Observación de la actividad neuronal extracelular con microelectrodos
Las matrices de microelectrodos se han convertido en un recurso de investigación muy útil para estudiar la actividad electrofisiológica in vitro de células excitables y activas espontáneamente, como las neuronas, en redes simples. Un arreglo de varios electrodos permite centrarse en diversos puntos para hacer al mismo tiempo una simulación no invasiva y un registro extracelular de la actividad electrofisiológica. A pesar del nivel de simplificación de su organización, estos sistemas neurobiológicos ex vivo pueden formar un modelo físico bidimensional del cerebro que muestra los comportamientos funcionales de su estructura tridimensional. Los patrones electrofisiológicos resultantes van desde repuntes estocásticos evidentes a estallidos organizados. La estructura de las neuronas individuales está influida fuertemente por la interacción con su entorno. El proyecto NEUROBIT se propuso desarrollar algoritmos y técnicas para establecer una conexión bidireccional entre las poblaciones de neuronas cultivadas in vitro y dispositivos externos. La meta principal era hacer posible la incorporación de las neuronas cultivadas en un cuerpo físico real e instruir al componente biológico del sistema híbrido que procesara información orientándose a objetivos concretos. En lugar de utilizar los instrumentos que están a la venta comúnmente, cuya compatibilidad con las diferentes técnicas de registro experimentales es limitada, los socios del proyecto de Telecom Italia Learning Services S.p.A. se propusieron desarrollar un software más apropiado. Integra características que permiten adaptarlo fácilmente para tipos distintos de arreglos de microelectrodos y placas A/D, incluyendo la transmisión de datos mediante diversos protocolos y dispositivos. Los cambios inducidos en la actividad de red neuronal se identifican como cambios de parámetros entre distintas fases experimentales, mientras que las características de configuración experimentales se administran mediante una sencilla interfaz gráfica de usuario. Para reducir la cantidad de datos brutos que se deben procesar, resultaba conveniente desarrollar algoritmos de detección de picos que extraigan estados funcionales colectivos manifiestos para analizarlos con detalle. La arquitectura del programa permite al usuario añadir fácilmente funciones nuevas y más algoritmos de procesamiento por medio de estructuras modulares, conocidas como «bibliotecas de enlace dinámico» (Dynamic Link Libraries o DLL). Esto se considera un paso fundamental hacia la creación de programas informáticos complejos que permitan el procesamiento automático y en tiempo real de datos electrofisiológicos procedentes de grandes poblaciones de neuronas.
