Clasificación de subpoblaciones neuronales en registros electrofisiológicos optogenéticos utilizando aprendizaje no supervisado - González Jiménez, Yéshua Eliezer (My University, 2025)
La gran diversidad de tipos neuronales en el sistema nervioso central presenta un desafío para su identificación funcional. Esta investigación tuvo como objetivo clasificar distintas poblaciones neuronales basándose en la forma de onda de sus potenciales de acción. Para ello, se utilizaron técnicas optogenéticas, marcando tipos celulares específicos con una opsina expresada mediante vectores virales para permitir su identificación por fotoestimulación. Posteriormente, se aplicó una reducción de dimensionalidad a las formas de onda registradas para analizar la separabilidad de los tipos neuronales en un espacio de dos dimensiones. El análisis reveló que los tipos neuronales forman agrupaciones distintas al aplicar la reducción dimensional, aunque se debe estudiar con más profundidad el cambio de forma de onda, que es dependiente de la posición del electrodo . Este método ofrece una herramienta valiosa para el análisis de datos electrofisiológicos a gran escala.
El presente trabajo da una explicación de cómo se produce un potencial de acción en una neurona, la forma en que las neuronas trabajan juntas para formar ensambles y la importancia de la clasificación del tipo neuronal en los ensambles en el estudio del cerebro. Además, muestra los procesos para la obtención de formas de onda extracelulares, desde el registro de la señal en crudo, hasta la obtención de las formas de onda. También el procesamiento de los disparos para agruparlos de acuerdo a su forma de onda y comprobar los grupos.
Keywords: Reducción dimensional; Potencial de acción; Optogenética; Neurociencias; Clustering