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Los modelos de ratón para el autismo se agrupan según el patrón de actividad cerebral


Tiempo de conversación: las imágenes de fMRI de múltiples modelos de ratón con autismo revelan patrones de comunicación distintos entre las regiones del cerebro./ Cortesía de Alessandro Gozzi



POR NIKO MCCARTY

Fuente: Spectrum | 10/09/2021

Fotografía: Autism Spectrum



Los escáneres cerebrales de 16 modelos de ratón de autismo revelan al menos cuatro patrones distintos de actividad cerebral


Los escáneres cerebrales de 16 modelos de ratón de autismo revelan al menos cuatro patrones distintos de actividad cerebral, según sugiere un nuevo estudio. Los hallazgos dan un nuevo apoyo a la idea popular de que el autismo está asociado a una serie de "firmas" cerebrales.


Las firmas neuronales reveladoras del autismo se han mostrado esquivas durante mucho tiempo, y las imágenes de resonancia magnética funcional (IRMf) y otras tecnologías de escaneo del cerebro han sido las culpables de los resultados dispersos e inconsistentes.


"Una gran pregunta es si existe una única firma de disfunción en el cerebro de las personas con autismo. Y mucha gente considera que es algo que debe haber", dice el investigador del estudio Alessandro Gozzi, investigador principal del Istituto Italiano di Tecnologia de Rovereto (Italia). "Si aún no lo hemos encontrado, la culpa debe ser del método: la IRMf". El método mide pequeños cambios en el flujo sanguíneo y la oxigenación como medida indirecta de la actividad cerebral.


Para el nuevo estudio, publicado en agosto en Molecular Psychiatry, Gozzi y sus colegas utilizaron la IRMf para estudiar los patrones de conectividad cerebral, es decir, qué regiones del cerebro "hablan" entre sí y en qué grado. Se considera que las regiones cerebrales están comunicadas si presentan oscilaciones sincrónicas en el flujo sanguíneo.


Para abordar la cuestión de la reproducibilidad de la IRMf, los investigadores realizaron su análisis en ratones, anestesiando a los animales y fijando sus cabezas en su sitio para evitar cualquier movimiento que pudiera perturbar las señales cerebrales. "Nos trasladamos a un organismo modelo en el que podemos controlar, con exquisito detalle, muchos de los factores que se considera que están en la base de esta variabilidad, de esta falta de fiabilidad en la obtención de imágenes", afirma Gozzi.


Según el análisis, los 16 modelos de ratón se dividen en cuatro grupos en función de los patrones de actividad cerebral. Por ejemplo, un grupo muestra una mayor conectividad entre áreas del córtex prefrontal y la amígdala, regiones sociales y emocionales del cerebro, respectivamente; otro grupo tiene una mayor conectividad entre el hipocampo y el córtex orbital ventral, regiones implicadas en la memoria y las funciones cognitivas superiores.


"Creo que sabemos, desde el punto de vista del comportamiento, que el autismo es muy heterogéneo", dice Kaustubh Supekar, profesor clínico adjunto de psiquiatría y ciencias del comportamiento en la Universidad de Stanford (California), que no participó en el estudio. "Esperar que íbamos a encontrar una firma común para una condición tan heterogénea era una especie de quimera".



Conexiones agrupadas


Gozzi y sus colegas, en lugares de Italia y Suiza, tomaron imágenes de 350 animales, incluyendo controles y aproximadamente el mismo número de cada uno de los 16 modelos de ratón con autismo: 13 modelos con mutaciones vinculadas al autismo, incluidas las de los genes SHANK3, FMR1 o MECP2; ratones deficientes en microglía, células inmunitarias que esculpen las conexiones neuronales; ratones expuestos prenatalmente a la molécula de señalización inmunitaria IL-6; y una cepa endogámica llamada BTBR.


Un modelo de aprendizaje automático entrenado a partir de los datos de IRMf agrupó los resultados en cuatro grupos. Los ratones con mutaciones en los genes CHD8 o SYN2, los que presentan deleciones en la región cromosómica 16p11.2 y los modelos BTBR e IL6 presentan una reducción de la señalización neuronal entre el córtex, el cuerpo estriado y el colículo inferior, pero un aumento de las señales entre el córtex orbital ventral y el hipocampo.


Por el contrario, los ratones con mutaciones en SHANK3, CNTNAP2 y SGSH, tienen una actividad reducida entre el hipocampo y la ínsula, y un aumento moderado entre el núcleo accumbens y el hipotálamo.


Los otros modelos de ratón, como los que tienen mutaciones en CDKL5 o MECP2, o los animales con ausencia de microglía, se agruparon en dos grupos adicionales con patrones de actividad neuronal totalmente diferentes.



Inicio clínico


Aunque se centró en ratones, el nuevo estudio podría tener implicaciones clínicas, dicen los investigadores.


"Esta agrupación de diferentes subgrupos de modelos animales realmente proporciona un primer paso para tratar de entender lo que podría esperarse en los seres humanos", dice Itamar Kahn, profesor asociado de neurociencia en la Universidad de Columbia, que no participó en el estudio.


Las personas y los ratones que albergan una deleción 16p11.2, por ejemplo, presentan cambios similares en la conectividad cerebral, según demostró anteriormente el grupo de Gozzi.


Pero el uso de anestesia por parte de Gozzi podría ser problemático, dice Vinod Menon, profesor de psiquiatría y ciencias del comportamiento de la Universidad de Stanford, que no participó en el estudio.


"El cerebro anestesiado es muy diferente de un cerebro despierto y que se comporta", dice. "No hay duda de que este estudio tendrá un gran impacto, y creo que es un paso importante, pero será interesante ver qué ocurre también en el caso de los ratones no anestesiados".


Para futuros estudios, Gozzi dice que planea triplicar el número de modelos animales de autismo escaneados, lo que podría dar lugar a otros "grupos" de conectividad cerebral.


"Queremos escanear al menos 50 [modelos de ratón] para empezar a hablar de cómo se pueden agrupar las diferentes mutaciones en función de la conectividad", dice.


Sin embargo, escanear ratones con una sola mutación puede no reflejar con exactitud la complejidad del autismo. Muchos autistas albergan numerosas mutaciones que contribuyen a su condición.


"Sabemos que estos genes no funcionan de forma aislada", afirma Supekar. "Así que esto se convierte en algo exponencialmente complejo, en el que hay que crear modelos con muchos genes eliminados a la vez".


Cite este artículo: https://doi.org/10.53053/JUPD6575



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