{"id":54089,"date":"2025-04-23T09:57:32","date_gmt":"2025-04-23T15:57:32","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=54089"},"modified":"2025-04-23T10:00:30","modified_gmt":"2025-04-23T16:00:30","slug":"nuevo-modelo-de-ia-permite-identificar-tipos-de-neuronas-en-el-cerebelo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/nuevo-modelo-de-ia-permite-identificar-tipos-de-neuronas-en-el-cerebelo\/","title":{"rendered":"Nuevo modelo de IA permite identificar tipos de neuronas en el cerebelo"},"content":{"rendered":"
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Cient\u00edficos desarrollan una herramienta que mejora la comprensi\u00f3n de los circuitos cerebrales durante el comportamiento en animales.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Investigadores de siete instituciones, liderados por la Universidad de Duke, crearon un clasificador basado en inteligencia artificial (IA) capaz de identificar tipos neuronales a partir de registros el\u00e9ctricos en cerebros de ratones y monos. Esta herramienta de IA permite identificar el tipo de neurona que genera se\u00f1ales el\u00e9ctricas en el cerebelo, una regi\u00f3n del cerebro clave para el control del movimiento. El estudio fue publicado en la revista Cell<\/em><\/a> y representa un avance metodol\u00f3gico que podr\u00eda transformar la investigaci\u00f3n neurocient\u00edfica al facilitar el an\u00e1lisis de circuitos cerebrales en tiempo real.<\/p>

El cerebelo desempe\u00f1a funciones esenciales en la coordinaci\u00f3n del movimiento y el equilibrio. Aunque los investigadores han podido registrar se\u00f1ales el\u00e9ctricas en esta regi\u00f3n durante d\u00e9cadas, no contaban con una forma precisa de saber qu\u00e9 tipo de neurona emit\u00eda cada se\u00f1al.<\/p>

Para resolver este desaf\u00edo, cient\u00edficos de la Universidad de Duke y otras seis instituciones desarrollaron un clasificador de deep learning o aprendizaje profundo entrenado con datos obtenidos mediante optogen\u00e9tica y farmacolog\u00eda. El modelo fue dise\u00f1ado para identificar cuatro tipos de neuronas cerebelosas: c\u00e9lulas de Purkinje, interneuronas de la capa molecular, c\u00e9lulas de Golgi y fibras musgosas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El procedimiento comenz\u00f3 con la creaci\u00f3n de una base de datos de referencia que asoci\u00f3 firmas el\u00e9ctricas espec\u00edficas con cada tipo de neurona, en animales despiertos. Luego, el equipo entren\u00f3 un clasificador de inteligencia artificial capaz de predecir el tipo neuronal a partir de caracter\u00edsticas como la forma de onda, la estad\u00edstica de descarga y la ubicaci\u00f3n del registro.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El clasificador demostr\u00f3 una precisi\u00f3n superior al 95% y coincidi\u00f3 con las clasificaciones realizadas por expertos en diferentes laboratorios, utilizando distintos equipos y especies animales. Adem\u00e1s, permiti\u00f3 observar din\u00e1micas poblacionales distintas entre tipos neuronales durante tareas conductuales, abriendo nuevas l\u00edneas de an\u00e1lisis sobre c\u00f3mo el cerebro transforma entradas sensoriales en acciones.<\/p>

Para el profesor Stephen Lisberger, del Departamento de Neurobiolog\u00eda de Duke, este avance permite abordar preguntas que han estado sin respuesta desde la d\u00e9cada de 1970. Por su parte, Javier Medina, del Baylor College of Medicine, explic\u00f3 que el modelo permite distinguir \u201cqui\u00e9n est\u00e1 hablando\u201d en las conversaciones neuronales, al identificar los grupos celulares por su \u201cidioma el\u00e9ctrico\u201d.<\/p>

El desarrollo del modelo fue liderado por siete co-primeros autores, incluidos David Herzfeld (Duke), Maxime Beau y Federico D\u2019Agostino, y forma parte de un proyecto de colaboraci\u00f3n internacional iniciado en 2018. Herzfeld destac\u00f3 que esta herramienta permite vincular la actividad el\u00e9ctrica con la identidad celular, facilitando el estudio funcional de los circuitos cerebrales y su relaci\u00f3n con trastornos neurol\u00f3gicos.<\/p>

Esta herramienta habilita nuevas formas de estudiar c\u00f3mo el cerebro transforma se\u00f1ales sensoriales en comportamientos observables, y podr\u00eda contribuir a futuras investigaciones sobre trastornos del movimiento, el habla y el equilibrio.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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CELL<\/strong><\/p>

https:\/\/www.cell.com\/cell\/abstract\/S0092-8674(25)00110-2?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS0092867425001102%3Fshowall%3Dtrue<\/a><\/p>

DUKE<\/strong><\/p>

https:\/\/medschool.duke.edu\/news\/neuroscientists-develop-ai-tool-reveal-brains-secrets<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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