María, Pues la ventaja principal es que todo está automatizado. El microscopio corta el cerebro y hace una fotografía, el software lo lee inmediatamente y empieza la reconstrucción. El software es muy sofisticado, utiliza un tipo de lenguaje llamado 'machine learning' (no sé la traducción al español). Básicamente, el programador crea un software con unas reglas básicas, pero con la gracia de que el programa puede 'aprender' de sus experiencias, y así refinar la interpretación de las imágenes. Con este programa es muy fácil colorear cada neurona independientemente (al igual que hace Brainbow), pero es que además puedes hacer un sinfin de análisis que con Brainbow llevaría años. Por ejemplo, puedes medir el tamaño de las neuronas, el diámetro y la longitud de sus proyecciones, etc. de forma automática. Y además, en teoría, puedes reconstruir un cerebro entero (impensable hasta ahora para cerebros de mamífero). Repito que esta tecnología está en desarrollo. Tradicionalmente, para hacer estas reconstrucciones haces una rodaja, procesas el tejido de varias formas y luego, una persona con mucha mucha paciencia utiliza un programa con el que 'dibuja' la neurona manualmente. Se ha hecho así durante décadas. Como lleva muchos meses de trabajo, los grupos de investigación se centran en alguna parte pequeña del cerebro. Es decir, la mayoría de trabajos de neuroanatomía hacen reconstrucciones de zonas concretas del cerebro, no de sus proyecciones a otras partes. Como los que hacen el software están aquí en mi departamento voy a preguntar si tienen el video de las reconstrucciones colgado en alguna web. Es espectacular, de verdad. vicky

[Publicado por: María]

Hola! Me ha interasado mucho la información que da Vicky Puig sobre la neuroanatomía computacional :) podrías ampliarla un poco más? no veo claro que ventajas podría tener sobre el Brainbow. Merci

[Publicado por: Jesús Cid.]

"Ideas. Provocaciones." Este comienzo, ciertamente estimulante, me ha animado a escribir la primera tontería suelta que se me ocurre. Ahí va: Simplificando mucho: si la estructura de un cerebro queda descrita diciendo qué neuronas se conectan a qué neuronas, entonces el número de cerebros posibles con 302 neuronas es de 2 elevado a 45451. No hay que desdeñar la capacidad del c.elegans para encontrar un cerebro bueno entre tantas opciones, pero visto de otro modo, bastarían unos 45 kbits para describir la estructura de su cerebro. Tampoco parece mucho...

[Publicado por: José Manuel]

Para miembros de una misma especie la singularidad de los qualia (la rojez de lo rojo o lo doloroso del dolor, por ejemplo) debe ser un error despreciable, hablando de forma generalizada. A ver si podéis ampliar la información sobre la Neuroanatomía Computacional. Parece muy interesante. Saludos J osé M anuel

[Publicado por: socrafan]

prometedora como poco ¿se podría sececionar las proteinas expresadas o agún otro compuesto que es´te algo más relacionado con rocesos, por ejemplo, de conimicación celular, y aplicandocierto análisis estadístico a las correlaciones de los colores? pudría llevar a resultados interesantes a la pas de bonitos ,

[Publicado por: Alejandro Pan y Vino]

Mi cerebro es como el del gusano.

[Publicado por: Vicky Puig]

Comparto mi opinión con algunos de los comentarios anteriores: el trabajo de Lichtman es bonito pero poco útil para la neurociencia en este momento. Es cierto que poder visualizar todas las neuronas del cerebro independientemente podría utilizarse para mapear 'el cableado' cerebral. Sin embargo, con esta técnica sería un trabajo de chinos (ninguna ofensa a los chinos). Vamos, que llevaría años y años. Si no hubiera otra alternativa pues sería interesante. Pero sí hay otra alternativa que realmente va a revolucionar la neurociencia. Se llama Neuroanatomía Computacional. Es un super projecto de colaboración entre el Instituto Max Planck en Alemania y aquí el MIT. Los alemanes han inventado un sistema microscópico que corta rodajas de cerebro de pocas micras y saca fotografías de forma automática. Los del MIT están diseñando software para interpretar las imágenes tomadas por el microscopio y hacer una reconstrucción en 3D. El año pasado asistí a una conferencia en la que mostraban esta nueva tecnología y es increíble. No he podido encontrar el video que se mostró (Pere a ver si tienes suerte, el del Max Planck es el famosísimo Winfried Denk, que inventó el microscopio de 2 fotones. El del MIT se llama Sebastian Seung). En mi opinión, está claro que para mapear el cerebro se necesita una técnica como la Neuroanatomía Computacional. Saludos

[Publicado por: I. García-Valiño]

Brainbow....¡ingenioso nombre! Recuerda a la cromodinámica cuántica para identificar los quarks, poniéndoles "color". Pero el color (otra metáfora) no es un hecho físico, sino una sensación psíquica personal, una realidad intrapsíquica. ¿Es el mismo mi rojo que tu rojo? ¿O mi rojo es tu azul? El color es una creación mental que ahora nos ayuda a crear la imagen de la mente. Valga como alegoría del Brainbow: Mapear es un primer paso, descriptivo, desde luego, espectacular. Pero me parece que las imágenes son más impresionantes que el fondo del asunto, pues no veo de qué manera se va a deducir la información que trasnporta el cableado, ni cómo se va a seguir el rastro de los pensamientos y sucesos mentales de extrema velocidad y complejidad. Veremos qué nos depara esta técnica en los próximos años. Aún es pronto para echar las campanas al vuelo. Enhorabuena por tu blog, Pere.

[Publicado por: Sergio]

Hola a todos, El Brainbow es impresionante, no comprendo por que la gente se obceca con las limitaciones en lugar de fijarse en las ventajas. si una nueva tecnica nos permite dar un paso hacia adelante, por pequenho que parezca, bienvenida sea. Muy inspirador tu texto Pere. Saludos, Sergio

[Publicado por: María]

Pienso que es un gran trabajo el que ha hecho Lichtman, aunque está claro que la biología para ser útil no puede ser únicamente descriptiva, pero a mi entender esta es la base para futuras invesitagaciones mecanísticas. de todas formas, la belleza de las imágenes es impagable. y por cierto, casi me da envidia el cerebro de C.elegans...yo lo cambiaría por el mio desbaratado XD

[Publicado por: lovecrash]

Hola Pere me encanta tu blog y lo sigo desde hace tiempo. Las imagenes obtenidas por el metodo brainbow son espectaculares y me gustaria saber si conoces donde puedo conseguirlas en un gran formato pq pienso decorar con ellas mi salon, Muchas gracias

[Publicado por: www.estelugarnoexiste.blogspot.com]

La verdad es que Lichtman es un gran orador y sus charlas no te dejan indiferente. Sin embargo, en mi opinión se deja llevar bastante por sus bellas imágenes (que provocan envidia instantánea a cualquiera que haga algo de 'imaging' en cualquier sistema) y deja de lado la utilidad de su método. Es cierto que, como él dice, está creando mapas del cerebro, y que cualquier mapa es utilísimo si sabes leerlo. Pero quizá en este momento las investigaciones neurológicas podrían beneficiarse de experimentos mas mecanísticos y no tanto de los descriptivos. Con todo respeto a la Biología descriptiva, eh? Al fin y al cabo yo misma trabajo en eso :P