Entrevista con Rafael Fuster, líder del proyecto americano BRAIN para hacer un mapa del cerebro humano.
En su laboratorio investigan las conexiones de la corteza visual del cerebro de los ratones en tres dimensiones, ¿qué han descubierto?
Nuestro laboratorio es como un proyecto BRAIN en pequeñito. En el último año hemos conseguido medir la actividad de todas las neuronas de una hydra, un animal invertebrado que tiene el sistema nervioso más primitivo de la evolución, aún más que el gusano C. Elegans. Es transparente y tiene de 200 a 2.000 neuronas. Cuando hicimos la propuesta del BAM el objetivo número uno era medir la actividad de todas las neuronas de un sistema nervioso. Muchos colegas me dijeron que era imposible y no lo podría hacer, con lo cual ahora estoy muy contento. Todavía no hemos publicado los resultados. En una década seremos capaces de hacerlo en la corteza cerebral de un ratón o un mamífero como nosotros, pero por partes. Podremos ver la actividad completa de todas las neuronas de un módulo del cerebro de un paciente epiléptico, por ejemplo.
Las aplicaciones en medicina son muchas. Pero, ¿por qué se han interesado empresas como Google, Facebook y Microsoft en estas investigaciones?
Las compañías de datos se basan en el aprendizaje automático (machine learning), una rama de la informática que usa algoritmos inspirados en circuitos neuronales. Por ejemplo, cuando subes una foto a Facebook hay un algoritmo de aprendizaje automático en una supercomputadora con sede en Suecia, donde se manda la foto en menos de un segundo. Allí estos algoritmos ven y reconocen las caras de las personas en la foto, les ponen una etiqueta y la mandan de vuelta. De hecho, este año, por primera vez en la historia, los algoritmos de detección de caras han batido a los humanos. Parece que tienen un error cada ocho millones de caras, una capacidad mucho mejor que la nuestra. Pues todo esto está basado en un conocimiento del cerebro de hace casi 40 años. Les interesa muchísimo la neurobiología porque si sabemos el algoritmo que se usa para computar de verdad, no solo en humanos también en ratones o hydras, podrán hacer algoritmos más potentes que puedan revolucionar sus propias tecnologías.
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