INNOVACIÓN

Nanodispositivos similares a células cerebrales trabajan juntos para identificar mutaciones en virus

Científicos han demostrado que estas células cerebrales sintéticas se pueden unir para formar redes intrincadas que luego pueden resolver problemas de una manera similar al cerebro.

Nanodispositivos similares a células cerebrales (Foto. Universidad de Texas A&M)
Nanodispositivos similares a células cerebrales (Foto. Universidad de Texas A&M)

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07.11.2020 - 00:25

Científicos de la Universidad de Texas A&M, Hewlett Packard Labs y la Universidad de Stanford han descrito un nuevo nanodispositivo que actúa casi de manera idéntica a una célula cerebral. Han demostrado que estas células cerebrales sintéticas se pueden unir para formar redes intrincadas que luego pueden resolver problemas de una manera similar al cerebro.

"Este es el primer estudio en el que hemos podido emular una neurona con un solo dispositivo a nanoescala, que de otro modo necesitaría cientos de transistores", ha señalado R. Stanley Williams, autor principal del estudio, quien ha añadido que ''también hemos podido utilizar con éxito redes de nuestras neuronas artificiales para resolver versiones de juguete de un problema del mundo real que es computacionalmente intenso incluso para las tecnologías digitales más sofisticadas".

En particular, según detallan desde la Universidad de Texas A&M, los investigadores han demostrado una prueba de concepto de que su sistema inspirado en el cerebro puede identificar posibles mutaciones en un virus, lo cual es muy relevante para garantizar la eficacia de las vacunas y medicamentos para cepas que exhiben diversidad genética.

Los investigadores han demostrado una prueba de concepto de que su sistema inspirado en el cerebro puede identificar posibles mutaciones en un virus

Para construir el bloque de construcción fundamental del cerebro o una neurona, los investigadores ensamblaron un dispositivo sintético a nanoescala que consta de capas de diferentes materiales inorgánicos, cada uno con una función única. Sin embargo, dijeron que la verdadera magia ocurre en la fina capa hecha del compuesto dióxido de niobio.

Cuando se aplica un pequeño voltaje a esta región, su temperatura comienza a aumentar, pero cuando la temperatura alcanza un valor crítico, el dióxido de niobio sufre un rápido cambio de personalidad, pasando de aislante a conductor. A medida que comienza a conducir corrientes eléctricas, su temperatura desciende y el dióxido de niobio vuelve a ser un aislante, explican desde la Universidad de Texas A&M.

Estas transiciones de ida y vuelta permiten que los dispositivos sintéticos generen un pulso de corriente eléctrica que se asemeja mucho al perfil de picos eléctricos, o potenciales de acción, producidos por neuronas biológicas. Además, al cambiar el voltaje a través de sus neuronas sintéticas, los investigadores reprodujeron una amplia gama de comportamientos neuronales observados en el cerebro, como disparos sostenidos, estallados y caóticos de picos eléctricos.

''Capturar el comportamiento dinámico de las neuronas es un objetivo clave para las computadoras inspiradas en el cerebro. En total, pudimos recrear alrededor de 15 tipos de perfiles de disparo neuronal, todos usando un solo componente eléctrico y con energías mucho más bajas en comparación con los circuitos basados ​​en transistores'', ha comentado Suhas Kumar, autor principal del estudio e investigador de Hewlett Packard Labs.

Estas transiciones de ida y vuelta permiten que los dispositivos sintéticos generen un pulso de corriente eléctrica que se asemeja mucho al perfil de picos eléctricos

Para evaluar si sus neuronas sintéticas pueden resolver problemas del mundo real, los investigadores primero conectaron 24 dispositivos a nanoescala de este tipo en una red inspirada en las conexiones entre la corteza cerebral y el tálamo, una vía neuronal bien conocida involucrada en el reconocimiento de patrones. A continuación, utilizaron este sistema para resolver una versión de juguete del problema de reconstrucción de cuasiespecies virales, donde se identifican variaciones mutantes de un virus sin un genoma de referencia.

Mediante la introducción de datos, los investigadores introdujeron en la red fragmentos de genes cortos. Luego, al programar la fuerza de las conexiones entre las neuronas artificiales dentro de la red, establecieron reglas básicas sobre la unión de estos fragmentos genéticos. La tarea similar a un rompecabezas para la red fue enumerar las mutaciones en el genoma del virus en función de estos cortos segmentos genéticos.

Los investigadores encontraron que, en unos pocos microsegundos, su red de neuronas artificiales se estableció en un estado que era indicativo del genoma de una cepa mutante.

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