Así es la primera neurona artificial, diseñada para reparar conexiones dañadas

Diseñar un dispositivo que permita recibir y transmitir las señales eléctricas del sistema nervioso es una vieja aspiración de la neurociencia. Pero la complejidad de los canales biológicos y la respuesta no lineal de las señales ha dificultado conseguir buenos resultados. Ahora, el equipo de Alain Nogaret ha presentado el primer microchip capaz de integrar la señal directa de los estímulos nerviosos y responder una manera similar a cómo lo hacen los circuitos neuronales.

El resultado se presenta este martes en la revista Nature Communications, donde los autores describen cómo han sido capaces de recrear la actividad individual de neuronas del hipocampo y del sistema respiratorio en chips de silicio y cómo, mediante una serie de 60 protocolos de estimulación eléctrica, comprobaron que estas “neuronas artificiales” producían señales casi idénticas a las de las neuronas auténticas. “Hasta ahora las neuronas han sido como una caja negra, pero hemos conseguido abrir esa caja negra y echar un vistazo dentro”, explica Nogaret, que dirige el departamento de Física de la Universidad de Bath, en Reino Unido, que lidera el proyecto. “Nuestro trabajo supone un cambio de paradigma porque aporta un método robusto para reproducir las propiedades eléctricas de las neuronas reales con todo detalle”.

“Hasta ahora las neuronas han sido como una caja negra, pero hemos conseguido abrirla y echar un vistazo”

Para superar la dificultad de reproducir una señal tan compleja, los autores tuvieron que modelar una serie de ecuaciones que les permitieran predecir las respuestas, que son no lineales. Esto quiere decir que una señal dos veces más fuerte no se traduce en una respuesta equivalente, sino tres veces más fuerte o una magnitud diferente. Una vez diseñado, probaron el microchip con neuronas del hipocampo y del sistema respiratorio de ratas bajo un amplio rango de frecuencias e intensidades de estimulación. Y funcionó. “Nuestras neuronas solo necesitan 140 nanovatios de potencia”, explica el autor principal. “Eso es la milmillonésima parte de la energía que requiere un microprocesador, que es lo que han usado los anteriores intentos de crear neuronas sintéticas. Esto hace que estas neuronas [artificiales] adecuadas para implantes bioelectrónicos para tratar enfermedades crónicas”.

Una posible aplicación de estos dispositivos sería, según sus creadores, el desarrollo de marcapasos inteligentes que no estimule simplemente al corazón para latir con un ritmo determinado, sino que utilice estas neuronas para responder en tiempo real a las necesidades del corazón, que es lo que ocurre de manera natural en un corazón sano. O utilizar estos microchips para intentar mejorar el estado de pacientes con enfermedades neurodegenerativas como el alzhéimer. “Nuestra aproximación combina muchos avances”, apunta Nogaret. “Podemos estimar con precisión los parámetros exactos que controlan el comportamiento de cualquier neurona con alta certidumbre. Hemos creado modelos físicos del hardware y demostrado su capacidad para mimetizar con éxito el comportamiento de neuronas reales vivas. Nuestro tercer logro es la versatilidad de nuestro modelo, que permite la inclusión de distintos tipos y funciones dentro de un amplio abanico de neuronas complejas de mamíferos”.

Una posible aplicación de estos dispositivos sería el desarrollo de marcapasos inteligentes

“Este trabajo abre nuevos horizontes para el diseño de chips neuromórficos gracias a su aproximación única a la hora de identificar parámetros de circuitos análogos cruciales”, concluye Giacomo Indiveri, investigador de la Universidad de Zurich y coautor del estudio. Para el fisiólogo de la Universiad de Auckland y también coautor del trabajo Julian Paton, “replicar la respuesta de neuronas respiratorias en dispositivos bioelectrónicos que pueden ser miniaturizados e implantados es muy emocionante y abre enormes oportunidades para diseñar dispositivos medicos más inteligentes que lleven a el enfoque de la medicina personalizada a un amplio abanico de enfermedades y discapacidades”.

En opinión de Juan de los Reyes Aguilar, investigador del Hospital Nacional de Parapléjicos de Toledo no involucrado en el estudio, el trabajo es “muy inteligente” y brillante desde el punto de vista “ingenieril”. “Los modelos de neuronas se hacían hasta ahora con un software y ellos tienen el mérito de haber probado con éxito un modelo de neurona en estado sólido”, explica a Vozpópuli. “Pero tiene unos límites fisiológicos que ellos mismos admiten. De momento tienen un chip que no está preparado para recibir impulsos reales de neuronas, sino corrientes análogas. Es decir, no está preparado para recibir y transmitir el mensaje electroquímico del sistema nervioso, por lo que hablar de aplicaciones clínicas me parece aventurado”.

En cualquier caso, admite Aguilar, se trata de un gran salto tecnológico que abre la posibilidad de nuevos desarrollos, especialmente en lo que se refiere a prótesis para el sistema nervioso periférico. “Aún no tienen una neurona que vaya hasta el músculo para mover la musculatura, ahí falta un paso importante”, concluye. “Pero no me cabe duda de que a lo mejor dentro de diez años sale una tecnología capaz de hacer esas cosas”.

Referencia: Optimal solid state neurons (Nature Communications) DOI 10.1038/s41467-019-13177-3