DeepInMiniscope: el minimicroscopio que permite escanear el cerebro en tiempo real
Un microscopio del tamaño de una uva permite observar cómo se encienden las neuronas de un cerebro vivo en plena acción. DeepInMiniscope abre una nueva era en la neurociencia portátil.
Por Enrique Coperías
El DeepInMiniscope, desarrollado por el profesor de ingeniería eléctrica de UC Davis Weijian Yang, combina tecnología óptica e inteligencia artificial para obtener imágenes tridimensionales de alta resolución en tejidos vivos. Cortesía: Mario Rodriguez/UC Davis
En los últimos años, los neurocientíficos se han enfrentado a una paradoja. Para entender cómo funciona el encéfalo en toda su complejidad, con sus miles de millones de neuronas comunicándose a través de redes mutantes, hacen falta instrumentos capaces de ver más, más rápido y en condiciones más naturales.
Pero cuanto más sofisticados son los microscopios, más voluminosos se hacen, hasta el punto de anclarse irremediablemente en los laboratorios. ¿Cómo conciliar la necesidad de ampliar el campo de visión y la resolución con la aspiración de registrar el cerebro vivo, en movimiento y durante largos periodos de tiempo?
Un equipo de la Universidad de California en Davis, en Estados Unidos, cree haber dado con la respuesta. Su invento, bautizado como DeepInMiniscope, es un diminuto microscopio portátil de apenas unos centímetros que logra escanear el cerebro en tres dimensiones y en tiempo real.
En qué consiste el DeepInMiniscope
El dispositivo combina un diseño óptico novedoso, basado en una matriz de microlentes, con algoritmos de aprendizaje profundo entrenados para reconstruir imágenes 3D de forma ultrarrápida. En palabras simples: es como colocar una cámara sobre la corteza cerebral de un ratón despierto y observar, casi neurona por neurona, cómo se encienden y apagan sus circuitos.
La descripción parece salida de la ciencia ficción, pero es un ingenio tangible que aparece descrito en las páginas de la revista Science Advances. El trabajo, liderado por el ingeniero biomédico Weijian Yang y su equipo, supone un salto respecto a los llamados miniscopios integrados que se usan desde hace una década.
Estos aparatos ya habían permitido registrar la actividad neuronal en animales en movimiento, una mejora a todas luces respecto a la rigidez de los microscopios de sobremesa. Sin embargo, hasta ahora estaban limitados en aspectos relacionados con la resolución, la velocidad y sobre todo la capacidad de generar imágenes tridimensionales sin mover lentes pesadas.
«Lo que estamos haciendo es crear una tecnología para registrar la actividad cerebral en ratones que se mueven y se comportan libremente, con el fin de abrir el paradigma del comportamiento —explica Yang. Y añade—: El objetivo es diseñar un dispositivo capaz de permitir investigaciones sobre la actividad cerebral y el comportamiento en tiempo real: ver cómo la actividad del cerebro impulsa la conducta o la percepción».
Una ventana al cerebro plana, ligera y portátil
El secreto del nuevo dispositivo está en una pieza aparentemente modesta: una matriz de microlentes dobles del tamaño de una estampilla. En lugar de los voluminosos objetivos de cristal que se emplean en microscopía tradicional, los investigadores han fabricado —mediante un proceso de polimerización láser a escala micrométrica— una superficie plagada de lentes minúsculas, cada una del grosor de un cabello.
Esta disposición permite que la luz fluorescente emitida por las neuronas se disperse en patrones ópticos muy concretos al llegar al sensor de la cámara. Dichos patrones, conocidos como funciones de dispersión puntual, son más nítidos y localizados que en otros sistemas, lo que facilita la reconstrucción de la imagen.
Gracias a este ingenioso truco, el aparato mantiene un campo de visión de 4 por 6 milímetros con un grosor de hasta 600 micras, suficiente para abarcar poblaciones enteras de neuronas, sin sacrificar resolución (unos 10 micrómetros lateralmente y 60 micrómetros en profundidad).
El resultado es un dispositivo plano, ligero —apenas 7,5 gramos con la cámara incluida— y portátil. Su tamaño reducido lo convierte en candidato no solo para estudios en animales despiertos, sino también, en un futuro aún lejano, para exploraciones endoscópicas o implantables en seres humanos.
