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El hallazgo ofrece nuevos conocimientos que podrían conducir a mejores tratamientos para la pérdida de memoria y otros deterioros cognitivos relacionados con el envejecimiento y las enfermedades neurodegenerativas.
“Nuestro trabajo aprovecha los recientes avances tecnológicos en múltiples campos”, afirma Marco Uytiepo, autor principal del estudio. “Utilizamos imágenes 3D de alta resolución para revelar la intrincada arquitectura de los circuitos cerebrales que almacenan rastros de memoria con un detalle sin precedentes. Dado que analizar estas imágenes con programas informáticos convencionales podría llevar años, nos basamos en gran medida en algoritmos de IA para acelerar el procesamiento de datos en varios órdenes de magnitud”.
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Uytiepo y su equipo se centraron en el hipocampo, una región cerebral esencial para el aprendizaje y la memoria tanto en animales como en humanos. Utilizando modelos de ratón, etiquetaron e identificaron neuronas activadas durante una tarea de aprendizaje específica. Posteriormente, reconstruyeron las conexiones sinápticas entre estas neuronas, donde se produce la comunicación, con una resolución nanométrica.
“Esperábamos descubrir algo interesante, ya que no se habían implementado enfoques similares antes”, afirma Anton Maximov, profesor de neurociencia y autor principal del estudio. “Lo que no esperábamos era que nuestros hallazgos cuestionaran dos dogmas arraigados”.
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En las sinapsis neuronales, las señales químicas se transmiten típicamente desde una única terminal nerviosa (una región inflamada del axón llena de vesículas que secretan estas señales) hasta un único sitio postsináptico en la dendrita de una célula receptora. Muchos estudios previos (utilizando métodos de imagen óptica de baja resolución) han sugerido que el aprendizaje requiere un aumento masivo del número de sinapsis.
Sin embargo, el equipo de Maximov descubrió que esto no siempre ocurre: el número total y la disposición de las sinapsis aisladas permanecieron inalterados tras la formación de la memoria. En cambio, las neuronas asignadas a un engrama expandieron su conectividad mediante botones multisinápticos (BMS), terminales axónicas especializadas que envían señales simultáneamente a hasta seis dendritas diferentes en lugar de solo una.
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Estos BMS no solo eran más abundantes a lo largo de los axones de las neuronas activadas, sino que también presentaban una estructura más compleja.
En segundo lugar, el equipo de Maximov descubrió que las neuronas del engrama en regiones hipocampales adyacentes no se conectan preferentemente entre sí, contrariamente a la creencia generalizada en el campo. En cambio, la expansión de su red a través de los BMS resultó en el reclutamiento de otras neuronas que no estaban involucradas durante el aprendizaje.
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Además, los investigadores descubrieron que las neuronas engrama exhibían alteraciones a pequeña escala en la arquitectura de sus sinapsis individuales, incluyendo cambios en orgánulos intracelulares como las mitocondrias y el retículo endoplasmático liso. Además, estas neuronas mostraron interacciones mejoradas con los astrocitos (células gliales que regulan la función sináptica y proporcionan soporte metabólico).
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