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Nueva visión multiescalar del cerebro humano

Mapas multiescalares del conectoma humano. La capa inferior l=0 corresponde al mapa en el plano hiperbólico del conectoma de mayor resolución de un sujeto sano. Las capas superiores se obtienen (izquierda) al mapear individualmente cada capa del conectoma multiescalar obtenido según técnicas anatómicas (derecha) renormalizando la capa l = 0 según el modelo geométrico de red. Los diferentes colores corresponden a las 82 regiones identificadas en la capa con menos resolución  l= 4.

Mapas multiescalares del conectoma humano. La capa inferior l=0 corresponde al mapa en el plano hiperbólico del conectoma de mayor resolución de un sujeto sano. Las capas superiores se obtienen (izquierda) al mapear individualmente cada capa del conectoma multiescalar obtenido según técnicas anatómicas (derecha) renormalizando la capa l = 0 según el modelo geométrico de red. Los diferentes colores corresponden a las 82 regiones identificadas en la capa con menos resolución l= 4.

10/11/2020

Recerca

La arquitectura del cerebro sostiene las funciones cognitivas y del comportamiento y es extremadamente compleja, con conexiones a múltiples escalas interactuando entre sí. Sin embargo, los esfuerzos de la investigación se centran normalmente en una sola escala espacial. En un trabajo liderado por investigadores del Instituto de Sistemas Complejos de la Universidad de Barcelona (UBICS), se ha estudiado cómo es la organización espacial a multiescala del cerebro humano y se ha visto que, tal y como se describe un modelo de red geométrico, las capas a distintas resoluciones son autosimilares, es decir, la estructura geométrica y de conectividad de las capas se mantiene igual, aunque cambiemos de escala.

Para llevar a cabo el estudio se han utilizado dos conjuntos de datos de alta calidad con los mapas de conexiones neuronales, llamados conectomas, de 84 sujetos sanos con cinco resoluciones anatómicas diferentes para cada uno. Según explica M. Àngels Serrano, profesora de investigación ICREA en el UBICS, «los resultados demuestran que la conectividad cerebral a distintas escalas se organiza con los mismos principios que conducen a una comunicación descentralizada eficiente».

La estructura del cerebro humano se extiende a lo largo de una serie de escalas de longitud interrelacionadas que aumentan su complejidad. «La autosimilitud que hemos determinado como patrón en la estructura multiescala del conectoma humano, paradójicamente, introduce la simplicidad como principio organizador», explica Serrano. Esto implica que las reglas de conectividad subyacentes que explican esta estructura son independientes de la escala de observación, al menos dentro de las escalas cubiertas en este trabajo. «En otras palabras, no se requiere un conjunto específico de reglas para cada escala», aclara Serrano.

El modelo predice las observaciones mediante la aplicación de un protocolo de renormalización. Este método se basa en un modelo de red geométrico que posiciona los nodos en un espacio métrico oculto, definiendo así un mapa en el que dos nodos cercanos tienen una mayor probabilidad de estar conectados. Este tipo de modelo permite explicar características universales de las redes reales.

En cada escala existe una congruencia notable entre las observaciones empíricas y las predicciones dadas por el modelo. «Los resultados indican que las mismas reglas explican la formación de conexiones de corto y largo alcance en el cerebro dentro del rango de escalas de longitud que cubren los conjuntos de datos utilizados», concluye la investigadora de la UB.

Las implicaciones de este descubrimiento son diversas y pueden ser sustanciales para debates fundamentales (por ejemplo, si el cerebro está trabajando cerca de un punto crítico) y para aplicaciones que incluyen herramientas avanzadas de simulación del funcionamiento del cerebro.

Artículo de referencia:

M. Zheng, M.; Allard, A.; Hagmann, P.; Alemán-Gómez, Y., y Serrano, M. À. «Geometric renormalization unravels self-similarity of the multiscale human connectome». PNAS, 2020.  DOI: 10.1073/pnas.1922248117
 

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