Categoría: Inteligencia Artificial en la Salud Humana

Un cuarto de siglo después de su fundación, el Instituto McGovern reflexiona sobre sus descubrimientos en las áreas de neurociencia, neurotecnología, inteligencia artificial, conexiones cerebro-cuerpo y terapéutica. En 2000, Patrick J. McGovern ’59 y Lore Harp McGovern hizo un regalo extraordinario establecer el Instituto McGovern para la Investigación del Cerebro en el MIT, impulsado por su profunda curiosidad sobre la mente humana y su creencia en el poder de la ciencia para cambiar vidas. Su promesa de $350 millones comenzó con una visión simple pero audaz: comprender el cerebro humano en toda su complejidad y aprovechar esa comprensión para el mejoramiento de la humanidad. Veinticinco años después, el Instituto McGovern es un testimonio del poder de la colaboración interdisciplinaria, continuando dando forma a nuestra comprensión del cerebro y mejorando la calidad de vida de las personas en todo el mundo. https://www.youtube.com/embed/WTP-D7UlLMkMcGovern a los 25Video: El Instituto McGovern Al principio “Este es, en cualquier medida, un momento verdaderamente histórico para el MIT,” dijo el 15o presidente del MIT, Charles M. Vest, durante sus comentarios de apertura en un evento en 2000 para celebrar el acuerdo de regalo de McGovern. “La creación del Instituto McGovern lanzará una de las empresas científicas más profundas e importantes de este siglo en lo que seguramente será una piedra angular de las contribuciones científicas del MIT de las próximas décadas.” Chaleco roscado Felipe A. Afilar, profesor emérito de biología del Instituto MIT y premio Nobel, para dirigir el instituto, y nombró a seis profesores del MIT — Emilio Bizzi, Martha Constantino-Paton, Ann Graybiel PhD ’71, H. Robert Horvitz ’68, Nancy Kanwisher ’80, PhD ’86, y Tomaso Poggio — para representar a su facultad fundadora.  La construcción comenzó en 2003 en el Edificio 46, un complejo de investigación de 376,000 pies cuadrados en el extremo noreste del campus. La nueva puerta de entrada de MIT de “desde el norte” eventualmente albergaría el Instituto McGovern, el Instituto Picower para el Aprendizaje y la Memoria, y Departamento de Cerebro y Ciencias Cognitivas del MIT. J Patrick. McGovern ’59 (quinto desde la derecha) y Lore Harp McGovern (a la derecha de Patrickis) se reúnen con miembros fundadores de la facultad y la administración del MIT en la inauguración del Edificio 46 en 2003.Foto: Donna Coveney Robert Desimoneél, el Profesor Doris y Don Berkey de Neurociencia en el MIT, sucedió a Sharp como director del Instituto McGovern en 2005, y reunió una distinguida lista de 22 miembros de la facultad, incluyendo un premio Nobel, un ganador del Premio Breakthrough, dos ganadores de la Medalla Nacional de Ciencia/Tecnología, y 15 miembros de la Academia Americana de Artes y Ciencias. Un cuarto de siglo de innovación El 11 de abril de 2025, el Instituto McGovern celebró su 25 aniversario con un simposio de medio día con presentaciones del Profesor del Instituto MIT Robert Langer, ex alumnos oradores de varios laboratorios McGovern, y Desimone, que está en su 20o año como director del instituto. Desimone destacó los descubrimientos recientes de los institutos, incluido el desarrollo del sistema de edición del genoma CRISPR, que ha culminado en la primera terapia génica CRISPR aprobada para humanos —, un logro notable que está marcando el comienzo de una nueva era de medicina transformadora. En otros hitos, los investigadores de McGovern desarrollaron la primera extremidad protésica totalmente controlada por el sistema nervioso del bodyum; una sonda flexible que aprovecha la comunicación intestino-cerebro; una técnica de microscopía de expansión que allana el camino para que los laboratorios de biología de todo el mundo realicen imágenes a nanoescala; y modelos computacionales avanzados que demuestran cómo vemos, escuchamos, usamos el lenguaje e incluso pensamos en lo que otros están pensando. Igualmente transformador ha sido el trabajo de McGovern Institute en neuroimagendescubrir la arquitectura del pensamiento humano y establecer marcadores que señalan la aparición temprana de enfermedades mentales, incluso antes de que aparezcan los síntomas. La comunidad McGovern se reúne en la forma del número 25 para celebrar el 25 aniversario del Instituto McGovern.Foto: Steph Stevens Sinergia y ciencia abierta “A menudo me preguntan qué