Desarrollan neuronas artificiales para curar enfermedades crónicas

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Chip de silicio que actúa como una neurona artificial
Imagen: Universidad de Bath

Enfermedades crónicas como el Alzheimer, problemas degenerativos e insuficiencias cardíacas son algunas de las patologías sobre las que podrían actuar positivamente.

Se trata de neuronas artificiales construídas en chips de silicio. Se comportan de forma parecida a las neuronas biológicas realesm necesitando además apenas la milmillonésima parte de potencia de un microprocesador. Esto abre perspectivas muy prometedoras para su utilización con implantes médicos y dispositivos bioelectrónicos diversos.

El prototipo ha sido desarrollado por un equipo de investigadores dirigido desde la Universidad de Bath y que integra a científicos de las instituciones universitarias de Bristol, Zurich y Auckland. El estudio que hace público el éxito en su línea de trabajo se ha publicado en Nature Communications.

La búsqueda de elementos que respondiesen a las señales eléctricas del sistema nervioso actuando a modo de neuronas artificiales ha sido un objetivo en la comunidad científica largamente anhelado. Pensemos por ejemplo en casos de lesiones en la médula espinal y en las aplicaciones potenciales que esta nueva tecnología podría tener en la reparación y recuperación de la funcionalidad. Otro ejemplo de aplicación es en la insuficiencia cardíaca, donde las neuronas en la base del cerebro no responden adecuadamente a la retroalimentación del sistema nervioso, y a su vez no envían las señales correctas al corazón, que luego no bombea tan fuerte como debería.

Neuronas artificiales: Un inmenso desafío que abre nuevos caminos

Desarrollar neuronas artificiales ha sido un desafío inmenso debido a los desafíos de la biología compleja y las respuestas neuronales difíciles de predecir. «Hasta ahora, las neuronas han sido como cajas negras, pero hemos logrado abrir la caja negra y mirar dentro. Nuestro trabajo cambia de paradigma porque proporciona un método robusto para reproducir las propiedades eléctricas de las neuronas reales en minucioso detalle», ha explicado el profesor Alain Nogaret, del Departamento de Física de la Universidad de Bath.

Los investigadores modelaron con éxito y derivaron ecuaciones para explicar cómo las neuronas responden a los estímulos eléctricos de otros nervios. Esto es increíblemente complicado ya que las respuestas son ‘no lineales’; en otras palabras, si una señal se vuelve dos veces más fuerte, no necesariamente provocará una reacción dos veces más grande, podría ser tres veces más grande u otra cosa. Luego diseñaron chips de silicio que modelaron con precisión, antes de demostrar que sus neuronas de silicio imitaban con precisión las neuronas reales y vivas que respondían a una variedad de estimulaciones.

Fruto de este trabajo, los investigadores replicaron con precisión la dinámica completa de las neuronas del hipocampo y las neuronas respiratorias de las ratas, bajo una amplia gama de estímulos.

Un ejemplo de aplicación de neuronas artificiales: Marcapasos inteligentes

«Por ejemplo, estamos desarrollando marcapasos inteligentes que no solo estimularán al corazón a bombear a un ritmo constante sino que usarán estas neuronas para responder en tiempo real a las demandas que se le imponen al corazón, que es lo que sucede naturalmente en un corazón sano», ha relatado el profesor Nogaret. «Otras posibles aplicaciones podrían ser el tratamiento de afecciones como el Alzheimer y las enfermedades degenerativas neuronales en general», ha destacado.

«Nuestro enfoque combina varios avances. Podemos estimar con mucha precisión los parámetros precisos que controlan el comportamiento de cualquier neurona con alta certeza. Hemos creado modelos físicos del hardware y hemos demostrado su capacidad para imitar con éxito el comportamiento de las neuronas vivas reales. Nuestro tercer avance es la versatilidad de nuestro modelo que permite la inclusión de diferentes tipos y funciones de una gama de neuronas complejas de mamíferos», explica esperanzado el experto.

Fuente: Optimal solid state neurons. Publicación: Nature Communications. Autores: Kamal Abu-Hassan, Joseph D. Taylor, Paul G. Morris, Elisa Donati, Zuner A. Bortolotto, Giacomo Indiveri, Julian F. R. Paton y Alain Nogaret

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