Un nuevo sistema de procesamiento de grandes datos permite analizar en tiempo real la actividad neuronal a gran escala de todo el cerebro. Se apoya en un sistema de realidad virtual generado por una interfaz óptica que extrae actividad de más de 100.000 neuronas que controlan dispositivos. Un impulso para conseguir interfaces cerebro-máquina más eficientes.
Investigadores de la Academia China de Ciencias han desarrollado un sistema de procesamiento de grandes datos, conocido como sistema FX, que permite analizar en tiempo real la actividad neuronal a gran escala en todo el cerebro.
Este avance es crucial para entender cómo funciona el cerebro y para la investigación en neurociencia de ciclo-cerrado, ya que el sistema FX permite recrear en directo la actividad neuronal mediante realidad virtual gracias a una interfaz óptica desplegada por todo el cerebro, según explican los investigadores.
El sistema FX utiliza una arquitectura híbrida de FPGA-GPU (Field Programmable Gate Array – Graphics Processing Unit), que combina la flexibilidad de la programación FPGA con el poder de procesamiento de las GPU. Esto permite preprocesar señales neurales ópticas en tiempo real y decodificarlas para controlar dispositivos externos.
Gracias a esta potencia, el sistema FX puede lograr registro, extracción de señales y análisis en tiempo real en flujos de datos de hasta 500 MB/s, y extraer actividad de más de 100.000 neuronas.
Innovación tecnológica
El sistema FX, inspirado en la tecnología de detección rápida de ráfagas de radio en astronomía, es una innovación en el campo de la neurociencia que permite el procesamiento en tiempo real de grandes volúmenes de datos neuronales.
A diferencia de otros métodos que pueden requerir más tiempo para analizar la actividad neuronal, el sistema FX utiliza la potencia de una arquitectura híbrida para preprocesar y decodificar señales neurales ópticas de manera eficiente y rápida.
En comparación con métodos anteriores, el sistema FX puede monitorear y analizar la actividad de cientos de miles de neuronas con un retraso de retroalimentación muy bajo, lo que es crucial para aplicaciones como la estimulación optogenética.
Neurociencia de ciclo-cerrado
Esta capacidad de procesamiento en tiempo real es fundamental para la investigación en neurociencia de ciclo-cerrado, un campo de investigación en el que la actividad neuronal es no solo medida y analizada, sino que también se utiliza para influir o controlar un sistema en tiempo real. En otras palabras, se crea un bucle de retroalimentación entre el sistema nervioso y un dispositivo externo o un estímulo.
Este tipo de neurociencia es particularmente importante para el desarrollo de interfaces cerebro-máquina avanzadas y tiene aplicaciones potenciales en rehabilitación médica, mejoras en la calidad de vida de personas con discapacidades motoras, y en la creación de experiencias más inmersivas en realidad virtual, entre otros campos.
Es un área de investigación que busca integrar más estrechamente la tecnología con la biología humana para mejorar nuestras capacidades y comprensión del cerebro.
Experimento con peces
En los experimentos con peces cebra larvales despiertos desarrollados en esta investigación, el sistema FX ha demostrado ser capaz de monitorear y analizar la actividad de cientos de miles de neuronas simultáneamente, con un retraso de retroalimentación de menos de 70.5 milisegundos, gracias al preprocesamiento de señales neuronales ópticas.
Esto significa que pueden obtenerse señales de retroalimentación para estimulación optogenética en tiempo real, lo cual es significativamente más rápido que los métodos anteriores.
El sistema también ha permitido a los investigadores vincular la estimulación visual en tiempo real con regiones funcionales específicas del cerebro, como el locus coeruleus, la principal fuente de noradrenalina en el Sistema Nervioso Central.
Estos resultados sugieren que los estados cerebrales modulan el procesamiento de la información visual y que la estimulación sensorial de ciclo-cerrado podría ayudar a los científicos a investigar la interacción entre los estados internos del cerebro y el entorno externo.
Realidad virtual
Los investigadores también utilizaron el sistema FX para crear una realidad virtual basada en una interfaz óptica cerebro-máquina.
Redujeron la dimensionalidad de las actividades neuronales del cerebro de los peces en tiempo real mediante el establecimiento de múltiples conjuntos de neuronas.
El acoplamiento de circuito cerrado de estos conjuntos con el entorno visual permitió a los investigadores crear un sistema de realidad virtual impulsado directamente por la actividad neuronal del cerebro.
En este sistema de realidad virtual, el acoplamiento de ganancia entre la actividad neuronal y el entorno se puede ajustar manualmente para permitir que el conjunto de neuronas que controla el entorno ajuste su salida en función del cambio de ganancia.
Aplicaciones
Los investigadores explican que utilizarán análisis en tiempo real de grandes flujos de datos y tecnología de imágenes de alta resolución de todo el cerebro para determinar las características de la actividad neuronal que son adecuadas para las interfaces ópticas cerebro-máquina, y que también desarrollarán tecnologías de interfaz cerebro-máquina más eficientes.
El sistema FX de procesamiento de big data en tiempo real para el análisis de todo el cerebro es un paso hacia la mejora de tecnologías como la realidad virtual basada en imágenes ópticas de resolución celular de todo el cerebro y el control optogenético. También impulsará la investigación de circuito cerrado en el campo de la neurociencia, concluyen los investigadores.
Referencia
Real-time analysis of large-scale neuronal imaging enables closed-loop investigation of neural dynamics. Chun-Feng Shang et al. Nature Neuroscience (2024). DOI:https://doi.org/10.1038/s41593-024-01595-6
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