nos hace diferentes de otros institutos y programas de neurociencia en todo el mundo,” dice Desimone. “Mi respuesta es simple. En el Instituto McGovern, el todo es mayor que la suma de sus partes.” Muchos descubrimientos en el Instituto McGovern han dependido de colaboraciones en múltiples laboratorios, desde ingeniería biológica hasta imágenes cerebrales humanas e inteligencia artificial. En la investigación moderna del cerebro, los avances significativos a menudo requieren la experiencia conjunta de las personas que trabajan en neurofisiología, comportamiento, análisis computacional, neuroanatomía y biología molecular. Más de una docena de departamentos diferentes del MIT están representados por profesores de McGovern y estudiantes de posgrado, y esta sinergia ha llevado a ideas e innovaciones que son mucho mayores de lo que cualquier disciplina podría lograr sola. También integrado en el espíritu de McGovern hay un espíritu de ciencia abierta, donde las tecnologías recientemente desarrolladas se comparten con colegas de todo el mundo. A través de asociaciones hospitalarias, por ejemplo, los investigadores de McGovern están probando sus herramientas e intervenciones terapéuticas en entornos clínicos, acelerando sus descubrimientos en soluciones del mundo real. Profesora Nancy Kanwisher (centro) con tres de sus científicos “niños”: (de izquierda a derecha) profesores del MIT Evelina Fedorenko, Josh McDermott y Rebecca Saxe.Foto: Steph Stevens El legado de McGovern   Cientos de artículos científicos han surgido de los laboratorios McGovern en los últimos 25 años, pero la mayoría de los profesores argumentarían que es la gente — los jóvenes investigadores — lo que realmente define el Instituto McGovern. La facultad galardonada a menudo atrae a las mentes jóvenes más brillantes, pero muchos profesores de McGovern también sirven como mentores, creando una comunidad científica diversa y vibrante que está estableciendo el estándar global para la investigación del cerebro y sus aplicaciones. Kanwisher, por ejemplo, ha guiado a más de 70 estudiantes de doctorado y postdoctorados que se han convertido en científicos líderes en todo el mundo. Tres de sus antiguos alumnos, Evelina Fedorenko PhD ’07, Josh McDermott PhD ’06, y Rebecca Saxe PhD ’03, el John W. Jarve (1978) Profesor de Cerebro y Ciencias Cognitivas, son ahora

En un nuevo estudio, los investigadores crearon un modelo de IA de la corteza visual del ratón que predice respuestas neuronales a imágenes visuales. Por mucho que un piloto pueda practicar maniobras en un simulador de vuelo, los científicos pronto podrán realizar experimentos en una simulación realista del cerebro del ratón. En un nuevo estudio, los investigadores y colaboradores de Stanford Medicine utilizaron un modelo de inteligencia artificial para construir una “” gemela digital de la parte del cerebro del ratón que procesa la información visual. El gemelo digital fue entrenado en grandes conjuntos de datos de actividad cerebral recolectados de la corteza visual de ratones reales mientras veían clips de películas. Luego podría predecir la respuesta de decenas de miles de neuronas a nuevos videos e imágenes. Los gemelos digitales podrían hacer que estudiar el funcionamiento interno del cerebro sea más fácil y eficiente. “Si construyes un modelo del cerebro y es muy preciso, eso significa que puedes hacer muchos más experimentos,” dijo Andreas Tolias, PhD, profesor de oftalmología de Stanford Medicine y autor principal del estudio publicado el 9 de abril en Nature. “Los más prometedores que puedes probar en el cerebro real.” El autor principal del estudio es Eric Wang, PhD, un estudiante de medicina en el Baylor College of Medicine. Más allá de la distribución de la formación A diferencia de los modelos anteriores de IA de la corteza visual, que podrían simular la respuesta de los cerebros solo al tipo de estímulos que vieron en los datos de entrenamiento, el nuevo modelo puede predecir la respuesta de los cerebros a una amplia gama de nuevas entradas visuales. Incluso puede suponer características anatómicas de cada neurona. Eventualmente, creo que será posible construir gemelos digitales de al menos partes del cerebro humano.” El nuevo modelo es un ejemplo de un modelo de base, una clase relativamente nueva de modelos de IA capaces de aprender de grandes conjuntos de datos, luego aplicar ese conocimiento a nuevas tareas y nuevos tipos