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El CONICET logró visualizar con IA un neurorreceptor en enfermedades neurológicas

El CONICET presentó un avance significativo al visualizar, por primera vez, una proteína de membrana implicada en patologías como el Alzheimer y la miastenia gravis, gracias a IA.

10/09/2025 | 07:28Redacción Cadena 3

FOTO: El CONICET logró visualizar con IA un neurorreceptor en enfermedades neurológicas

Un equipo del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) logró visualizar por primera vez en forma directa la dinámica de una proteína de membrana interactuando con el lípido neutro colesterol, proceso que se ve afectado en ciertas enfermedades neurológicas, como el Alzheimer o la miastenia gravis.

La visualización fue posible a través de la combinación de la microscopía de superresolución más avanzada con la que se cuenta en la actualidad, denominada MINFLUX, y métodos analíticos de Inteligencia Artificial (IA). Los trabajos fueron publicados en Nature Communications, ya que revelan un aspecto totalmente novedoso dentro del campo de los receptores de neurotransmisores.

Francisco Barrantes, del Instituto de Investigaciones Biomédicas (BIOMED), quien lidera el equipo explicó que “la organización supramolecular y la función de las proteínas de membrana y de aquellas que actúan como receptores en la superficie celular han sido objeto de intensos estudios dada su importancia en la transmisión de señales y la fisiología celular en general. Los receptores de neurotransmisores juegan un papel crucial en el sistema nervioso, con importantes implicancias en patologías neurológicas y neuropsiquiátricas y nosotros, por primera vez, pudimos verlos en forma directa en una célula viva, interactuando con el colesterol”.

El científico se especializó en el estudio del receptor de acetilcolina nicotínico (nAChR), una proteína ubicuamente distribuida en el sistema nervioso central y periférico, cuya disfunción redunda en diversas patologías.

Desde 2008, el equipo de Barrantes cuenta con un microscopio de superresolución STORM (“stochastic optical reconstruction microscopy”), uno de los pocos en el país, construido con ayuda del premio Nobel alemán Stefan Hell, que permite ver el comportamiento de las células en su ambiente natural, en una escala nanoscópica, es decir, extremadamente pequeña y por debajo del límite de resolución del microscopio óptico. La superresolución de este microscopio desafía la óptica al permitir estudiar la estructura de células vivas y su comportamiento a una escala por debajo del límite resolución sin dañarlas, lo que antes era prácticamente imposible, ya que para verlas debían someter a las células a irradiación con electrones o rayos X que las alteraba o bien las destruía.

“Gracias a la IA nosotros estamos refinando las imágenes que obtenemos del microscopio, que sumadas a técnicas de simulación y de otros tipos, nos permiten extraer información adicional e interpretar las imágenes con mayor precisión y detalle”, explicó Barrantes, que cuenta en su equipo con la colaboración de los graduados de Ciencias de la Computación de la UCA Lucas Saavedra y Héctor Buena-Maizón. “Estamos pudiendo abordar aspectos antes inalcanzables, como estudiar la movilidad de proteínas de membrana y del lípido más importante que tienen dichas membranas, el colesterol, en tiempo real”, señala. “Es la primera vez que se ha podido hacer este tipo de abordaje con una proteína de membrana”, destacó.

Lectura rápida

¿Qué logró el CONICET? Visualizar, por primera vez, una proteína de membrana que interactúa con colesterol.

¿Quién lidera el equipo de investigación? El doctor Francisco Barrantes del Instituto de Investigaciones Biomédicas.

¿Qué técnica se utilizó para la visualización? Se combinó microscopía de superresolución MINFLUX con tecnologías de Inteligencia Artificial.

¿Cuál es la importancia del hallazgo? Pone de relieve la dinámica de los receptores implicados en enfermedades neurológicas.

¿Dónde se publicó el estudio? Los resultados fueron publicados en la revista Nature Communications.

[Fuente: Noticias Argentinas]

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