Un estudio científico internacional plantea un mecanismo basado en el linaje celular para comprender cómo miles de millones de neuronas logran posicionarse correctamente durante la formación del cerebro.
El desarrollo del cerebro humano, desde una única célula hasta una red compleja de más de 170.000 millones de neuronas, es un proceso que continúa bajo intensa investigación científica. Un equipo internacional de investigadores del Laboratorio Cold Spring Harbor, la Universidad de Harvard y la Universidad ETH Zurich de Suiza ha publicado un estudio en la revista Neuron que propone una nueva teoría para explicar este fenómeno organizativo.
El trabajo, liderado por Stan Kerstjens, postdoc en el laboratorio del profesor Anthony Zador, desafía en parte las teorías históricas que priorizaban el intercambio de señales químicas entre células para definir su posición y destino. Según los científicos, este mecanismo pierde eficacia a medida que el número de neuronas aumenta exponencialmente.
«Consideremos cómo las poblaciones humanas se expanden por un país a lo largo de generaciones. Los descendientes se asientan cerca de sus padres, así que quienes comparten ascendencia terminan en regiones vecinas», explicó Kerstjens. «Sostenemos que un principio similar opera en el cerebro en desarrollo. Las células que descienden de un mismo progenitor tienden a mantenerse próximas entre sí».
Este «modelo basado en linaje» sugiere que las células se posicionan principalmente siguiendo la proximidad a sus progenitores, formando así agrupaciones extensas sin depender únicamente de comunicación química a larga distancia. Este mecanismo adicional explicaría cómo grandes cantidades de células logran ubicarse correctamente durante el desarrollo.
Para probar su hipótesis, los investigadores crearon un modelo teórico escalable y luego lo validaron analizando la expresión génica en cerebros de ratones en desarrollo. Posteriormente, comprobaron los resultados en peces cebra, demostrando que el modelo es aplicable en cerebros de diferentes tamaños y especies.
Los hallazgos, publicados en la revista científica de Elsevier, podrían tener implicancias tanto para el estudio de la biología del desarrollo como para inspirar nuevos enfoques en inteligencia artificial.