Acerca del plegado del cerebro y la colocación de 86 mil millones de neuronas en nuestro cráneo de 1400 cc
Se dice que el cerebro humano es el objeto más complejo del universo conocido. Y por una buena razón: tiene alrededor de 86 mil millones de neuronas y varios cientos de miles de kilómetros de fibras axónicas que las conectan entre sí.
Como era de esperar, el proceso de plegamiento del cerebro que conduce a las protuberancias y surcos característicos del cerebro también es muy complejo. A pesar de décadas de especulación e investigación, el mecanismo subyacente detrás de este proceso aún es poco conocido. Como científicos de la biomecánica y la computación, hemos pasado varios años estudiando la mecánica del plegamiento del cerebro y las posibilidades de visualizar y mapear el cerebro.
Descubrir esta complejidad puede ayudar a los investigadores a diagnosticar y tratar mejor los trastornos del desarrollo cerebral como la lisencefalia o el cerebro liso y la epilepsia. Debido a que muchos trastornos neurológicos ocurren en las primeras etapas del desarrollo, comprender cómo funciona el plegamiento cerebral puede proporcionar información útil sobre la función cerebral normal y patológica.
La mecánica del plegamiento del cerebro.
El cerebro está formado por dos capas. La capa externa, llamada corteza cerebral, está hecha de materia gris plegada formada por pequeños vasos sanguíneos y los cuerpos de células esféricas de miles de millones de neuronas. La capa interna está formada por materia blanca, que se compone principalmente de las colas alargadas de neuronas llamadas axones mielinizados.
Los investigadores han demostrado en los últimos años que la mecánica, o las fuerzas que los objetos ejercen entre sí, juegan un papel importante en el crecimiento y plegamiento del cerebro.
De las diversas hipótesis que los científicos han propuesto para explicar cómo funciona el plegamiento del cerebro, el crecimiento tangencial diferencial es la más aceptada, ya que está bien respaldada por observaciones experimentales. Esta teoría asume que la capa externa del cerebro crece más rápido que la capa interna porque las neuronas se multiplican y migran a medida que se desarrollan. Este desajuste de la tasa de crecimiento aumenta las fuerzas de compresión en la capa externa, lo que resulta en una inestabilidad general de la estructura del cerebro en crecimiento. Sin embargo, doblar estas capas resuelve esta inestabilidad.
Para explicar mejor esta teoría, Jalil creó un modelo mecánico del cerebro que atribuía una mayor tasa de crecimiento a la capa externa que a la capa interna. Como era de esperar, este desajuste en las tasas de crecimiento dio como resultado que la capa interna evitara que la capa externa se extendiera. Dado que la capa exterior no puede expandirse más debido a este bloqueo, tiene que doblarse y abombarse dentro de la capa interior para lograr una estructura más estable.
Otro estudio que utilizó un modelo cerebral de hidrogel impreso en 3D también mostró que un desajuste en las tasas de crecimiento conduce a la convolución.
Esta torcedura se produce porque el plegado maximiza la relación entre el área de la superficie y el volumen del cerebro, o el área de la superficie del cerebro en relación con su tamaño. Una mayor proporción de área de superficie a volumen permite que el cerebro acumule más neuronas en un espacio determinado y, al mismo tiempo, reduce la distancia relativa entre ellas.
El equipo de investigación de Jalil también descubrió que otros factores mecánicos también afectan la forma final de un cerebro en desarrollo, incluido el grosor inicial de la capa externa del cerebro y la rigidez de las dos capas entre sí.
Más recientemente, nuestros estudios de simulación han demostrado que los axones, la parte de la neurona que le ayuda a transportar señales eléctricas, desempeñan un papel en la regulación del proceso de plegamiento del cerebro. Nuestro modelo mostró que las crestas cerebrales se formaron en áreas con altos recuentos de axones, mientras que los valles se formaron en áreas con baja densidad de axones. Confirmamos estos resultados utilizando neuroimágenes y muestras de tejido de cerebros humanos reales. Esto subraya la importancia que juega la densidad de axones en el desarrollo del cerebro y puede señalar el origen de trastornos como el autismo y la esquizofrenia, que exhiben una estructura y conectividad cerebrales irregulares.
Ambos estamos ahora en el proceso de desarrollar modelos más sofisticados del cerebro basados en neuroimágenes de cerebros reales que permitirán una simulación aún más detallada del desarrollo del cerebro.
La mecánica de las enfermedades cerebrales.
Nuestros modelos cerebrales proporcionan una posible explicación de por qué los cerebros se pueden formar de forma anormal durante el desarrollo y destacan el importante papel que desempeña la estructura del cerebro en su correcto funcionamiento.
Los cerebros con patrones de plegado anormales pueden provocar condiciones devastadoras. Por ejemplo, un modelo de cerebro con una capa exterior más gruesa de lo habitual forma menos crestas y valles que uno de grosor normal. En el extremo, esto puede conducir a una condición llamada lisencefalia, o cerebro liso, en el cual los pliegues cerebrales están completamente ausentes. Muchos niños con esta enfermedad tienen un desarrollo gravemente atrofiado y mueren antes de los 10 años.
Por otro lado, la polimicrogiria tiene una capa exterior más fina de lo habitual y conduce a un plegado excesivo. Esta condición también se ha replicado mediante modelos mecánicos. Las personas con esta afección pueden tener problemas neurológicos de leves a graves, que incluyen convulsiones, parálisis y retrasos en el desarrollo.
Los científicos también han identificado patrones de plegamiento anormales en enfermedades cerebrales como la esquizofrenia y la epilepsia.
Próximos pasos en la mecánica del cerebro
Comprender los mecanismos detrás del plegamiento y la conectividad del cerebro proporcionará a los investigadores la base de conocimientos para descubrir su papel en los trastornos del desarrollo cerebral. A largo plazo, aclarar la relación entre la estructura y la función del cerebro puede conducir a herramientas de diagnóstico temprano para enfermedades cerebrales.
La inteligencia artificial podría proporcionar aún más información sobre el crecimiento normal y el plegamiento del cerebro humano en el futuro. Pero a pesar de todos estos avances en neurociencia, los investigadores como nosotros tenemos nuestro trabajo para nosotros mismos mientras continuamos tratando de desentrañar el misterio de la estructura conocida más compleja del universo.
Yo Jalil Razavi es profesor adjunto de ingeniería mecánica, Binghamton University, State University of New York, y Weiying Dai es profesor adjunto de Ciencias de la Computación en la Universidad de Binghamton, Universidad Estatal de Nueva York, desarrolla modelos sofisticados del cerebro basados en neuroimágenes de cerebros reales. Este artículo fue publicado originalmente en La conversación.