domingo, 23 de julio de 2017

Reconstruir y simular el sistema nervioso de muertos con superordenadores (Human Brain Project)

Os pongo un mensaje con un enlace a un vídeo que he enviado a un compañero de trabajo sobre el Human Brain Project.

"Reconstruir y simular el sistema nervioso de muertos con superordenadores (Human Brain Project)"

Hola,

Me pareció que te interesaba el tema. Cuando uno escucha hablar a alguien diciendo que vamos a "resucitar muertos" en menos de 50 años, lo normal es pensar que esa persona está bromeando o no está bien de la cabeza. Por eso me gustaría aclarar lo que dije, y os lo digo por escrito.

Como dije, en la carrera me especialicé en Bioingeniería y Telemática. En Bioingeniería se estudia el Sistema Nervioso Humano y cómo hacer máquinas para interactuar con el Sistema Nervioso Humano. Por ejemplo, nos cuentan cómo hacer prótesis que se pueden mover directamente con el campo eléctrico creado por neuronas. También se pueden estimular neuronas a distancia por medio de campos eléctricos.

Las neuronas están recubiertas de una membrana por la que circulan señales eléctricas. Estas señales eléctricas son trenes de pulsos llamados "potenciales de acción". La intensidad de la señal eléctrica que circula por una dendrita o por un axón de una neurona viene dada por la frecuencia de los pulsos, no por su amplitud. Los "potenciales de acción" se propagan extremadamente despacio, a unos 10 m/s. Es un mecanismo de propagación iónico. En los circuitos electrónicos las señales eléctricas se propagan a velocidades del mismo orden de magnitud que la velocidad de la luz (300000 km/s).

Estas señales eléctricas cuando se propagan se ven afectadas básicamente por la forma de la membrana que recubre las neuronas y por la presencia de determinados compuestos químicos, sobre todo en las uniones entre neuronas ("sinapsis").

En Física se sabe desde hace tiempo como simular (macroscópicamente) la propagación de campos Electromagnéticos en materiales con forma arbitraria mediante métodos numéricos. Para ello es necesario saber la forma de esos materiales, y qué materiales son. Sabiendo qué materiales son conocemos todas sus propiedades electromagnéticas: permitividad, permeabilidad y conductividad. Con esa información se puede simular como van cambiando los campos Eléctrico y Magnético en esos materiales a lo largo del tiempo.

El sistema nervioso recibe información del exterior mediante células que trasforman magnitudes físicas en potenciales de acción. Por ejemplo, tenemos células que trasforman la presión y la temperatura en potenciales de acción. Por otro lado, también tenemos células que hacen lo contrario, transforman los potenciales de acción en alguna manifestación física. Por ejemplo, tenemos células que según la frecuencia de los potenciales de acción que reciben, contraen con mayor o menor fuerza una fibra muscular.

Los equipos de Tomografía Axial Computarizada convencionales que se usan en los hospitales tienen una resolución espacial muy baja, del orden de poco menos de un milímetro. Pero los recientes equipos de Tomografía de Coherencia Óptica tienen resoluciones espaciales por debajo del micrómetro, y pueden seguir mejorando. Para extraer la información necesaria sobre la forma de la membrana de las neuronas y la presencia de determinados compuestos químicos, es necesaria una resolución espacial que yo estimo que debe rondar las decenas de nanómetros, porque las vesículas sinápticas tienen un diámetro aproximado de 50 nanómetros. Las vesículas sinápticas son unas bolitas muy pequeñas que tienen dentro neurotransmisores. No hay elementos mucho más pequeños que las vesículas sinápticas que interactúen con los potenciales de acción a nivel macroscópico.

La información que permite reconstruir y simular el sistema nervioso de ratones (la forma de la membrana de las neuronas y la presencia de determinados compuestos químicos) se puede obtener actualmente en gran parte mediante tomografía especializada de alta resolución. Esa información está presente en el animal durante un tiempo después de que el animal haya muerto, lo cual permite cortarlo para ver el interior. Cuando el animal está muerto obviamente no hay actividad eléctrica, pero la forma de la membrana de las neuronas y la presencia de determinados compuestos químicos permanece durante un tiempo. Por eso es irrelevante que el animal esté vivo o muerto para reconstruir y simular su sistema nervioso.

En el proyecto Human Brain, de mil millones de euros, financiado en gran parte por la Unión Europea, en el que participan muchas universidades importantes, parece que están consiguiendo reconstruir y simular trozos de cerebro de ratones. Eso es lo que ellos dicen y yo les creo. Son científicos de mucha reputación de las mejores universidades, principalmente físicos, biólogos e ingenieros (neurocientíficos, no psiquiatras). Si tenéis 10 minutos os recomiendo que veáis el siguiente vídeo.

https://www.youtube.com/watch?v=a1XcY-xAvos

Se avecinan grandes avances científicos y tecnológicos, avances revolucionarios, como en su día lo fueron el uso de la Electricidad y la Aviación. Yo creo que es casi seguro que en menos de 100 años se podrá simular el sistema nervioso de algunas personas fallecidas, y probablemente se consiga antes de 50 años. Tendremos que preguntárselo a Michio Kaku o a Ray Kurzweil si Henry Markram todavía no lo sabe.

Saludos,

Eduardo Reyes Guzmán

jueves, 29 de junio de 2017

miércoles, 11 de enero de 2017

UN MODELO MATEMÁTICO VÁLIDO PARA TODAS LAS NEURONAS

El sistema nervioso humano está formado por unos 100 mil millones de neuronas.

Aunque hay diferentes tipos de neuronas, el funcionamiento de cada neurona se puede simular mediante un modelo matemático válido para todas las neuronas. Este modelo matemático es extremadamente complejo y todavía no se ha desarrollado completamente.

Algún simulador del funcionamiento de una única neurona necesita una capacidad de computación del mismo orden de magnitud que la capacidad de computación de un ordenador portátil.

Cada neurona tiene 3 partes principales: dendritas, núcleo y axón. Las dendritas reciben la información del exterior de la neurona. El núcleo procesa dicha información. El axón transmite la información que resulta del procesado al exterior de la neurona.

Cada neurona se conecta a otras neuronas mediante uniones llamadas sinapsis.

La información que recibe y transmite cada neurona está codificada en la frecuencia de trenes de pulsos eléctricos llamados potenciales de acción. Estos trenes de pulsos eléctricos viajan mediante la membrana de las neuronas a una velocidad aproximada de 10 m/s.

El sistema nervioso recibe información del exterior mediante las dendritas de neuronas conectadas a células que trasforman alguna magnitud física en potenciales de acción. Un ejemplo de información entrante al sistema nervioso podría ser la variación de la presión del aire en el oído.

El sistema nervioso transmite información al exterior mediante los axones de neuronas conectados a células que trasforman los potenciales de acción en alguna magnitud física. Un ejemplo de información saliente del sistema nervioso podría ser la variación de la tensión de un músculo.

Cuando se conozca completamente un modelo matemático para simular el funcionamiento de cualquier neurona, se podrá simular el funcionamiento de cualquier número de neuronas conectadas siempre que haya capacidad de computación suficiente.