El uso de los sistemas nerviosos biológicos como elementos de cómputo convencional es un fascinante problema que permite la hibridación entre la Neurociencia y la Computación. Este enfoque sinérgico puede proporcionar una comprensión más profunda de los procesos de percepción y puede ser utilizado para el diseño de nuevos dispositivos basados en paradigmas computacionales naturales.

Paradigmas clásicos computacionales se basan en procesadores de silicio serie y supervisados, con relojes de alta frecuencia, con consumo moderado de energía, y circuitos de estructura fija.

Procesador Biológico

Un procesador biológico con millones de neuronas y un gran número de interconexiones, poseería mayor rendimiento computacional a pesar de sus bajos índices de transición, debido a la gran cantidad de elementos de computación en red y la extraordinaria capacidad de adaptación y reconfiguración a entornos desconocidos. Esta extraordinaria capacidad está relacionada con el aprendizaje sin supervisión natural.

Experimentos de Aprendizaje

Nuestros experimentos de aprendizaje se realizaron en cultivos neuronales que contienen 120,000 neuroblastomas humanos SY-5Y, bajo el supuesto de que este tipo de células neuronales es capaz de responder a estímulos externos y modular sus disparos neuronales modificando los parámetros de la estimulación. Tales redes de cultivo de neuroblastomas mostraron que tienen configuraciones dinámicas, y que son capaces de desarrollarse y adaptarse funcional y morfológicamente en respuesta a la estimulación externa a través de una amplia gama de patrones de configuración.

Objetivo del Trabajo

El principal objetivo de este trabajo es analizar la capacidad de aprendizaje de cultivos celulares de neuroblastoma humano y definir patrones de estimulación capaz de modular la actividad neuronal en respuesta a estímulos externos. Este trabajo describirá el proceso de crecimiento células humanas de neuroblastoma sobre sustratos MEA (matrices de registro de multielectrodos) y trata de modificar la naturaleza fisiológica de las respuestas de estas células por la estimulación externa del cultivo. Modificar las respuestas globales de algunas células con un patrón de estímulos externos significa adaptar el comportamiento biológico de la red debido a los cambios en la eficiencia sináptica o potenciación a largo plazo (LTP). Por lo tanto, la estructura de cultivo de neuroblastomas podrían ser entrenados para el proceso pre-programado de modelos espacio-temporales. Se trata de mostrar que las grandes redes de neuroblastomas en cultivos son capaces de aprender: estableciendo numerosas conexiones dinámicas, con modificabilidad inducida por estímulos eléctricos.