El cerebro humano es un órgano complejo y vulnerable a amenazas externas, y los virus patógenos no son una excepción. De hecho, en los últimos años, estudios científicos han demostrado que existe una fuerte conexión entre las infecciones virales y las enfermedades neurodegenerativas, como el alzhéimer, el párkinson y la esclerosis lateral amiotrófica (ELA).

Estas dolencias se caracterizan por la pérdida progresiva de neuronas, lo que provoca deterioro cognitivo, problemas motores y, finalmente, la muerte. Aunque el envejecimiento, la genética y los factores ambientales contribuyen a generarlas, las infecciones virales podrían desempeñar un papel importante en su desarrollo. Esto sugiere que los virus no solo son invasores temporales, sino que también pueden provocar daño neurológico a largo plazo.

Mecanismos neurodegenerativos

Los virus pueden causar neurodegeneración a través de varios mecanismos, tanto directos como indirectos:

• Infección directa: algunos virus, como el de la rabia y la poliomielitis, pueden invadir y dañar directamente las neuronas, provocando su muerte.
• Neuroinflamación: las infecciones virales suelen desencadenar una respuesta inmune, causando inflamación crónica. Las células inmunes del cerebro, como la microglía, liberan sustancias inflamatorias que dañan las neuronas. Esta inflamación prolongada puede favorecer la acumulación de proteínas mal plegadas, como las que se encuentran en la enfermedad de Alzheimer y el párkinson.

• Disfunción mitocondrial: las mitocondrias –las “centrales energéticas” de las células– son esenciales para la salud neuronal. Virus como el herpes simple (VHS-1), el VIH y el Zika pueden alterar su función, causando estrés oxidativo, daño en el ADN y problemas en la producción de energía. Esto contribuye a la muerte neuronal y al deterioro cognitivo.
• Mal plegamiento de proteínas: los virus pueden interferir con los mecanismos que controlan la calidad de las proteínas en las células. Por ejemplo, el VHS-1 es capaz de alterar la autofagia, un proceso que elimina proteínas tóxicas, lo que lleva a su acumulación en las neuronas.
• Alteración de la barrera hematoencefálica: muchos virus pueden dañar esta barrera protectora del cerebro, permitiendo la entrada de sustancias nocivas y células inmunes, lo que empeora la inflamación.
• Evasión inmune y persistencia: Algunos virus, como el Epstein-Barr (VEB) y el citomegalovirus (CMV), pueden permanecer latentes en el cerebro, reactivándose periódicamente y causando daño. Esta presencia viral persistente puede llevar a una inflamación crónica y la neurodegeneración.

El papel de los virus en el alzhéimer

La enfermedad de Alzheimer, la afección neurodegenerativa más común, se caracteriza por la acumulación de placas de amiloide-beta y ovillos de tau.

Algunos estudios sugieren que el VHS-1, causante frecuente de herpes labial, podría acelerar el desarrollo del alzhéimer. Este virus, que permanece latente en las neuronas, se ha encontrado en placas amiloides, lo que indica que podría estar relacionado con su formación. Además, puede provocar la hiperfosforilación de la proteína tau, un proceso clave en el álzheimer, y desencadenar una respuesta inflamatoria crónica en el cerebro, con el potencial de dañar las neuronas y contribuir a la neurodegeneración.

En segundo lugar, los virus de la gripe y el SARS-CoV-2, causante de la covid-19, también han sido relacionados con síntomas similares al álzheimer. En pacientes con covid-19, se han observado niveles elevados de biomarcadores asociados a la dolencia neurodegenerativa, lo que sugiere posibles consecuencias neurológicas a largo plazo.

Y el VIH, por su parte, está asociado con trastornos neurocognitivos que comparten características con el alzhéimer.

Enfermedad de Parkinson

El párkinson se caracteriza por la pérdida de neuronas productoras de dopamina (dopaminérgicas) y la presencia de cuerpos de Lewy, formados por agregados de la proteína alfa-sinucleína.

Virus como el de la hepatitis C (VHC), el Epstein-Barr (VEB) y el de la gripe A han sido relacionados con un mayor riesgo de desarrollar esta dolencia. Neuroinflamación, toxicidad neuronal y una respuesta autoinmune que ataca a las neuronas dopaminérgicas están entre los mecanismos a través de los cuales los virus podrían contribuir a su aparición.

