Las distintas familias de interneuronas —Pvalb, Sst, Vip e Id2— cooperan para regular aspectos como la precisión, estabilidad y flexibilidad de las cartografías espaciales internas
El trabajo, realizado en ratones transgénicos, combina optogenética, registros neuronales y algoritmos de IA. Con los resultados, el equipo ha creado a una herramienta abierta a la comunidad científica y podría tener aplicaciones en enfermedades como el alzhéimer. Los resultados se han publicado en Science.
Neuronas dinámicas que se activan con señales eléctricas en el hipocampo. / PLOYCRAMER (Adobe Stock)
Ana Hernando
3/10/2025 10:00 CEST
Las interneuronas conectan otras neuronas entre sí y regulan la actividad de los circuitos cerebrales, desempeñando un papel clave en la organización de la información en el cerebro. Su diversidad, hasta ahora poco comprendida en términos funcionales, es esencial en la creación de cartografías mentales que permiten a los individuos orientarse en el espacio.
Así lo demuestra un estudio publicado en la revista Science, en el que han participado investigadores del Hospital del Mar Research Institute, la Universidad de Nueva York (NYU), el Instituto de Neurociencias (IN-CSIC-UMH) de Alicante y la Universidad CEU Cardenal Herrera.
Patrones de actividad eléctrica
El equipo ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial capaz de clasificar neuronas según sus patrones de actividad eléctrica, identificados mediante optogenética. Esta técnica permite activar células específicas con luz, lo que ha facilitado el análisis de más de 7 000 neuronas del hipocampo y del neocórtex en ratones durante tareas de navegación.
Las distintas familias de interneuronas cooperan para regular aspectos como la precisión, estabilidad y flexibilidad de las cartografías espaciales internas
Los resultados muestran que las distintas familias de interneuronas —Pvalb, Sst, Vip e Id2— cooperan para regular aspectos como la precisión, estabilidad y flexibilidad de las cartografías espaciales internas.
“En la última década hemos avanzado mucho en nuestra capacidad para registrar la actividad de neuronas individuales. Faltaba, sin embargo, un método sistemático para clasificarlas y así entender cómo funcionan”, comenta a SINC Jorge Brotons Mas, investigador en el Laboratorio de Cognición y Circuitos de la CEU UCH. “Tradicionalmente hablábamos de dos grandes grupos —excitatorias e inhibitorias—, pero trabajos recientes muestran que esa diversidad se organiza en cinco grandes familias”.
Por su parte, Manuel Valero, investigador en el Hospital del Mar Research Institute y coordinador del equipo, señala a SINC: “Para entender la función de estas interneuronas, hemos utilizado ratones transgénicos en los que activamos selectivamente esas cinco familias mediante luz, creando ‘etiquetas’ inequívocas”.
Mediante registros neuronales y clasificación por inteligencia artificial, el estudio muestra que distintas familias de neuronas inhibidoras modulan de forma específica las propiedades espaciales de las neuronas piramidales en ratones./ Science
“Con registros prolongados de cientos de neuronas de forma simultánea, entrenamos una IA que las reconoce automáticamente. El resultado es una herramienta abierta que incorpora la diversidad neuronal más allá del binomio excitatorias vs. inhibitorias”. agrega Valero.
El análisis conjunto del hipocampo y el neocórtex ha permitido observar cómo cooperan los subtipos de interneuronas en cada estructura para construir representaciones espaciales.
Interacción de múltiples áreas del cerebro
“Al explorar nuestro entorno es fundamental recordar lugares, diferenciarlos, generalizar aspectos comunes, planificar rutas y cambiarlas si es necesario”, explica Brotons. “Esto requiere la interacción de múltiples áreas del cerebro, entre ellas el hipocampo y diferentes regiones corticales. Piensa en el alzhéimer: los problemas de orientación espacial y memoria se deben en gran medida a alteraciones en esa interacción, mediada por las interneuronas”.
El estudio también ha revelado cómo cada familia de interneuronas contribuye de forma específica a la construcción de los mapas mentales. “Algunas favorecen la estabilidad, otras la selectividad y otras la generalización del mapa”, indica Valero. “Esa representación emerge de la acción coordinada de todo el circuito. Nuestro trabajo indica que la interacción entre interneuronas —una inhibe a otra y libera a una tercera— es clave para generar una representación eficiente del espacio”.
Usaremos este sistema en en un proyecto financiado por la Fundación Pascual Maragall para estudiar alteraciones en la memoria y orientación espacial en alzhéimer. Jorge Brotons Mas, coautor (CEU UCH) 
La herramienta de clasificación neuronal desarrollada en este trabajo se ha puesto a disposición de la comunidad científica en abierto. Su aplicación podría extenderse al estudio de otras regiones cerebrales y contribuir al avance en el conocimiento de enfermedades como el alzhéimer, la epilepsia o la depresión mayor.
“Esta nueva estrategia permite registrar muchas neuronas, clasificarlas y entender sus interacciones, generando gran detalle en la descripción de los mecanismos alterados”, destaca Brotons. “Ya la estamos aplicando en modelos de esquizofrenia y, junto al laboratorio de Sánchez-Mut en el IN, la usaremos en un proyecto financiado por la Fundación Pascual Maragall para estudiar alteraciones en la memoria y orientación espacial en alzhéimer”.
El recurso podría aplicarse a estudiar otras regiones cerebrales y contribuir al avance en enfermedades como el alzhéimer, la epilepsia o la depresión mayor
Durante el proyecto, el equipo español ha colaborado estrechamente con el grupo de Valero y con el profesor György Buzsáki en la NYU. “Hemos participado en los experimentos y realizado el análisis de datos en nuestro laboratorio, lo que ha sido clave para comprender cómo se organizan funcionalmente estas redes neuronales”, concluye Brotons.
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Referencia:
Manuel Valero et al. “Cooperative actions of interneuron families support the hippocampal spatial code”. Science, 2025.
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Fuente:
Derechos: Creative Commons.
