Tarragona (España).- Investigadores del departamento de Ingeniería Química de la Universitat Rovira i Virgili (URV) desarrollaron un modelo probabilístico que permite identificar neuronas equivalentes entre cerebros diferentes, informa la universidad española.
El método, publicado en la revista científica Nature Communications, parte de la idea de que todas las redes que se quieren alinear son copias con errores de una misma estructura subyacente, como un tipo de plano o ‘blueprint’, y reconstruye este patrón común a partir de las observaciones disponibles.
“Asume que todos los conectomas —los mapas de conexiones neuronales dentro del cerebro— son copias con error de un mismo patrón de conexiones subyacente”, explican los autores del estudio.
“Nuestra motivación principal era poder comparar conectomas. Pero, para compararlos, primero hay que saber qué neuronas son equivalentes en cada cerebro”, comenta la investigadora del departamento de Ingeniería Química Marta Sales-Pardo.
El método fue validado con datos reales de conectomas del gusano C. elegans en diferentes estadios de desarrollo, de la larva de la Drosophila melanogaster (conocida como mosca del vinagre) y también con redes sociales de comunicación por correo electrónico.
“En los tres casos, su técnica ha demostrado una precisión muy superior a los métodos que existen hasta ahora. Hemos podido alinear hasta diez redes a la vez, y lo hemos hecho mejor que cualquier otra herramienta conocida hasta ahora”, indica el profesor del departamento de Ingeniería Química Roger Guimerà.
A pesar de que el trabajo se enmarca en el contexto de la neurociencia, el método es aplicable en cualquier red donde se puedan buscar patrones de equivalencia.
El equipo lo probó también con redes de correos electrónicos: “Partíamos del conocimiento de quién era cada usuario y esto nos ha permitido validar que el método encontraba correctamente quién es quién a través de las conexiones”, explica la investigadora Teresa Lázaro.
Además podría aplicarse en redes de interacciones entre proteínas —útiles para identificar funciones desconocidas en organismos nuevos o patógenos— o para detectar patrones sospechosos en redes financieras o de seguridad. EFE