Esclerosis lateral amiotrófica (ELA)

La ELA es una enfermedad neurodegenerativa que daña las neuronas motoras, las células nerviosas que controlan nuestros músculos. Aunque las causas exactas no se comprenden por completo, se ha observado que las infecciones virales podrían desempeñar un papel en su desarrollo.

Un hallazgo interesante es la participación de retrovirus endógenos humanos (HERV), restos virales antiguos que se integraron en nuestro genoma hace miles de años. Normalmente, permanecen inactivos, pero en personas con ELA, se ha observado que un tipo específico de HERV, el HERV-K, está más activo, lo cual sugiere que la reanimación de estos virus podría contribuir a la muerte de las neuronas motoras.

Además, virus como el Coxsackievirus B3 (CVB3) han sido relacionados con la enfermedad. Estudios en animales muestran que el CVB3 puede desencadenar respuestas inmunes que llevan a la degeneración de las neuronas motoras.

Finalmente, el SARS-CoV-2 también ha sido asociado con una progresión más rápida de la ELA en algunos pacientes, reforzando el vínculo entre infecciones virales y afecciones neurodegenerativas.

Algunos investigadores creen que los virus podrían desencadenar una respuesta autoinmune en la que el sistema inmunológico ataca por error células del sistema nervioso, acelerando la neurodegeneración. Por ejemplo, se considera que la esclerosis múltiple se desencadena cuando las células inmunitarias atacan la vaina de mielina que rodea las fibras nerviosas. Este daño interfiere con la transmisión normal de los impulsos eléctricos a lo largo de los nervios.

Implicaciones para el tratamiento y la prevención

Entender el papel viral en la neurodegeneración abre nuevas posibilidades de prevención y tratamiento. La vacunación contra virus como el de la gripe, los herpesvirus y el SARS-CoV-2 podría reducir el riesgo de enfermedades neurodegenerativas asociadas a estos agentes patógenos. Además, los fármacos antivirales, como el aciclovir para el VHS-1, han mostrado ser prometedores en la reducción del riesgo de alzhéimer.

Los tratamientos antiinflamatorios e inmunomoduladores también podrían ayudar a frenar la progresión de estas afecciones. Futuras investigaciones deberían centrarse en desarrollar biomarcadores para detectar la neurodegeneración temprana inducida por virus y explorar nuevas estrategias antivirales que protejan el cerebro a largo plazo.

En conclusión, la evidencia que vincula las infecciones virales con las enfermedades neurodegenerativas sugiere que los virus no son solo una amenaza temporal, sino que pueden dejar un impacto duradero en el sistema nervioso. Al investigar más dichas conexiones, los científicos podrían descubrir nuevas formas de prevenir y tratar esas dolencias, mejorando la calidad de vida de millones de personas en el mundo.

Fuente: The Conversation

Los dos Premios Nobel de Física de este año han utilizado herramientas de la física para desarrollar métodos que son la base del potente aprendizaje automático actual, una de las ramas de la inteligencia artificial (IA).

La Real Academia Sueca de las Ciencias ha dado a conocer este martes sus nombres: John Hopfield, que creó una memoria asociativa capaz de almacenar y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones en los datos, y Geoffrey Hinton, quien inventó un método capaz de encontrar de forma autónoma propiedades en los datos y realizar así tareas como identificar elementos concretos en imágenes.

Se premia a ambos “por descubrimientos e invenciones fundacionales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales”, según el Comité Nobel de Física. Este campo está revolucionando la ciencia, la ingeniería y la vida cotidiana.

De redes neuronales naturales a artificiales

Cuando hablamos de IA solemos referirnos al aprendizaje automático mediante redes neuronales artificiales. Esta tecnología se inspiró originalmente en la estructura y redes neuronales naturales del cerebro.

Las redes neuronales naturales tienen neuronas que envían señales a través del proceso de la sinapsis. Cuando aprendemos cosas, las conexiones entre algunas neuronas se hacen más fuertes, mientras que otras, más débiles.

En una red neuronal artificial, esas neuronas cerebrales están representadas por nodos, que son codificados con valores diferentes. Estos están conectados entre sí y también se influyen mutuamente a través de conexiones (como las sinapsis), que pueden reforzarse o debilitarse. 

