El cerebro humano es una de las estructuras más complejas del universo conocido y entender cómo funciona no solo es un desafío científico, sino también una necesidad para avanzar en el tratamiento de enfermedades neurológicas y psiquiátricas.
En los últimos años, los modelos computacionales del cerebro completo han surgido como una herramienta poderosa para simular y entender la dinámica cerebral.
Sin embargo, estos modelos suelen ser extremadamente costosos en términos de tiempo y recursos computacionales, lo que limita su accesibilidad para muchos investigadores.
En este contexto, un equipo internacional de científicos ha desarrollado FastDMF, una implementación eficiente y accesible del modelo de Campo Medio Dinámico (DMF, por sus siglas en inglés), que permite simular la actividad cerebral a gran escala con un costo computacional significativamente menor.
Este avance no solo democratiza el acceso a este tipo de modelado, sino que también abre nuevas puertas para investigar cómo la estructura del cerebro influye en su función, tanto en estados saludables como en condiciones patológicas.
¿Cómo funciona FastDMF?
El modelo DMF es un enfoque biofísico que simula la actividad neuronal en todo el cerebro utilizando ecuaciones diferenciales para describir la dinámica de poblaciones neuronales excitatorias e inhibitorias en diferentes regiones cerebrales, conectadas a través de una red de conexiones anatómicas derivadas de datos de neuroimagen.
Sin embargo, hasta ahora, las implementaciones existentes del DMF eran computacionalmente costosas, limitando su uso a parcelaciones cerebrales con menos de 100 regiones.
FastDMF supera estas limitaciones mediante varias innovaciones clave:
1. Optimización computacional
El núcleo del modelo está escrito en C++ y utiliza una biblioteca de álgebra lineal avanzada (Eigen) para acelerar los cálculos. Además, el modelo se ejecuta en paralelo, reduciendo el tiempo de simulación.
2. Solución lineal
En lugar de ajustar manualmente los parámetros de inhibición, FastDMF utiliza una solución analítica que reduce drásticamente el número de simulaciones necesarias para calibrar el modelo.
3. Optimización bayesiana
Para ajustar el modelo a datos empíricos, FastDMF emplea un algoritmo de optimización bayesiana que reduce el número de simulaciones necesarias, permitiendo un ajuste más rápido y eficiente.
Estas mejoras permiten a FastDMF simular la actividad cerebral en parcellaciones de hasta 1.000 regiones, un orden de magnitud mayor que las implementaciones anteriores.
Simulaciones más rápidas y precisas
Los investigadores demostraron que FastDMF es capaz de simular la actividad cerebral con una precisión comparable a las implementaciones anteriores, pero con un costo computacional mucho menor.
En pruebas realizadas, FastDMF redujo el uso de memoria y el tiempo de ejecución en comparación con las versiones anteriores del modelo DMF.
Además, el modelo fue capaz de reproducir con éxito la dinámica de la conectividad funcional (FC) y la dinámica de la conectividad funcional (FCD) en datos de resonancia magnética funcional (fMRI) en reposo, tanto en parcelaciones de 90 como de 1.000 regiones.
Esto es particularmente importante porque las parcelaciones más finas permiten capturar detalles más sutiles de la actividad cerebral, lo que podría ser crucial para entender enfermedades neurológicas complejas.
Más allá de la investigación básica
FastDMF no es solo una herramienta para investigadores con acceso a supercomputadoras. Su eficiencia y accesibilidad lo convierten en una opción viable para laboratorios con recursos más limitados, democratizando así el acceso al modelado cerebral de alta resolución.
Entre las aplicaciones potenciales de FastDMF se encuentran:
1. Estudios de enfermedades neurológicas
El modelo podría usarse para simular cómo cambios en la conectividad cerebral contribuyen a enfermedades como el Alzheimer, la esquizofrenia o la epilepsia.
2. Desarrollo de terapias
Al permitir la simulación de intervenciones como la estimulación cerebral, FastDMF podría ayudar a diseñar tratamientos más efectivos para trastornos psiquiátricos.
3. Investigación en neurociencia cognitiva
El modelo podría usarse para explorar cómo la estructura del cerebro da lugar a funciones cognitivas complejas, como la memoria, la atención o la toma de decisiones.
Un paso hacia el futuro de la neurociencia computacional
FastDMF representa un avance significativo en el campo de la neurociencia computacional. Al hacer que el modelado cerebral de alta resolución sea más accesible, este modelo no solo facilita la investigación básica, sino que también abre nuevas posibilidades para aplicaciones clínicas y terapéuticas.
En un futuro cercano, herramientas como FastDMF podrían convertirse en un estándar para estudiar el cerebro, permitiendo a los investigadores explorar preguntas que antes eran inalcanzables debido a limitaciones técnicas.
Con su capacidad para simular la actividad cerebral a múltiples escalas, FastDMF nos acerca un paso más a entender los misterios del cerebro humano y a desarrollar tratamientos más efectivos para las enfermedades que lo afectan.
Referencias
Herzog, R., Mediano, P. A. M., Rosas, F. E., Luppi, A. I., Sanz-Perl, Y., Tagliazucchi, E., Kringelbach, M. L., Cofré, R., & Deco, G. (2022). Neural mass modeling for the masses: Democratizing access to whole-brain biophysical modeling with FastDMF. Network Neuroscience, 8(4), 1590–1612. https://doi.org/10.1162/netn_a_00410