Nueva herramienta para desentrañar los misterios del cerebro

Podría decirse que el tejido cerebral es una de las muestras más complejas que los científicos han tratado jamás. El cerebro humano, que actualmente está lleno de una cantidad inconmensurable de información, es el órgano computacional más avanzado con su red de alrededor de 86 mil millones de neuronas. Comprender tal complejidad es una tarea desafiante y, por lo tanto, avanzar requiere técnicas para desentrañar las interacciones delicadas y complejas que ocurren en el cerebro a escala microscópica. La imagen, entonces, es una herramienta de empoderamiento en neurociencia.

Una nueva técnica de reconstrucción e imagen virtual desarrollada por el grupo de Johan Dantzl en ISTA es un gran salto en la actividad de imagen cerebral y se llama acertadamente LIONESS – Live Information Enhanced Nanoscopy Enables Saturated Segmentation. LIONESS es una tubería para la obtención de imágenes, la reconstrucción y el análisis de tejido cerebral vivo con una resolución espacial y una exhaustividad aún no posibles.

Con LIONESS, por primera vez, es posible obtener una reconstrucción completa y densa del tejido cerebral vivo. Al obtener imágenes del tejido varias veces, LIONESS nos permite observar y cuantificar la biología celular dinámica en el cerebro que sigue su curso. El resultado es una imagen reconstruida de arreglos celulares en tres dimensiones, con el tiempo formando la cuarta dimensión, donde la muestra se puede visualizar en el transcurso de minutos, horas o días», agrega.

Philip Velicy, primer autor

Con LIONESS, los neurocientíficos pueden visualizar tejido cerebral vivo y obtener imágenes 3D de alta resolución.
sin dañar la muestra en vivo.

Colaboración e inteligencia artificial la clave

La fuerza de LIONESS radica en su óptica refinada y en los dos niveles de aprendizaje profundo, el método de la inteligencia artificial, que conforman su núcleo: el primero mejora la calidad de la imagen y el segundo identifica diferentes estructuras celulares en el denso entorno neuronal.

La tubería es el resultado de la colaboración entre Danzl Group, Bickel Group, Jonas Group, Novarino Group y ISTA Science Service Units, así como otros colaboradores internacionales. «Nuestro enfoque fue reunir a un grupo dinámico de científicos con una experiencia compartida única a través de las fronteras disciplinarias, que trabajan juntos para cerrar una brecha tecnológica en el análisis del tejido cerebral», dice Johan Danzel de ISTA.

Superando obstáculos

Anteriormente, era posible reconstruir el tejido cerebral mediante microscopía electrónica. Este método visualiza la muestra en función de sus interacciones con los electrones. A pesar de su capacidad para capturar imágenes dentro de unos pocos nanómetros-; millonésima de milímetro- ; La microscopía electrónica de precisión requiere que una muestra se fije en un solo estado biológico, que necesita ser seccionada físicamente para obtener información 3D. Por lo tanto, no se puede obtener información dinámica.

Otra técnica previamente conocida de microscopía óptica permite la observación de sistemas vivos y el registro de volúmenes de tejido sano cortándolos «ópticamente» en lugar de físicamente. Sin embargo, la microscopía de luz se ve gravemente obstaculizada en su capacidad de análisis debido a las propiedades de las ondas de luz que utiliza para generar una imagen. Su mejor resolución es de unos pocos cientos de nanómetros, que son de grano muy grueso para capturar detalles celulares importantes en el tejido cerebral.

Con microscopía óptica de súper resolución, los científicos pueden romper esta barrera de resolución. Un trabajo reciente en esta área, llamado SUSHI (imágenes de sombras de superresolución), ha demostrado que la aplicación de moléculas de colorante a los vacíos alrededor de las células y la aplicación de la técnica STED (agotamiento de emisión estimulada) de ultrarresolución, ganadora del Premio Nobel, revelan «sombras de superresolución». ‘ de todas las estructuras celulares, y por lo tanto visualizado en los tejidos. Sin embargo, ha sido imposible obtener imágenes de volúmenes completos de tejido cerebral con una resolución mejorada que coincida con la compleja arquitectura 3D del tejido cerebral. Esto se debe a que la mayor resolución también implica una gran carga de la luz de formación de imágenes en la muestra, lo que puede dañar o «freír» los microorganismos.

Ahí radica el ingenio de LIONESS, ya que fue desarrollado, según los autores, para condiciones de imagen «rápidas y ligeras», manteniendo así viva la muestra. Esta tecnología hace esto al mismo tiempo que proporciona una fidelidad ultra alta isotrópica; Lo que significa que es igualmente bueno en las tres dimensiones espaciales; permitiendo la visualización de los componentes celulares del tejido con gran detalle en 3D.

LIONESS recopila solo la poca información de la muestra necesaria durante el paso de obtención de imágenes. A esto le sigue un primer paso de aprendizaje profundo para completar información adicional sobre la estructura del tejido cerebral en un proceso llamado restauración de imágenes. De esta manera innovadora, la resolución es de aproximadamente 130 nanómetros, mientras que es lo suficientemente suave como para obtener imágenes de tejido cerebral vivo en tiempo real. Juntos, estos pasos permiten un segundo paso de aprendizaje profundo, esta vez para dar sentido a datos de imágenes muy complejos e identificar estructuras neuronales de forma automatizada.

Homing en

«El enfoque multidisciplinario nos permitió romper las restricciones entrelazadas para resolver la exposición a la energía y la luz del sistema vivo, comprender datos 3D complejos y correlacionar la arquitectura celular del tejido con mediciones moleculares y funcionales», dice Danzel.

Para la refactorización virtual, Danzl y Velicky colaboraron con expertos en computación visual: el grupo de Bickel en ISTA y el grupo dirigido por Hanspeter Pfister en la Universidad de Harvard, quienes contribuyeron con su experiencia en hash automatizado; El proceso de reconocimiento automático de estructuras celulares en tejidos -; y visualización, con el apoyo adicional de Christoph Sommer, científico de análisis de imágenes en ISTA. Para las estrategias de etiquetado complejas, contribuyeron neurocientíficos y químicos de Edimburgo, Berlín e ISTA. Así, fue posible correlacionar mediciones funcionales, es decir, lectura de estructuras celulares con la actividad de señales biológicas en el mismo circuito neuronal vivo. Esto se hizo tomando imágenes de los flujos de iones de calcio en las células y midiendo la actividad eléctrica celular en colaboración con el grupo de Jonas en ISTA. El grupo de Novarino contribuyó con organoides del cerebro humano, a menudo llamados mini cerebros que imitan el desarrollo del cerebro humano. Los autores enfatizan que todo esto fue facilitado por el apoyo experto de las distinguidas unidades de servicios científicos de ISTA.

La estructura y la actividad del cerebro son muy dinámicas; Sus estructuras evolucionan a medida que el cerebro realiza y aprende nuevas tareas. Este lado del cerebro a menudo se denomina «plasticidad». Por lo tanto, observar los cambios en la estructura del tejido cerebral es esencial para revelar los secretos detrás de la plasticidad. La nueva herramienta desarrollada en ISTA muestra que es posible comprender la estructura funcional del tejido cerebral y potencialmente de otros órganos al revelar estructuras subcelulares y capturar cómo pueden cambiar con el tiempo.