Neuromorfología

Estudio del sistema nervioso

La neuromorfología (del griego νεῦρον, neurona, «nervio»; μορφή, morphé, «forma»; -λογία, -logia, «estudio de» [1] [2] ) es el estudio de la forma, figura y estructura del sistema nervioso . El estudio implica observar una parte particular del sistema nervioso desde un nivel molecular y celular y conectarla con un punto de vista fisiológico y anatómico . El campo también explora las comunicaciones e interacciones dentro y entre cada sección especializada del sistema nervioso. La morfología es distinta de la morfogénesis . La morfología es el estudio de la forma y la estructura de los organismos biológicos, mientras que la morfogénesis es el estudio del desarrollo biológico de la forma y la estructura de los organismos. Por lo tanto, la neuromorfología se centra en los detalles de la estructura del sistema nervioso y no en el proceso por el cual se desarrolló la estructura. La neuromorfología y la morfogénesis, aunque son dos entidades diferentes, están estrechamente vinculadas.

Historia

El progreso en la definición de la morfología de las células nerviosas ha sido lento en su desarrollo. Tuvo que pasar casi un siglo desde que se aceptó la célula como la unidad básica de la vida antes de que los investigadores pudieran ponerse de acuerdo sobre la forma de una neurona . Originalmente se pensaba que era un corpúsculo globular independiente suspendido a lo largo de fibras nerviosas que se enrollaban y formaban bucles. [3] No fue hasta la primera microdisección exitosa de una célula nerviosa completa por Otto Deiters en 1865 que se pudieron distinguir las dendritas y el axón por separado. [3] A fines del siglo XIX, se desarrollaron nuevas técnicas, como el método de Golgi , que permitieron a los investigadores ver la neurona completa. Esta investigación de Golgi luego promovió nuevas investigaciones sobre el espaciamiento neuronal por parte de Ramón y Cajal en 1911. Continuaron desarrollándose más investigaciones sobre morfología, incluida la morfología dendrítica. En 1983, Thoroya Abdel-Maguid y David Bowsher ampliaron el método de Golgi y lo combinaron con una técnica de impregnación que les permitió visualizar las dendritas de las neuronas y clasificarlas según sus patrones dendríticos. [4] Desde entonces, se han desarrollado y aplicado innumerables técnicas en el campo de la neuromorfología.

Influencia en la función neuronal

Las investigaciones han demostrado que existe una relación entre las propiedades morfológicas y funcionales de las neuronas. Por ejemplo, se ha estudiado la concordancia entre la morfología y las clases funcionales de las células ganglionares de la retina del gato para demostrar la relación entre la forma y la función de las neuronas. [5] La sensibilidad a la orientación y los patrones de ramificación dendrítica son otras características comunes de las neuronas que los investigadores han observado que tienen un efecto sobre la función neuronal. [6] Ian A. Meinertzhagen et al. han establecido recientemente una conexión entre los factores genéticos que subyacen a una estructura neuronal específica y cómo estos dos factores se relacionan con la función de la neurona examinando los nervios ópticos en Drosophila melanogaster . Afirman que la estructura de la neurona puede determinar su función al dictar la formación de sinapsis. [7]

La geometría de las neuronas depende a menudo del tipo de célula y del historial de estímulos recibidos que se procesan a través de las sinapsis. La forma de una neurona suele dirigir su función estableciendo sus asociaciones sinápticas. Sin embargo, también hay cada vez más pruebas de la transmisión de volumen , un proceso que implica interacciones electroquímicas de toda la membrana celular . [6]

La morfología del árbol axonal es fundamental en la modulación de la actividad y la codificación de la información. [8]

Desarrollo

El desarrollo de las características morfológicas de las neuronas está determinado por factores tanto intrínsecos como extrínsecos . La neuromorfología del tejido nervioso depende de los genes y otros factores, como los campos eléctricos , las ondas iónicas y la gravedad . Además, las células en desarrollo se imponen entre sí restricciones geométricas y físicas. Estas interacciones afectan la forma neuronal y la sinaptogénesis . [9] Las mediciones morfológicas y las aplicaciones de imágenes son importantes para comprender mejor el proceso de desarrollo.

Subcampos

Morfología general

Célula piramidal neocortical humana teñida mediante el método de Golgi. La célula recibe su nombre de su soma característico de forma triangular .

