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Música para representar patrones neuronales

Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid, la Universidad Rey Juan Carlos y el CSIC ha desarrollado una nueva técnica de análisis de datos neuronales mediante notas musicales. Un programa informático interpreta la información.

Ejemplo de dendrita piramidal. / Proyecto Cajal Blue Brain

Dentro del proyecto Cajal Blue Brain, un equipo de las universidades Politécnica de Madrid, Rey Juan Carlos y el CSIC han analizado las características morfológicas de las espinas dendríticas de las neuronas cerebrales para detectar patrones en su distribución. Para ello se ha generado una herramienta informática que transforma estas características en notas musicales. La revista Neuroinformatics publica parte del trabajo.

Según los autores, la utilización de esta nueva técnica hará posible explorar nuevas hipótesis de cara a mejorar la comprensión del funcionamiento del cerebro humano o a buscar nuevas soluciones en la lucha contra enfermedades como el Alzheimer, la epilepsia o el Parkinson.

La nueva técnica puede ayudar a comprender mejor el funcionamiento del cerebro humano

Las espinas dendríticas son elementos clave para la comprensión de la cognición, de la memoria y de la organización de las conexiones sinápticas del córtex cerebral. La base de la investigación realizada ha sido la exploración musical de la morfología de las espinas dendríticas de las neuronas piramidales para descubrir potenciales patrones en las distribuciones de estas estructuras.

Esta es una tarea muy difícil debido al irregular posicionamiento tridimensional que presentan las espinas, al gran número de estructuras que se estudian y a la forma de las dendritas donde están ubicadas las espinas. Con el fin de mejorar el proceso de análisis de estos datos, los usuarios pueden explorar simultáneamente las imágenes de microscopía óptica junto con información visual simbólica extraída de las imágenes y los sonidos musicales generados a partir de las distribuciones analizadas. La exploración musical ha permitido descubrir mucho más fácilmente algunos patrones que visualmente estaban completamente escondidos.

Esta nueva técnica de exploración de la morfología de las espinas dendríticas ayuda a los neurocientíficos en sus estudios sobre la estructura del cerebro, complementando la utilización de otras técnicas clásicas de análisis de datos.

En concreto, a partir de las imágenes tridimensionales obtenidas mediante un microscopio óptico, el experto puede buscar patrones en las distribuciones de este tipo de espinas analizando interactivamente las diferentes características morfológicas presentes en las imágenes digitales de estas estructuras, como por ejemplo su posición, volumen, longitud, superficie, orientación, etc. Para hacer esto se guían por los sonidos generados por una herramienta informática al transformar estas características en notas musicales.

La ayuda de una web

Se puede comprobar el potencial de esta nueva técnica de exploración multimodal accediendo a la web AUDISPINE, aunque no pretende ser una aplicación informática interactiva con plena funcionalidad. Se está trabajando para desarrollar una aplicación que se pueda distribuir a nivel internacional.

La versión disponible en la web implementa la selección de la característica morfológica a analizar y algunas operaciones interactivas tales como fijar la posición del análisis en cualquiera de las dos vistas disponibles (visual o musical); selección de la región de interés en la vista de la dendrita, o recorrido y reproducción musical a distintas velocidades.

En la investigación han participado científicos de la Universidad Politécnica de Madrid (CeSViMa, Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos, CTB), de la Universidad Rey Juan Carlos (GMRV) y del CSIC (Laboratorio Cajal de Circuitos Corticales).

Referencia bibliográfica:

Toharia, P.; Morales, J.; De Juan, O.; Fernaud, I.; Rodríguez, A.; De Felipe, J. "Musical Representation of Dendritic Spine Distribution: A New Exploratory Tool". Neuroinformatics 12 (2): 341-353. DOI: 10.1007/s12021-013-9195-0, abril 2014.

Fuente: Universidad Politécnica de Madrid
Derechos: Creative Commons
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