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 anhelado.
Dicen que su modelado de la corteza cerebral del ratón, ejecutado en una de las supercomputadoras más rápidas del mundo, podría eventualmente abrir el camino para comprender los mecanismos detrás de enfermedades como la enfermedad de Alzheimer y la epilepsia, y tal vez desentrañar los misterios de la conciencia.
“Esto demuestra que la puerta está abierta”, afirmó hoy en un comunicado de prensa el investigador del Instituto Allen, Anton Arkhipov. “Este 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 que se presentará esta semana en St. Louis en la conferencia SC25 sobre informática de alto rendimiento. La simulación simula la actividad de toda la corteza cerebral 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 las bases de datos Allen Cell Types y Allen Connectivity Atlas en la supercomputadora Fugaku, un grupo informático 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 enorme 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 que utilizó la configuración a escala real de Fugaku para simular toda la corteza cerebral de un ratón.
“En nuestra simulación, cada neurona se modela como un gran árbol de compartimentos que interactúan: cientos de compartimentos por neurona”, dijo Arkhipov en comentarios enviados por correo electrónico a GeekWire. “Es decir, capturamos algunas estructuras y dinámicas subcelulares en cada neurona”.
En una simulación a gran escala, 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. “Para simulaciones tan detalladas (incluso mucho más pequeñas que las nuestras), no es raro ver un factor miles de veces más lento”.
Los investigadores admiten que aún queda mucho trabajo por hacer para convertir su simulación en un modelo capaz de seguir el curso de las enfermedades neurológicas. Por ejemplo, el modelo no refleja la plasticidad del cerebro, es decir, la capacidad del cerebro para reconstruir sus propias conexiones.
“Si queremos mencionar algo específico, además de la plasticidad, un aspecto que falta son los efectos de los neuromoduladores, y otro es que actualmente no tenemos una representación muy detallada de la información sensorial en nuestras simulaciones de toda la corteza”, dijo Arkhipov. “Para todo esto, necesitamos muchos más datos de los disponibles actualmente para construir modelos mucho mejores, aunque algunas aproximaciones o hipótesis se pueden implementar y probar ahora que tenemos una simulación funcional de toda la corteza cerebral”.
Arkhipov dijo que el objetivo a largo plazo del proyecto es modelar todo el cerebro, no sólo la corteza. “Existe una diferencia entre una corteza completa y un cerebro completo”, señaló. “La corteza cerebral del ratón (y nuestro modelo) contiene alrededor de 10 millones de neuronas, mientras que todo el cerebro del ratón contiene alrededor de 70 millones de neuronas”.
Simular el cerebro humano requeriría un salto aún mayor. Sólo la corteza del cerebro humano contiene no sólo 10 millones de neuronas, sino 21 mil millones.
La buena noticia es que una supercomputadora lo suficientemente potente puede realizar esta tarea. “Nuestro trabajo muestra que un modelado muy detallado del cerebro más grande a nivel microscópico puede ser posible antes de lo esperado”, dijo Arkhipov. “Los resultados sugieren que una simulación de un cerebro de mono completo (por ejemplo, un mono macaco con 6 mil millones de neuronas) puede aproximarse a un sistema Fugaku a gran escala”.
Arkhipov dijo que es importante señalar que crear un modelo del cerebro en una supercomputadora “no significa que el modelo sea completo o preciso”.
“De lo que estamos hablando aquí es de la viabilidad técnica de las simulaciones, y parece que tales simulaciones, incluso a escala del cerebro de un mono, ya están disponibles”, afirmó. “Pero hacer que tales simulaciones sean biológicamente realistas requerirá mucha más producción de datos experimentales y construcción de modelos”.
Rin Kuriyama y Kaaya Akira de la Universidad de Electrocomunicaciones de Tokio son los autores principales de un artículo presentado en SC25 titulado “Modelado microscópico de toda la corteza cerebral del ratón compuesta de 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, Beatrice Herrera y Kael Dye. Otros autores del estudio son Tadashi Yamazaki y Mari Yura de la Universidad de Comunicaciones Eléctricas y Electrónicas; 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 de Computación RIKEN.