Dado que existe una amplia gama de funciones realizadas por diferentes tipos de neuronas en diversas partes del sistema nervioso, existe una amplia variedad en el tamaño, la forma y las propiedades electroquímicas de las neuronas. Las neuronas se pueden encontrar en diferentes formas y tamaños y se pueden clasificar según su morfología. El científico italiano Camillo Golgi agrupó las neuronas en células de tipo I y tipo II. Las neuronas de Golgi de tipo I tienen axones largos que pueden mover señales a largas distancias, como en las células de Purkinje , mientras que las neuronas de Golgi de tipo II generalmente tienen axones más cortos, como las células granulares , o son anaxónicas. [10]

Las neuronas se pueden caracterizar morfológicamente como unipolares , bipolares o multipolares . Las células unipolares y pseudounipolares tienen solo un proceso que se extiende desde el cuerpo celular. Las células bipolares tienen dos procesos que se extienden desde el cuerpo celular y las células multipolares tienen tres o más procesos que se extienden hacia y desde el cuerpo celular.

Neuromorfología teórica

La neuromorfología teórica es una rama de la neuromorfología centrada en la descripción matemática de la forma, estructura y conectividad del sistema nervioso.

Neuromorfología gravitacional

La neuromorfología gravitacional estudia los efectos de la gravedad alterada en la arquitectura de los sistemas nerviosos central , periférico y autónomo . Este subcampo tiene como objetivo ampliar la comprensión actual de las capacidades adaptativas de los sistemas nerviosos y, específicamente, examina cómo los efectos ambientales pueden alterar la estructura y el funcionamiento del sistema nervioso. En este caso, las manipulaciones ambientales generalmente incluyen la exposición de las neuronas a la hipergravedad o la microgravedad . Es un subconjunto de la biología gravitacional . [11]

Métodos y técnicas de investigación

Se han utilizado diversas técnicas para estudiar la neuromorfología, entre ellas la microscopía confocal , la estereología basada en el diseño , el rastreo neuronal [12] y la reconstrucción neuronal. Las innovaciones actuales y las investigaciones futuras incluyen la microscopía virtual , la estereología automatizada, el mapeo cortical , el rastreo neuronal automatizado guiado por mapas , las técnicas de microondas y el análisis de redes. De las técnicas que se utilizan actualmente para estudiar la neuromorfología, la estereología basada en el diseño y la microscopía confocal son los dos métodos más preferidos. También existe una base de datos completa de morfología neuronal llamada NeuroMorpho Database. [13]

Estereología basada en diseño

La estereología basada en el diseño es uno de los métodos más destacados para extrapolar matemáticamente una forma 3D a partir de una forma 2D dada. Actualmente es la técnica líder en la investigación biomédica para analizar estructuras 3D. [14] La estereología basada en el diseño es una técnica de estereología más nueva que examina la morfología que ha sido predefinida y diseñada. Esta técnica contrasta con el método más antiguo, la estereología basada en modelos, que utilizaba modelos determinados previamente como guía. La estereología basada en el diseño más actual permite a los investigadores investigar la morfología de las neuronas sin tener que hacer suposiciones sobre su tamaño, forma, orientación o distribución. La estereología basada en el diseño también brinda a los investigadores más libertad y flexibilidad, ya que la estereología basada en modelos solo es efectiva si los modelos son verdaderamente representativos del objeto que se está estudiando, mientras que la estereología basada en el diseño no está restringida de esta manera. [15]

Microscopía confocal

Diagrama de cómo funciona la microscopía confocal.

La microscopía confocal es el procedimiento microscópico de elección para examinar las estructuras neuronales, ya que produce imágenes nítidas con una resolución mejorada y una relación señal-ruido reducida . La forma específica en que funciona esta microscopía permite observar un plano confocal a la vez, lo que es óptimo para ver estructuras neuronales. Otras formas más convencionales de microscopía simplemente no permiten visualizar todas las estructuras neuronales, especialmente aquellas que son subcelulares. Recientemente, algunos investigadores han estado combinando la estereología basada en el diseño y la microscopía confocal para avanzar en sus investigaciones sobre las estructuras celulares neuronales específicas.

Mapeo cortical

El mapeo cortical se define como el proceso de caracterización de regiones específicas del cerebro basándose en características anatómicas o funcionales. Los atlas cerebrales actuales no son definitivos ni lo suficientemente homogéneos como para representar detalles estructurales específicos. Sin embargo, los avances recientes en imágenes cerebrales funcionales y análisis estadístico pueden resultar suficientes en el futuro. Un desarrollo reciente en este campo llamado método Gray Level Index (GLI) permite una identificación más objetiva de las regiones corticales a través de algoritmos . El GLI es un método estandarizado que permite a los investigadores determinar la densidad neuronal. Se define específicamente como la relación entre el área cubierta por elementos teñidos con Nissl y el área cubierta por elementos no teñidos. [16] Todavía se están desarrollando técnicas de mapeo cortical más sofisticadas y es muy probable que este campo experimente un crecimiento exponencial en los métodos de mapeo en el futuro cercano.

