Un consorcio científico internacional, liderado desde el Hospital del Mar de Barcelona, ha logrado un avance seminal en neurociencia al desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial capaz de descifrar el lenguaje eléctrico de las neuronas que construyen el mapa mental de nuestro entorno. Este GPS cerebral, ubicado en el hipocampo, es la brújula interna que nos permite orientarnos, recordar lugares y aprender rutas.

La investigación, publicada en la prestigiosa revista Science, no solo revela la sofisticada cooperación entre distintos tipos de neuronas para crear este sistema de navegación, sino que pone a disposición de la comunidad científica una herramienta de código abierto que promete revolucionar el estudio de enfermedades neurológicas como el Alzheimer, la epilepsia, la depresión mayor y el síndrome de Down.

El estudio es fruto de una colaboración multidisciplinar que incluye a la Universidad de Nueva York (NYU), el Instituto de Neurociencias de Alicante (INA) y la Universidad Cardenal Herrera-CEU. El equipo analizó la actividad eléctrica de más de 7.000 neuronas del hipocampo y la corteza cerebral de ratones mientras estos realizaban una tarea de navegación espacial.

La gran innovación de la herramienta de IA reside en su capacidad para clasificar automáticamente las neuronas en distintas familias o clases, basándose únicamente en sus patrones de actividad eléctrica en respuesta a estímulos de luz. Este análisis computacional masivo desveló que cada familia de interneuronas desempeña un papel especializado y complementario en la construcción del mapa cognitivo.

“No se trata de una masa homogénea de células. Nuestro trabajo muestra una coreografía perfecta y definida: unas familias neuronales son responsables de regular la precisión del mapa, asegurando que los detalles sean nítidos. Otras se encargan de su estabilidad, para que el mapa no desaparezca, y un tercer grupo permite su flexibilidad, adaptándolo constantemente a los cambios y novedades del entorno”, explica el doctor Manuel Valero, coordinador del proyecto y responsable del Laboratorio de Computación Neural del IMIM.

Para lograr este nivel de detalle, los investigadores emplearon una técnica de vanguardia: la optogenética. Utilizaron modelos de ratón modificados genéticamente para que determinadas familias de neuronas expresaran una proteína sensible a la luz. Esto les permitió, literalmente, ‘encender’ y ‘apagar’ grupos específicos de células con pulsos de luz y registrar minuciosamente su actividad tanto en movimiento como en reposo.

La ingente cantidad de datos generados —un rompecabezas imposible de analizar manualmente— fue la materia prima para entrenar al nuevo algoritmo de IA. La máquina aprendió a identificar la ‘firma’ eléctrica única de cada tipo de interneurona, creando un clasificador rápido y preciso que ahora está disponible para que cualquier laboratorio del mundo pueda aplicarlo al estudio de otras regiones cerebrales.

Este hallazgo trasciende la neurociencia básica. El doctor Valero enfatiza que “esta línea de trabajo está redefiniendo nuestra comprensión del cerebro: no como una tabula rasa que simplemente registra lo que llega a través de los sentidos, sino como un sistema activo que genera acciones a partir de circuitos modelados por la evolución y refinados por el aprendizaje”.

El siguiente paso del equipo es claro y ambicioso: utilizar esta potente herramienta para cartografiar cómo se distorsiona y altera el funcionamiento de estos circuitos neuronales en diversas patologías. El objetivo final es identificar fallos específicos en el cableado cerebral que subyacen a enfermedades como el Alzheimer, donde la desorientación espacial es un síntoma precoz y devastador. Este conocimiento podría allanar el camino hacia intervenciones terapéuticas dirigidas y mucho más efectivas, marcando un antes y un después en el tratamiento de los trastornos neurológicos.