Crear un cerebro virtual puede parecer una pesadilla de ciencia ficción, pero para los neurocientíficos de Japón y del Instituto Allen de Seattle, es un gran paso hacia un sueño largamente acariciado.
Dicen que su simulación de la corteza del ratón, ejecutada en una de las supercomputadoras más rápidas del mundo, podría eventualmente allanar el camino para comprender los mecanismos detrás de enfermedades como el Alzheimer y la epilepsia, y tal vez desbloquear los secretos de la conciencia.
“Esto demuestra que la puerta está abierta”, dijo hoy en un comunicado de prensa el investigador del Instituto Allen, Anton Arkhipov. “Es un hito técnico que nos da confianza en que no sólo son posibles modelos mucho más grandes, sino que también se pueden lograr con precisión y escala”.
Arkhipov y sus colegas describen el proyecto en un trabajo de investigación presentado esta semana en St. Louis durante la conferencia SC25 sobre informática de alto rendimiento. La simulación modela la actividad de toda la corteza de un ratón, que incluye casi 10 millones de neuronas conectadas por 26 mil millones de sinapsis.
Para crear la simulación, los investigadores alimentaron datos de la Base de datos de tipos de células Allen y del Atlas de conectividad de Allen en la supercomputadora Fugaku, un grupo de computadoras desarrollado por Fujitsu y el Centro RIKEN de Ciencias Computacionales de Japón. Fugaku es capaz de realizar más de 400 mil billones de operaciones por segundo, o 400 petaflops.
El extenso conjunto de datos se tradujo a un modelo 3D utilizando el Brain Modeling ToolKit del Instituto Allen. Un programa de simulación llamado Neulite dio vida a los datos como neuronas virtuales que interactúan entre sí como células cerebrales vivas.
Los científicos ejecutaron el programa en varios escenarios, incluido un experimento en el que se utilizó la configuración Fugaku completa para modelar toda la corteza del ratón.
“En nuestra simulación, cada neurona se modela como un gran árbol de compartimentos que interactúan: cientos de compartimentos por neurona”, dijo Arkhipov en un comentario enviado por correo electrónico a GeekWire. “Eso significa que capturamos algunas estructuras y dinámicas subcelulares dentro de cada neurona”.
Durante la simulación completa, no tomó más de 32 segundos simular un segundo de actividad en tiempo real en el cerebro de un ratón vivo. “Este nivel de rendimiento (32 veces más lento que el tiempo real) es bastante impresionante para un sistema de este tamaño y complejidad”, afirmó Arkhipov. “No es raro que simulaciones tan detalladas (incluso mucho más pequeñas que la nuestra) experimenten velocidades mil veces más lentas”.
Los investigadores reconocen que se necesita mucho más trabajo para transformar su simulación en un modelo que pueda rastrear la progresión de una enfermedad neurológica. Por ejemplo, el modelo no refleja la plasticidad cerebral, es decir, la capacidad del cerebro para reconfigurar sus propias conexiones.
“Si queremos mencionar algo específico además de la plasticidad, entonces falta un aspecto, a saber, la acción de los neuromoduladores, y el otro es que actualmente no tenemos una representación muy detallada de las entradas sensoriales en nuestras simulaciones de toda la corteza”, dijo Arkhipov. “Para todo esto, necesitamos muchos más datos de los que están disponibles actualmente para construir modelos mucho mejores, aunque algunas aproximaciones o hipótesis podrían implementarse y probarse ahora que tenemos una simulación funcional de toda la corteza”.
Arkhipov dijo que el objetivo a largo plazo del proyecto es simular un cerebro completo, no sólo la corteza. “Existe una diferencia entre toda la corteza y todo el cerebro”, enfatizó. “La corteza del ratón (y nuestro modelo de la misma) contiene alrededor de 10 millones de neuronas, mientras que todo el cerebro del ratón contiene alrededor de 70 millones de neuronas”.
Una simulación del cerebro humano requeriría un salto aún mayor. Sólo la corteza humana contiene no sólo 10 millones de neuronas, sino 21 mil millones.
La buena noticia es que una supercomputadora suficientemente potente podría estar a la altura de la tarea. “Nuestro trabajo muestra que simulaciones muy detalladas de cerebros más grandes a nivel microscópico pueden ser posibles antes de lo esperado”, dijo Arkhipov. “Los resultados sugieren que una simulación de todo el cerebro de un mono (como el de un macaco con 6 mil millones de neuronas) puede encajar en el sistema Fugaku completo”.
Arkhipov dijo que era importante señalar que crear un modelo de cerebro en una supercomputadora “no significa que dicho modelo sea completo o preciso”.
“Aquí estamos hablando de la viabilidad técnica de las simulaciones, y parece que tales simulaciones, incluso a la escala del cerebro de un mono, ahora están al alcance de la mano”, afirmó. “Pero para que tales simulaciones sean biológicamente realistas, sería necesario realizar mucho más trabajo de modelado y producción de datos experimentales”.
Rin Kuriyama y Kaaya Akira de la Universidad de Electrocomunicaciones de Tokio son los autores principales del artículo presentado en SC25 titulado “Simulación de corteza completa de ratón a nivel microscópico compuesta por 9 millones de neuronas biofísicas y 26 mil millones de sinapsis en la supercomputadora Fugaku”. Además de Arkhipov, los autores del Instituto Allen incluyen a Laura Green, Beatriz Herrera y Kael Dai. Los otros autores del estudio son Tadashi Yamazaki y Mari Iura de la Universidad de Electrocomunicaciones; Gilles Gouaillardet y Asako Terasawa de la Organización de Investigación en Ciencia y Tecnología de la Información en Hyogo, Japón; Taira Kobayashi de la Universidad de Yamaguchi; y Jun Igarashi del Centro RIKEN de Ciencias Computacionales.
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