Mejorando las técnicas de mapeo neuronal para entender mejor la función del cerebro

El campo de la neurociencia está trabajando en crear mapas detallados de diferentes tipos de células cerebrales. Este esfuerzo busca entender mejor cómo funciona el cerebro a un nivel más profundo que antes. Para hacer estos mapas, los investigadores trazan tipos específicos de Neuronas en muestras de cerebro, marcando puntos a lo largo de sus ramas. Estos puntos se alinean a un marco estándar, pero los métodos actuales a menudo pasan por alto cómo esta alineación podría cambiar la forma de las secciones de neuronas entre los puntos.

En este trabajo, presentamos un nuevo enfoque que mantiene intactos los detalles importantes de las formas de las neuronas cuando se transforman en estos sistemas estándar. Aplicamos un concepto matemático llamado jets, que nos permite retener información sobre los trazos de las neuronas. Usando este método, podemos calcular cualquier error que pudiera surgir de las técnicas tradicionales de mapeo. Nuestro enfoque muestra promesa en mejorar la Precisión del mapeo de neuronas basado en varios experimentos.

El cerebro opera a través de una red de señales químicas y eléctricas, por lo que es esencial identificar cómo se conectan las neuronas en diferentes regiones. Esta comprensión es crucial para aprender sobre la función cerebral y encontrar tratamientos para varias condiciones cerebrales. Las técnicas modernas de imagen pueden capturar ahora la forma de neuronas individuales de manera extensa, y trazar estas neuronas puede ayudar a identificar nuevos tipos de formas neuronales. Sin embargo, debido a diferencias en la anatomía y cambios durante la preparación de tejidos, debemos alinear los trazos de neuronas para comparar formas de diferentes muestras.

El software actual para alinear imágenes cerebrales a menudo incluye opciones para mapear formas neuronales, pero estos métodos no se han estudiado bien desde un punto de vista numérico. La necesidad de mejores técnicas de mapeo es relevante para los esfuerzos en curso de la comunidad global de neurociencia para crear mapas completos de los cerebros de mamíferos. La Red de Censo de Células de la Iniciativa Cerebral es una de las que contribuye a este trabajo. Esta iniciativa ha generado numerosas imágenes de células cerebrales, que sirven como base para crear réplicas digitales de neuronas para un examen detallado.

Los trazos de neuronas se representan típicamente como una serie de puntos conectados en un espacio tridimensional. Las conexiones entre estos puntos suelen mostrarse como tubos, pero el ancho de estos tubos a menudo no se incluye en los métodos de trazado. Por lo tanto, las neuronas pueden ser tratadas como árboles hechos de segmentos de línea recta para un análisis práctico.

Para que los investigadores ajusten estos trazos de neuronas a un marco coherente, necesitan métodos para mapear las formas neuronales de manera precisa en un sistema de coordenadas estándar. Existen varios programas de software para este propósito, como mBrainAligner y el Toolkit de Morfometría Computacional. Sin embargo, estas herramientas generalmente solo se centran en las posiciones de los puntos de trazo, lo que puede llevar a imprecisiones si el mapeo es no lineal o si el trazo de la neurona no se representa de manera continua. Esto significa que trazar la misma neurona de formas ligeramente diferentes puede proporcionar resultados variados.

Para construir mapas neuronales confiables e identificar diferencias en cerebros enfermos, es crucial que los métodos de mapeo mantengan la forma general de los trazos digitales de neuronas. En este trabajo, proponemos un nuevo método para mapear las formas neuronales que tiene en cuenta no solo los puntos, sino también los cambios a lo largo de las curvas. Examinamos cuándo este nuevo enfoque ofrece ventajas sobre los métodos existentes. Probamos nuestro nuevo método tanto en datos simulados como en trazos reales de neuronas de un cerebro completo de ratón.

Descuidar cómo un mapeo complejo afecta las formas de las curvas neuronales puede introducir errores significativos. Diferentes maneras de muestrear una curva neuronal pueden llevar a resultados variados al aplicar Transformaciones no lineales. Por ejemplo, simplemente muestrear solo los extremos de una curva puede dar resultados imprecisos en comparación con muestrear múltiples puntos a lo largo de toda la curva.

Para mejorar la precisión del mapeo, proponemos un método que incorpora información sobre cómo cambian las curvas neuronales, enfocándose específicamente en preservar las derivadas de las curvas cuando se transforman. Al hacerlo, podemos crear una representación más precisa de las formas neuronales en el nuevo sistema de coordenadas. Ofrecemos una implementación gratuita de este método a través de un paquete de Python de código abierto.

Nuestro enfoque utiliza una técnica llamada interpolación de Hermite para generar curvas suaves que se ajustan a los puntos y derivadas transformadas. Al aplicar esta técnica, reducimos los errores que se ven en los métodos de mapeo tradicionales, particularmente en casos donde las formas neuronales sufren transformaciones significativas.

Aplicamos nuestro método a estructuras neuronales reales obtenidas del proyecto MouseLight, seleccionando varios archivos de reconstrucción que no tenían puntos de trazado duplicados. Los árboles neuronales se dividieron en secciones no ramificadas para aplicar nuestras técnicas de mapeo de manera efectiva. Se crearon transformaciones aleatorias para probar la precisión de nuestro método frente a técnicas existentes.

Para cada neurona, calculamos los errores de mapeo y examinamos las diferencias entre nuestro nuevo método y los métodos tradicionales en relación con varias características neuronales medibles, como ángulos y longitudes de ramas. Empleamos pruebas estadísticas para determinar qué método de mapeo proporcionó resultados más cercanos a la verdad fundamental.

Además, exploramos cómo reducir los puntos de muestreo en los trazos neuronales afectaba la precisión de las formas mapeadas. Encontramos que muchos puntos en los trazos neuronales podían eliminarse sin afectar significativamente la precisión del mapeo. Esta idea podría agilizar el proceso de trazado, permitiendo a los investigadores centrarse en las partes esenciales de las estructuras neuronales.

Mientras que los métodos de mapeo tradicionales se centran únicamente en reposicionar los puntos de los trazos neuronales, este enfoque puede ser menos preciso, especialmente cuando las curvas se transforman de manera no lineal. En este trabajo, demostramos cómo preservar la información de las derivadas conduce a mejores resultados de mapeo.

En nuestros experimentos, encontramos que los métodos de mapeo de orden superior dan mejores resultados, particularmente en instancias de transformaciones extremas. Aunque los métodos existentes pueden ser suficientes bajo ciertas condiciones, nuestro trabajo destaca las ventajas de implementar técnicas de mapeo más sofisticadas.

Además, esta investigación puede ayudar a mejorar la precisión del trazado y mapeo manual de neuronas al determinar la tasa de muestreo necesaria para minimizar errores en la transformación. Nuestros hallazgos sugieren que, con la comprensión adecuada de los procesos de transformación, los investigadores pueden ser más eficientes en su trabajo.

Las transformaciones que utilizamos se generaron aplicando campos iniciales aleatorios, y futuros estudios podrían aplicar enfoques similares para explorar más a fondo las complejidades del mapeo neuronal. Si bien nuestro método propuesto mejora la precisión del mapeo, es importante recordar que aún existen algunas limitaciones, especialmente al tratar con las complejidades inherentes a las estructuras neuronales.

En general, este trabajo presenta una nueva técnica para preservar la información neuronal durante el mapeo, lo que puede mejorar significativamente la precisión y fiabilidad de los estudios de morfología neuronal. Animamos a la comunidad de neurociencia a adoptar estas técnicas de mapeo de orden superior en su investigación para obtener una mejor comprensión de la estructura y función cerebral.