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La expresión génica diferencial de las zonas cerebrales explica la generación de dinámicas neuronales complejas

La expresión génica diferencial de las zonas cerebrales explica la generación de dinámicas neuronales complejas

Un trabajo dirigido por Gustavo Deco, profesor de investigación ICREA y director del Centro Cerebro y Cognición, en colaboración con Morten L. Kringelbach, investigador de las universidades de Oxford (Reino Unido) y Aarhus (Dinamarca), junto con investigadores del Max Planck (Alemania) y de diversos centros australianos, publicado el 14 de julio en Science Advances.

16.07.2021

Imatge inicial

Las regiones del cerebro varían en su composición molecular y celular, pero no está claro cómo esta heterogeneidad da forma a la dinámica neuronal. Idealmente, se podría modelar la heterogeneidad regional utilizando estimaciones observadas empíricamente de las variaciones de área en los recuentos de células excitadoras e inhibidoras o una medida relacionada de la actividad específica del tipo de célula. Un grupo de investigadores ha estudiado las consecuencias dinámicas de la heterogeneidad regional utilizando un modelo biofísico de dinámica funcional a través de imágenes de resonancia magnética funcional (MRI) de todo el cerebro en humanos. 

Gustavo Deco, profesor de investigación ICREA del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF y director del Centro Cerebro y Cognición (CBC) es el primer autor de un artículo publicado en la revista Science Advances el 14 de julio que explica esta investigación. Un trabajo llevado a cabo junto con Morten L. Kringelbach, investigador de las universidades de Oxford (Reino Unido) y Aarhus (Dinamarca), e investigadores del Instituto Max Planck (Alemania) y con la participación de diversos centros australianos.

El estudio identifica el papel clave de las variaciones transcripcionales de la expresión génica de receptores excitatorios e inhibitorios en la generación de dinámicas neuronales complejas

En un primer momento, los modelos biofísicos de actividad cerebral a gran escala trataron todas las dinámicas cerebrales como homogéneas, impulsadas por subpoblaciones de neuronas inhibidoras y excitadoras con propiedades uniformes en todas las regiones del cerebro. Sin embargo, desde hace más de un siglo, se ha observado la heterogeneidad en la citoarquitectura regional y trabajos posteriores han proporcionado una creciente evidencia de gradientes corticales a gran escala en la expresión génica, la composición celular, la conectividad y la función. Por lo tanto, las variaciones cuantitativas de las propiedades del circuito local a través de la corteza también juegan un papel importante en la configuración de la dinámica neuronal compleja, probablemente a través de su influencia en la proporción local, o equilibrio, de la actividad celular excitadora e inhibidora.

Los autores de este trabajo presentan un modelo que aprovecha los datos transcripcionales de todo el cerebro para restringir la heterogeneidad regional y ajustar la dinámica de cada región de acuerdo con medidas regionales específicas de expresión génica del receptor inhibidor y excitador. 

"Mostramos que los modelos de variaciones transcripcionales de la expresión génica de receptores excitatorios e inhibitorios que conforman la heterogeneidad regional cerebral reproducen con mayor precisión la estructura espacio-temporal de las estimaciones de conectividad funcional neuronal empírica, mejor que los modelos de expresión génica global o estimaciones de mieloarquitectura neuronal obtenidas por técnicas de resonancia", indica Deco en su trabajo.

Y añade: "Además, mostramos que la heterogeneidad transcripcional regional es esencial para producir dinámicas similares a la ignición que según parece apoya el procesamiento consciente y una amplia variación de escalas de tiempo de actividad regional, lo que respalda una amplia gama dinámica". Por lo tanto, en este artículo los autores identifican un papel clave de la heterogeneidad excitatoria e inhibitoria en la generación de dinámicas neuronales complejas y demuestran la viabilidad de usar datos transcriptómicos para describir modelos de función cerebral a gran escala.

Trabajo de referencia:

Gustavo Deco, Morten L. Kringelbach, Aurina Arnatkevičiūtė , Stuart Oldham , Kristina Sabaroedin , Nigel C. Rogasch , Kevin M. Aquino, Alex Fornito (2021), "Dynamical consequences of regional heterogeneity in the brain’s transcriptional landscape", Science Advances, 14 de julio. DOI: 10.1126/sciadv.abf4752

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