La neurociencia abre un nuevo capítulo con la publicación del mapa más detallado y complejo del cerebro de un ratón jamás realizado. Este hito, posible gracias a un modelo de inteligencia artificial llamado Cell Transformer, no solo confirma estructuras cerebrales ya conocidas, sino que revela un mosaico de más de 1.300 regiones y subregiones, muchas de ellas cartografiadas por primera vez. Esta novedad, publicada este martes en la prestigiosa revista Nature, promete ser la brújula que guiará la investigación neurológica en las próximas décadas.

Lo que diferencia a esta cartografía de sus predecesoras es su mismo fundamento: es un mapa construido íntegramente por datos, libre de la interpretación subjetiva humana. Desarrollado por un equipo de científicos de la Universidad de California, San Francisco (UCSF) y del Instituto Allen de Seattle, el modelo se ha alimentado de datos masivos de transcriptómica espacial. Esta técnica permite localizar dónde se expresan genes específicos en el tejido cerebral, ofreciendo una visión molecular de su organización.

Hasta ahora, los mapas cerebrales se elaboraban a menudo a partir de la anotación de expertos, que delineaban las regiones basándose en el conocimiento existente. Cell Transformer, sin embargo, funciona de una manera radicalmente diferente. El modelo analiza las relaciones y las conexiones moleculares entre células cercanas para trazar límites de manera objetiva. La investigadora Bosiljka Tasic, doctora en Genética Molecular del Instituto Allen y coautora del estudio, lo ilustra con una analogía clara: "Es como pasar de un mapa que solo muestra continentes y países a uno que muestra estados, ciudades e incluso barrios.

Esta nueva parcelación, basada únicamente en datos, nos desvela subregiones del cerebro del ratón que hasta ahora nos habían pasado desapercibidas. Y, basándonos en décadas de neurociencia, sabemos que estas nuevas regiones corresponden a funciones cerebrales especializadas que están por descubrir".

El corazón de este avance es el modelo Cell Transformer, una herramienta de IA que comparte los mismos principios arquitectónicos que modelos de lenguaje como el ChatGPT. El profesor Reza Abbasi-Asl, de la UCSF y autor principal del estudio, lo explica así: "Los transformers son excepcionales para comprender el contexto.

Mientras que el ChatGPT analiza la relación entre las palabras de una frase para predecir la siguiente, nuestro Cell Transformer analiza la relación entre las células que se encuentran próximas en el espacio. El algoritmo aprende a predecir las características moleculares de una célula basándose en su entorno local, y esta capacidad es la que le permite crear un mapa detallado de la organización general del tejido".

Esta capacidad contextual permite a la IA discernir patrones y estructuras que el ojo humano no puede captar en un mar de datos moleculares. El modelo no solo reproduce con fidelidad estructuras bien establecidas como el hipocampo, clave para la memoria y el aprendizaje, sino que también revela una complejidad insospechada en zonas menos exploradas. Uno de los descubrimientos más relevantes es la detección de nuevas subregiones dentro del núcleo reticular del mesencéfalo, un área cerebral implicada en el inicio y la liberación del movimiento. Este nivel de detalle sin precedentes abre la puerta a investigaciones mucho más precisas.

El mapa actúa como una hoja de ruta que permitirá a los científicos vincular funciones específicas, comportamientos y estados de enfermedad con regiones celulares más pequeñas y exactas. En lugar de estudiar un área amplia del cerebro asociada a una enfermedad, ahora se podrán investigar subregiones concretas, acelerando la comprensión de trastornos neurológicos y el desarrollo de terapias más dirigidas.

En definitiva, este trabajo no solo representa un catálogo anatómico exquisito del cerebro del ratón, sino que valida un nuevo método para la exploración científica: el uso de IA para descubrir, de forma autónoma y basándose únicamente en datos, los principios de organización de sistemas biológicos complejos. El camino para descifrar el cerebro humano, aún más intrincado, acaba de ganar un aliado tecnológico de poder insospechado.