La red se entrena, por ejemplo, desarrollando conexiones más fuertes entre nodos que tienen valores altos simultáneamente. Los galardonados de este año han realizado importantes trabajos con este tipo de redes neuronales artificiales desde la década de 1980.

La red de Hopfield

John Hopfield, de la Universidad de Princeton (EE UU), inventó una red que utiliza un método para guardar y recrear patrones. Podemos imaginar los nodos como píxeles. La llamada red de Hopfield utiliza la física que describe las características de un material debido a su espín atómico, una propiedad que convierte a cada átomo en un pequeño imán.

La red en su conjunto se describe de forma equivalente a la energía en un sistema de espín dentro de la física, y se entrena encontrando valores para las conexiones entre los nodos de forma que las imágenes guardadas tengan una energía baja.

Cuando la red de Hopfield recibe una imagen incompleta o distorsionada, recorre metódicamente los nodos y actualiza sus valores para que la energía de la red disminuya. De este modo, la red trabaja paso a paso para encontrar la imagen guardada que más se parece a esa imperfecta.

This year’s #NobelPrize laureate in physics John Hopfield created an associative memory that can store and reconstruct images and other types of patterns in data.

The Hopfield network can store patterns and has a method for recreating them. When the network is given an… pic.twitter.com/QDDKymJCaF

— The Nobel Prize (@NobelPrize) October 8, 2024

Hinton usa la máquina de Boltzmann

El profesor Geoffrey Hinton, de la Universidad de Toronto (Canadá), utilizó la red de Hopfield como base para una nueva red que utiliza un método diferente: la máquina de Boltzmann. Esta puede aprender a reconocer elementos característicos en un determinado tipo de datos. Hinton utilizó herramientas de la física estadística, la ciencia de los sistemas construidos a partir de muchos componentes similares.

La máquina se entrena alimentándola con ejemplos que tienen muchas probabilidades de aparecer cuando se pone en marcha. La máquina de Boltzmann puede utilizarse para clasificar imágenes o crear nuevos ejemplos del tipo de patrón sobre el que se ha entrenado. Hinton se ha basado en este trabajo, ayudando a iniciar el explosivo desarrollo actual del aprendizaje automático.

2024 physics laureate Geoffrey Hinton used a network developed by his co-laureate John Hopfield as the foundation for a new network: the Boltzmann machine. This can learn to recognise characteristic elements in a given type of data.

The Boltzmann machine can be used to classify… pic.twitter.com/LMinR0vA0n

— The Nobel Prize (@NobelPrize) October 8, 2024

“El trabajo de los dos galardonados ya ha sido de lo más beneficioso. En física utilizamos redes neuronales artificiales en una amplia gama de áreas, como el desarrollo de nuevos materiales con propiedades específicas”, ha destacado Ellen Moons, presidenta del Comité Nobel de Física.

El estadounidense Hopfield nació en 1933 en Chicago, se doctoró en 1958 en la Universidad de Cornell (Nueva York) y ahora es profesor emérito en Princeton. Por su parte, Hinton nació en 1947 en Londres (Reino Unido), se doctoró en 1978 en la Universidad de Edimburgo y, tras trasladarse a Canadá, actualmente ejerce en la Universidad de Toronto.

Fuente: Agencia SINC

Derechos: Creative Commons.

Imagen: Los ganadores del Nobel de Física 2024 (Premios Nobel)

Los autores, del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y el Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), han descubierto que cuando el cáncer se disemina en el cerebro (hace metástasis) altera la química cerebral, e interfiere así en la comunicación neuronal -las neuronas se comunican mediante impulsos eléctricos que se generan y transmiten mediante cambios bioquímicos en las células y su entorno-.

En el trabajo han colaborado los laboratorios de Manuel Valiente (CNIO) y Liset Menéndez de La Prida (Instituto Cajal del CSIC) dentro del proyecto europeo NanoBright, destinado a desarrollar nuevas tecnologías para el estudio del cerebro, y con participación de otras agencias financiadoras como MICINN, AECC, ERC, NIH y EMBO.

