A pesar de que hace más de 100 años que empezaron los estudios morfológicos de las neuronas, en los que Ramón y Cajal tuvo un papel clave, no existe todavía acuerdo sobre su clasificación, por extraño que parezca. El impenetrable bosque neuronal es tan complejo que, concretamente, no hay consenso sobre el número de tipos diferentes de células piramidales (las neuronas más numerosas de la neocorteza cerebral en los mamíferos), como recuerdan los autores de un estudio que propone algoritmos que identifican objetivamente y clasifican por su forma cada célula de los miles de millones que existen en esa zona del cerebro.

Henry Makram: "Se podrá desarrollar una taxonomía estándar de todas las células del cerebro"

El proyecto de investigación Blue Brain (Cerebro Azul) es el responsable de este nuevo método de identificación celular que los investigadores afirman que beneficiará a toda la neurociencia, informa la Escuela Politécnica de la Universidad de Lausana (EPFL). “Durante casi 100 años los científicos han tratado de nombrar a las células. Las han descrito de la misma forma que Darwin describió animales y plantas. Ahora el proyecto Blue Brain ha desarrollado un algoritmo matemático que clasifica objetivamente las neuronas por su forma. Con esto se podrá desarrollar una taxonomía estándar de todas las células del cerebro, lo que permitirá a los investigadores comparar sus datos de forma más exacta”, dice Henry Makram, que fundó el proyecto para reconstruir y simular digitalmente el órgano más complejo. Por ahora los estudios se hacen en ratas.

Ramón y Cajal, que llamaba a las neuronas piramidales “mariposas del alma”, las dibujó por primera vez, hace más de 100 años, tras observarlas al microscopio. Tienen forma de árbol con ramas que se conectan y recogen información para generar impulsos eléctricos que recorren la red neuronal y están en la base de casi todo lo que percibimos, hacemos y sentimos. Se distribuyen en seis capas en la neocorteza o neocortex, el área más evolucionada del cerebro humano. Sobre la base de cien años de investigaciones ahora llegan la inteligencia artificial, los ordenadores y las matemáticas, concretamente la topología algebraica, para ayudar a comprender mejor su funcionamiento.

La neocorteza humana es mucho más compleja que la de la rata

El algoritmo que presenta el equipo liderado por Lida Kanari en la revista Cerebral Cortex clasifica por si solo 17 tipos de células piramidales en la corteza cerebral de la rata y evita ambigüedades en la clasificación de variedades del mismo tipo de neurona, todo ello de forma automática. El objetivo es comprender mejor cómo la estructura está relacionada con la función, mediante la clasificación automática de todos los componentes del cerebro. La neocorteza humana es mucho más compleja que la de la rata (por sus surcos, que permiten que una mayor superficie quepa en el cráneo), pero el algoritmo señala el camino hacia una mejor comprensión de lo que pasa en el cerebro.

La investigación en el cerebro humano es más difícil y va a paso a paso, como el que acaban de dar unos investigadores que se han basado en pacientes de una demencia llamada afasia progresiva que destruye el lenguaje. Estas personas pueden comprender las palabras escritas pero casi no las verbales y pueden escribir los nombres de las cosas pero tienen dificultades para decirlas. Es decir, pueden comunicarse mucho mejor leyendo y escribiendo que escuchando y hablando.

Al estudiar el cerebro de estos pacientes con técnicas de imagen, cuando estaban vivos y mediante la autopsia después de morir, los científicos de la universidad Northwestern y otras de Estados Unidos encontraron el área afectada por la demencia, cuya función tan selectiva era hasta ahora desconocida. Como el estudio, publicado en Cognitive And Behavioral Neurology, se ha hecho con solo cuatro pacientes que tienen una variedad de enfermedad neurodegenerativa muy rara, hacen falta más trabajos, pero los investigadores creen que esa área del cerebro, en el hemisferio izquierdo, es justo en la que la información escuchada se transforma en conceptos e imágenes asociadas.