DeepInMiniscope se basa en los trabajos previos de Weijian Yang para crear una cámara sin lentes capaz de generar imágenes tridimensionales a partir de una sola exposición. Junto a Feng Tian, desarrolló una cámara que utiliza una delgada matriz de microlentes y nuevos algoritmos de procesamiento de imagen para capturar información 3D de múltiples objetos en un único disparo. En la pantalla se muestran las subimágenes captadas por la microarray. Cortesía: Savannah Luy, University of California - Davis
Innovación: inteligencia artificial aplicada a la microscopía
El hardware por sí solo no bastaría para lograr semejante hazaña. Si el microscopio capta la información en patrones de luz complejos, alguien tiene que descifrarla. Aquí entra en juego la segunda pata de la innovación: un algoritmo de reconstrucción bautizado como multi-local-FOV ADMM-Net.
Se trata de una red neuronal profunda informada por la física. Es decir, no aprende únicamente a partir de datos, sino que integra las ecuaciones ópticas que describen cómo la luz viaja a través de la matriz de microlentes. El algoritmo divide el campo de visión en regiones más pequeñas, reconstruye cada una de forma independiente y después las une en una sola imagen coherente.
De esta manera, reduce drásticamente el consumo de memoria y la carga computacional, tradicionalmente el talón de Aquiles de los sistemas de microscopía integrados.
«El algoritmo combina interpretabilidad, eficiencia, escalabilidad y precisión. Requiere solo una cantidad mínima de datos de entrenamiento, y aun así puede procesar de manera robusta y precisa conjuntos de datos a gran escala y a gran velocidad», comenta Feng Tian, investigador posdoctoral en el laboratorio de Yang y primer autor del artículo.
Yang detalla las virtudes del ingenio que ha desarrollado con sus colegas: «Podemos procesar volúmenes de más de seis milímetros cúbicos en tiempo real usando tarjetas gráficas convencionales, algo impensable con métodos anteriores». El sistema incluso permite trabajar en paralelo o de forma secuencial, adaptándose a la capacidad de la unidad de procesamiento gráfico (GPU) disponible.
Experimentos: del laboratorio al cerebro vivo
Para demostrar la utilidad de su invento, los investigadores aplicaron DeepInMiniscope a una serie de escenarios desafiantes. Primero probaron con muestras de tejidos fluorescentes densamente marcados y con organismos sencillos como los nematodos Caenorhabditis elegans, que miden aproximadamente 1 mm de longitud, o pequeñas hidras. Las reconstrucciones mostraron detalles finísimos, desde embriones de apenas 13 micras hasta tentáculos de 20 micras de grosor.
El plato fuerte llegó con los experimentos en ratones despiertos. Colocando el dispositivo sobre la corteza visual, el equipo logró registrar la actividad espontánea de unas 150 neuronas con resolución cercana al nivel celular, en un volumen tridimensional de 1,5 por 2 milímetros y hasta 300 micras de profundidad. Cada neurona aparecía como un clúster diferenciado, y las señales de calcio —un indicador clásico de la actividad eléctrica— podían seguirse plano a plano.
Este logro es inédito en el campo de la neurociencia. Hasta ahora, la mayoría de los miniscopios portátiles solo captaban proyecciones bidimensionales, en las que las señales de diferentes neuronas se solapaban y confundían. DeepInMiniscope, en cambio, ofrece separación en profundidad y mayor contraste, lo que abre la puerta a cartografiar cómo se activan redes enteras en condiciones naturales, mientras el animal interactúa con su entorno.
Comparación con otras tecnologías de imagen
Los avances de la microscopía de dos fotones habían permitido, desde los años 90, observar neuronas individuales con gran resolución 3D. Pero estos equipos requieren láseres ultrapotentes, voluminosos objetivos y mesas antivibración: un lujo de laboratorio que imposibilita usarlos en animales en movimiento.
Por su parte, los miniscopios tradicionales —esos que en ocasiones se ven en ratones con una pequeña cámara sujeta al cráneo— solucionaron el problema de la movilidad, pero a costa de simplificar la óptica. En general, ofrecían imágenes planas y con menor resolución. DeepInMiniscope se sitúa a medio camino: mantiene la ligereza y portabilidad, pero introduce una reconstrucción tridimensional más cercana a la de los sistemas de alta gama.