Demostración con inteligencia artificial

Los investigadores midieron la actividad eléctrica del cerebro de ratones con y sin metástasis, y observaron que los registros electrofisiológicos de los animales con cáncer son distintos. Para asegurarse de que esa diferencia es atribuible a la metástasis recurrieron a la inteligencia artificial. Entrenaron a un sistema de inteligencia artificial con numerosos registros electrofisiológicos y, en efecto, el modelo aprendió a identificar la presencia de metástasis.

Estos resultados muestran que, la metástasis influye en la actividad eléctrica cerebral de manera específica, dejando una huella muy clara.

El estudio supone, para los autores, un “cambio de paradigma” en el conocimiento básico sobre cómo se desarrolla la metástasis cerebral, y tiene implicaciones para la prevención, el diagnóstico precoz y el tratamiento de esta patología.

En la pista de un fármaco contra los efectos neurocognitivos

Además de registrar los cambios en la actividad eléctrica cerebral en presencia de metástasis, los investigadores han empezado a explorar los cambios bioquímicos que explicarían esta alteración. Analizando los genes que se están expresando en los tejidos afectados han identificado una molécula, EGR1, con un papel potencialmente importante en el proceso. El hallazgo abre la posibilidad de diseñar un fármaco que prevenga o palíe los efectos neurocognitivos de la metástasis cerebral.

Como explica Valiente, director del grupo de Metástasis Cerebral del CNIO, “nuestro estudio multidisciplinar cuestiona el hecho hasta ahora aceptado de que la disfunción neurológica, muy habitual en pacientes con metástasis cerebral, se debe únicamente al efecto masa del tumor. Nosotros proponemos que estos síntomas son consecuencia de cambios en la actividad cerebral producto de las alteraciones bioquímicas y moleculares, inducidas por el tumor. Es un cambio de paradigma que podría tener implicaciones relevantes para el diagnóstico y las estrategias terapéuticas”.

Liset Menéndez de La Prida, directora del Laboratorio de Circuitos Neuronales del Instituto Cajal (CSIC), señala: “Mediante aprendizaje automático hemos sido capaces de integrar todos los datos para crear un modelo que permite saber si hay o no metástasis cerebral mirando únicamente a la actividad eléctrica. Esta aproximación computacional podría tener la capacidad incluso de predecir subtipos de metástasis cerebral en estadios iniciales. Es un trabajo totalmente pionero, que abre un camino inexplorado”.

Ambos autores resaltan el carácter multidisciplinar de un trabajo complejo que combina neurociencia, investigación oncológica y computacional, y cada una de estas áreas con, a su vez, un amplio abanico de técnicas diferentes.

Estudio cognitivo de pacientes y desarrollo de técnicas no invasivas

El cambio de enfoque que aporta este resultado hace que los investigadores quieran analizar mucho más sistemáticamente el estado cognitivo de los pacientes con metástasis cerebral. Este es, para Valiente, uno de los principales próximos pasos. Para ello será clave RENACER, la Red Nacional de Metástasis Cerebral promovida por el CNIO, que ya ha servido para generar la mayor colección de muestras vivas de metástasis cerebral en el mundo (con el consentimiento de los pacientes, las muestras extraídas en quirófano quedan a disposición de la comunidad científica internacional en el Biobanco CNIO), y en la que ahora van a introducir protocolos de evaluación neurocognitiva de los pacientes participantes.

Menéndez de La Prida, por su parte, avanzará en la integración del registro de la actividad cerebral con el análisis de las moléculas implicadas, “para desarrollar nuevas sondas diagnósticas de tumores cerebrales”, señala. Es una tarea en línea con el proyecto europeo NanoBright, que busca crear técnicas no invasivas para investigar el cerebro y tratar sus patologías, y en el que participan el CSIC y el CNIO.

Otro objetivo es dar con fármacos que protejan al cerebro de las interferencias creadas por el cáncer en los circuitos neuronales utilizando las novedosas estrategias ya mencionadas. “Buscaremos las moléculas que juegan un papel en las alteraciones inducidas por la metástasis en la comunicación neuronal, y las evaluaremos como posibles dianas terapéuticas”, explica Valiente. Además de la inteligencia artificial ideada por el equipo del CSIC, emplearán la tecnología METPlatform desarrollada en el CNIO para evaluar la posible actividad terapéutica de cientos de compuestos a la vez sobre las muestras de tejido cerebral afectadas por la metástasis.

Fuente: CSIC