de datos – o lo que los investigadores llaman “generalizando fuera de la distribución de entrenamiento (ChatGPT es un ejemplo familiar de un modelo de base que puede aprender de grandes cantidades de texto para luego entender y generar nuevo texto) “En muchos sentidos, la semilla de la inteligencia es la capacidad de generalizar de manera sólida,” dijo Tolias. “El objetivo final – el santo grial – es generalizar a escenarios fuera de su distribución de entrenamiento.” Películas de ratón Para entrenar el nuevo modelo de IA, los investigadores primero registraron la actividad cerebral de ratones reales mientras veían películas – películas hechas para personas. Las películas idealmente se aproximarían a lo que los ratones podrían ver en entornos naturales. “Es muy difícil probar una película realista para ratones, porque nadie hace películas de Hollywood para ratones,” dijo Tolias. Pero las películas de acción se acercaron lo suficiente. Los ratones tienen visión de baja resolución – similar a nuestra visión periférica –, lo que significa que principalmente ven movimiento en lugar de detalles o color. “A los ratones les gusta el movimiento, que activa fuertemente su sistema visual, por lo que les mostramos películas que tienen mucha acción,” dijo Tolias. Durante muchas sesiones de visualización cortas, los investigadores registraron más de 900 minutos de actividad cerebral de ocho ratones viendo clips de películas llenas de acción, como Mad Max. Las cámaras monitorearon sus movimientos y comportamiento oculares. Los investigadores utilizaron los datos agregados para entrenar un modelo central, que luego podría personalizarse en un gemelo digital de cualquier ratón individual con un poco de capacitación adicional. Predicciones precisas Estos gemelos digitales pudieron simular de cerca la actividad neuronal de sus contrapartes biológicas en respuesta a una variedad de nuevos estímulos visuales, incluidos videos e imágenes estáticas. La gran cantidad de datos agregados de entrenamiento fue clave para el éxito de los gemelos digitales’, dijo Tolias. “Fueron impresionantemente precisos porque fueron entrenados en conjuntos de datos tan grandes.” Aunque entrenados solo en actividad neuronal, los nuevos modelos podrían generalizarse a otros tipos de datos. El gemelo digital de un ratón en particular fue capaz de predecir las ubicaciones anatómicas y el tipo de célula de miles de neuronas en la corteza visual, así como las conexiones entre estas neuronas. Los investigadores verificaron estas predicciones contra las imágenes de microscopio electrónico de alta resolución de la corteza visual de ese ratón, que era parte de un proyecto más grande para mapear la estructura y función de la corteza visual del ratón con un detalle sin precedentes. Los resultados de ese proyecto, conocido como MICRONES, fue publicado simultáneamente en Naturaleza. Abriendo la caja negra Debido a que un gemelo digital puede funcionar mucho más allá de la vida útil de un ratón, los científicos podrían realizar un número virtualmente ilimitado de experimentos en esencialmente el mismo animal. Los experimentos que tomarían años podrían completarse en horas, y millones de experimentos podrían ejecutarse simultáneamente, acelerando la investigación sobre cómo el cerebro procesa la información y los principios de la inteligencia. “Weisre está tratando de abrir la caja negra, por así decirlo, para comprender el cerebro a nivel de neuronas individuales o poblaciones de neuronas y cómo trabajan juntas para codificar información, ” Tolias dijo. De hecho, los nuevos modelos ya están produciendo nuevas ideas. En otro relacionado estudio, también publicado simultáneamente en Naturalezalos investigadores utilizaron un gemelo digital para descubrir cómo las neuronas en la corteza visual eligen otras neuronas con las que formar conexiones. Los científicos sabían que las neuronas similares tienden a formar conexiones, como las personas que forman amistades. El gemelo digital reveló qué similitudes importaban más. Las neuronas prefieren conectarse con neuronas que responden al mismo estímulo – el color azul, por ejemplo – sobre neuronas que responden a la misma área del espacio visual. “Es como alguien que selecciona amigos en función de lo que les gusta y no de dónde están,” dijo Tolias. “Aprendimos esta regla más precisa de cómo se organiza el cerebro.” Los investigadores planean extender su modelado a