Para Yang y sus colegas, la diferencia está en la estrategia algorítmica. «La mayoría de redes neuronales aplicadas a microscopía suponen la existencia de una función de dispersión global, válida para toda la imagen. Eso no refleja lo que ocurre en nuestros sistemas ópticos, donde cada punto de luz se reparte solo en una región local. Nuestra red aprovecha esa particularidad y la convierte en ventaja», subrayan.
Aplicaciones potenciales
Aunque la aplicación estrella sea la neurociencia, las posibilidades del DeepInMiniscope van mucho más allá. El equipo lo probó en muestras biológicas complejas, como cultivos celulares y tejidos con dispersión óptica elevada, y consiguió resultados comparables a los de microscopios de sobremesa.
También captó el movimiento tridimensional de una hidra viva durante varios segundos, algo difícil de lograr con otras técnicas.
Este tipo de registro volumétrico rápido podría ser útil para estudiar procesos de desarrollo embrionario, dinámicas de organismos microscópicos e incluso diagnósticos médicos en tiempo real durante las endoscopias. Su bajo coste y reducido tamaño lo hacen accesible a laboratorios que no disponen de equipos millonarios.
Imágenes obtenidas de diferentes muestras biologicas con el minimicroscopio DeepInMiniscope. Cortesía: Feng Tian et al.
Futuro de la neuroimagen portátil
Los propios autores reconocen que este es solo un primer paso. En el horizonte se vislumbra la posibilidad de registrar cerebros completos de animales en libertad, sin restricciones ni cables pesados. Para ello hará falta seguir miniaturizando la electrónica, aumentar la velocidad de adquisición y desarrollar indicadores fluorescentes más brillantes.
Otra línea prometedora es la integración del diseño óptico dentro de redes neuronales diferenciables, es decir, sistemas que optimizan de forma conjunta la lente y el algoritmo de reconstrucción. Así, el propio microscopio podría entrenarse de extremo a extremo, maximizando la calidad de imagen para cada aplicación.
No menos sugerente es la aplicación médica. Aunque aún distante, no cuesta imaginar versiones adaptadas a procedimientos clínicos, desde endoscopias gastrointestinales hasta sondas cerebrales implantables. La capacidad de obtener imágenes volumétricas a gran velocidad, en un dispositivo tan ligero, podría revolucionar la cirugía guiada por imagen o el diagnóstico precoz de enfermedades neurológicas.
«Al permitir la observación en tiempo real de la actividad cerebral en ratones que se comportan libremente, esta tecnología no solo amplía nuestra comprensión fundamental de cómo el cerebro procesa la información y dirige la conducta, sino que también contribuye a mejorar nuestro conocimiento de los trastornos cerebrales y al desarrollo de futuras estrategias terapéuticas en humanos», resume Yang.
Ciencia en miniatura, impacto mayúsculo
La historia de la ciencia está repleta de inventos que, al reducir su tamaño, ampliaron enormemente su impacto. Pasó con los ordenadores, con las cámaras fotográficas y con los satélites en miniatura. El DeepInMiniscope se inscribe en esa tradición: al encoger la microscopía hasta un dispositivo portátil, abre un abanico de preguntas que antes eran imposibles de abordar.
¿Qué ocurre en el cerebro de un animal cuando explora un nuevo territorio? ¿Cómo se coordinan miles de neuronas para generar un comportamiento complejo? ¿Qué patrones tridimensionales siguen las redes corticales durante el aprendizaje o la memoria? Con cada avance en la tecnología de imagen, los neurocientíficos se acercan un poco más a responderlas.
Por ahora, lo que queda claro es que el DeepInMiniscope no es solo un microscopio en miniatura. Es una ventana ampliada al cerebro vivo, un recordatorio de que en ciencia a veces lo pequeño abre las puertas a lo más grande.▪️
Información facilitada por la Universidad de California en Davis
Fuente: Feng Tian et al. DeepInMiniscope: Deep learning–powered physics-informed integrated miniscope. Science Advances (2025). DOI: 10.1126/sciadv.adr6687