Aplicaciones clínicas

La neuromorfología se ha utilizado como un nuevo método para explorar la causa subyacente de muchos trastornos neurológicos y se ha incluido en el estudio clínico de varias enfermedades neurodegenerativas , trastornos mentales , discapacidades de aprendizaje y disfunciones debidas al daño cerebral. Los investigadores han estado utilizando técnicas neuromorfológicas no solo para estudiar el daño sino también formas de regenerar el nervio dañado a través de formas como la estimulación del crecimiento axonal. La neuromorfología se ha utilizado para estudiar el daño del nervio óptico , específicamente observando lesiones y atrofias . Los investigadores también han examinado e identificado la neuromorfología del pene humano para comprender mejor el papel que desempeña el sistema nervioso simpático en el logro de una erección. [17]

Investigación actual y futura

Neuromorfología computacional

La neuromorfología computacional examina las neuronas y sus subestructuras cortándolas en rebanadas y estudiando estas diferentes subsecciones. También describe el espacio neuromorfológico como un espacio tridimensional. Esto permite a los investigadores comprender el tamaño de componentes neuronales específicos. Además, la imagen tridimensional ayuda a los investigadores a comprender cómo la neurona transmite información dentro de sí misma. [18]

Microscopía virtual

La microscopía virtual permitiría a los investigadores obtener imágenes con una menor cantidad de sesiones de toma de imágenes, preservando así la integridad del tejido y disminuyendo la posibilidad de que los tintes fluorescentes se desvanezcan durante la toma de imágenes. Este método también brindaría a los investigadores la capacidad de visualizar datos que actualmente no se pueden obtener, como tipos de células raras y la distribución espacial de las células en una región específica del cerebro. [14] La microscopía virtual permitiría esencialmente la digitalización de todas las imágenes obtenidas, evitando así el deterioro de los datos. Esta digitalización también podría permitir potencialmente a los investigadores crear una base de datos para compartir y almacenar sus datos.

Véase también

Referencias

  1. ^ Morfología
  2. ^ Neurona
  3. ^ ab Peters, Alan; Palay, Sanford L.; Webster, Henry deF. (enero de 1991). La estructura fina del sistema nervioso: neuronas y sus células de soporte . Nueva York: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-506571-8.
  4. ^ Abdel-Maguid, Thoroya; Bowsher, David (1984). "Clasificación de neuronas por patrón de ramificación dendrítica. Una categorización basada en la impregnación de Golgi de células aferentes y eferentes somáticas y viscerales espinales y craneales en el ser humano adulto". Journal of Anatomy . 138 (Pt 4): 689–702. PMC 1164353 . PMID  6204961. 
  5. ^ Boycott, Brian Blundell; Wässle, H. (1974). "Los tipos morfológicos de células ganglionares de la retina del gato doméstico". The Journal of Physiology . 240 (2): 397–419. doi :10.1113/jphysiol.1974.sp010616. PMC 1331022 . PMID  4422168. 
  6. ^ ab Costa, Luciano da Fontoura; Campos, Andrea G.; Estrozi, Leandro F.; Rios-Filho, Luiz G.; Bosco, Alejandra (2000). "Un enfoque de motivación biológica para la representación de imágenes y su aplicación a la neuromorfología". Visión artificial con motivación biológica . Apuntes de clase en informática. Vol. 1811. págs. 192–214. doi :10.1007/3-540-45482-9_41. ISBN 978-3-540-67560-0.
  7. ^ Meinertzhagen, Ian A.; Takemura, Shin-ya; Lu, Zhiyuan; Huang, Songling; Gao, Shuying; Ting, Chun-Yuan; Lee, Chi-Hon (2009). "De la forma a la función: las formas de conocer una neurona". Revista de neurogenética . 23 (1–2): 68–77. doi :10.1080/01677060802610604. PMID  19132600. S2CID  14625965.
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  10. ^ Purves, Dale; et al. (2001). Neurociencia (2. ed.). Sunderland: Sinauer Associates Inc. ISBN 978-0-87893-742-4.
  11. ^ Krasnov, IB (diciembre de 1994). "Neuromorfología gravitacional". Medicina de Biología Espacial Avanzada . 4 : 85–110. doi :10.1016/s1569-2574(08)60136-7. PMID  7757255.
  12. ^ Oztas, Emin (2003). "Rastreo neuronal". Neuroanatomía . 2 : 2–5.
  13. ^ Costa, Luciano Da Fontoura; Zawadzki, Krissia; Miazaki, Mauro; Viana, Matheus P.; Taraskin, Sergei N. (diciembre de 2010). "Revelando el espacio neuromorfológico". Frontiers in Computational Neuroscience . 4 : 150. doi : 10.3389/fncom.2010.00150 . PMC 3001740 . PMID  21160547. 
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  18. ^ Trinidad, Pablo. "Neuromorfología computacional". Universidad de Texas en Dallas. Archivado desde el original el 2 de enero de 2009. Consultado el 2 de noviembre de 2011 .
  • Neuromorfo
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