Un grupo de científico sen Japón han desarrollado un nuevo método que mejora la precisión y fiabilidad del mapeo cerebral con técnicas de machine intelligence. Sus hallazgos fueron publicados en la revista Scientific Reports para que los médicos y científicos puedan comprender los cambios que acompañan a los trastornos neurológicos o mentales como la enfermedad de Parkinson o de Alzheimer de una mejor manera.
Para identificar los conectores del cerebro, este equipo rastreó las fibras de células nerviosas que se extienden por todo este órgano. Con el uso de modelos animales, se inyectó una sustancia fluorescente en múltiples puntos para “intentar deducir” el punto de origen de las fibras nerviosas. Sin embargo, como es un proceso invasivo que toma mucho tiempo, no es una técnica efectiva para usarse en humanos.
Sin embargo, se registran avances en las resonancias magnéticas (MRI, en inglés), que posibilitan una estimación de estas fibras en las personas. Esta técnica conocida como difusión MRI o difusión por resonancia magnética basada en el rastreo de fibras utiliza campos magnéticos para rastrear señales provenientes de moléculas de agua, a medida que se mueven -difunden- en las fibras nerviosas.
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Los avances en inteligencia artificial son insuficientes
Un algoritmo añadido a la técnica descrita, utiliza estas señales de agua para estimar el camino de las fibras nerviosas a través de todo el cerebro. Pero, hasta el día de hoy, estos algoritmos no muestran resultados totalmente convincentes. De acuerdo con el Dr. Carlos Gutiérrez, primer autor del artículo e investigador posdoctoral afirmó que “Los conectores pueden estar dominados por falsos positivos, lo que significa que muestran conexiones neuronales que no están realmente allí”. Los algoritmos en realidad “luchan” por hallar y establecer estas conexiones cerebrales, en particular cuando son conexiones de larga distancia.
Para analizar estos algoritmos, entre otras investigaciones sobre el cerebro humano, el gobierno de Japón lanzó el proyecto Brain/MINDS (Brain Mapping by Integrated Neurotechnologies for Disease Studies), en el que se mapearon cerebros de monos tití debido a su parecido con el cerebro humano.
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¿Cómo se puede mejorar la fiabilidad del mapeo cerebral?
En el presente estudio, los investigadores se propusieron afinar los parámetros de dos diferentes algoritmos ampliamente utilizados para que pudieran detectar con fiabilidad las fibras de largo alcance. También querían asegurarse de que los algoritmos identificaran el mayor número posible de fibras y al mismo tiempo localizaran mínimamente las que no estaban realmente presentes. El proceso lo realizaron con ayuda de la inteligencia artificial.
Para determinar los mejores parámetros, los investigadores utilizaron un algoritmo revolucionario. Esta herramienta estima el conectoma a partir de los datos de la resonancia magnética de difusión utilizando parámetros que cambiaron -o mutaron- en cada generación sucesiva. Esos parámetros compitieron entre sí y los mejores parámetros -los que generaron los conectores que más se acercaban a la red neural detectada por el trazador fluorescente- avanzaron a la siguiente generación.
El equipo descubrió que el algoritmo con el conjunto genérico de parámetros optimizados también generaba un conectoma más preciso en los nuevos cerebros de tití que no formaban parte del conjunto de entrenamiento original, en comparación con los parámetros predeterminados utilizados anteriormente.
En el futuro, los científicos esperan hacer más rápido el proceso de utilizar la inteligencia artificial para identificar los mejores parámetros, y utilizar el algoritmo mejorado para determinar con más precisión la conexión de los cerebros con trastornos neurológicos o mentales.
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