Neurociencias / Inteligencia Artificial
Una herramienta de IA desvela la arquitectura 3D de las neuronas
El software de código abierto podría arrojar luz sobre características ocultas de las enfermedades neurológicas

RESPAN mapea miles de sinapsis a lo largo del árbol dendrítico (amarillo) de una neurona. / Créditos: Kevin Gonzalez, Sergio Bernal-Garcia / Laboratorio Polleux / Instituto Zuckerman y Luke Hammond / Universidad Estatal de Ohio.
Las neuronas se conectan entre sí mediante diminutas estructuras ramificadas en su superficie, conocidas como espinas dendríticas. Ahora, los investigadores han desarrollado un potente software basado en Inteligencia Artificial (IA) que puede mapear automáticamente estas espinas dendríticas en imágenes de neuronas. Esta herramienta está disponible gratuitamente y podría revolucionar el estudio del cerebro humano.
Un equipo internacional de investigadores liderado por el Instituto Zuckerman de la Universidad de Columbia, en Estados Unidos, presentó RESPAN, un nuevo software de código abierto capaz de reconstruir y cuantificar en 3D la arquitectura de las neuronas, incluyendo a las diminutas espinas dendríticas, que albergan la mayoría de las sinapsis excitatorias. Estas sinapsis son cruciales para llevar adelante múltiples procesos cerebrales y neurológicos.
Un viaje hacia el mundo oculto de las sinapsis
La herramienta de aprendizaje profundo logra automatizar tareas que hasta ahora requerían análisis manuales lentos y sujetos a una amplia variabilidad entre operadores. En consecuencia, promete acelerar estudios sobre plasticidad sináptica y enfermedades neurodegenerativas, según una nota de prensa.
El sistema RESPAN (Restoration Enhanced SPine And Neuron Analysis) integra técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para restaurar la calidad de imágenes microscópicas, segmentar dendritas y espinas, además de extraer medidas morfológicas como volumen, longitud y área superficial de cada espina en el contexto tridimensional de la célula.
Según los autores del nuevo estudio, publicado en la revista Cell Reports Methods, la herramienta no solo identifica la presencia de espinas, sino que también ubica su posición y calcula distancias relevantes, aportando una serie de datos que permiten mapear la distribución espacial de sinapsis en diferentes regiones cerebrales.
Referencia
A deep learning pipeline for accurate and automated restoration, segmentation, and quantification of dendritic spines. Sergio Bernal-Garcia et al. Cell Reports Methods (2025). DOI:https://doi.org/10.1016/j.crmeth.2025.101179
Nuevas oportunidades para estudiar enfermedades neurológicas
En comparación con otros sistemas, el software alcanza mayor precisión y menos falsos positivos y negativos en la detección de espinas. Además de acelerar el procesamiento, los científicos destacan la capacidad de la nueva herramienta para incluir pasos opcionales de restauración de imagen, que mejoran el análisis en muestras complejas o poco claras. Estas mejoras son vitales en estudios que buscan cambios sutiles en la densidad o morfología de espinas, relacionados con patologías como el Alzheimer, el Parkinson u otros trastornos.
Vale destacar que el código y las instrucciones para usar RESPAN están disponibles públicamente, facilitando que otros laboratorios adapten o mejoren la herramienta para sus propios datos y condiciones experimentales. Los investigadores concluyen que mapear sistemáticamente la arquitectura 3D de las neuronas permitirá determinar si existen regiones dendríticas más vulnerables en ciertas enfermedades, o si las espinas tienen distintas firmas moleculares según su localización, entre otros aspectos de importancia.
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