Premios Académicos McKnight 2023

La Junta Directiva del McKnight Endowment Fund for Neuroscience se complace en anunciar que ha seleccionado a diez neurocientíficos para recibir el Premio McKnight Scholar Award 2023. Este es el primer año que McKnight otorga estos premios bajo las nuevas pautas del programa, que ponen énfasis adicional en aumentar la diversidad, la equidad y la inclusión para mejorar la excelencia y el impacto de nuestro trabajo.

Los premios McKnight Scholar Awards se otorgan a científicos jóvenes que se encuentran en las primeras etapas de establecimiento de sus propios laboratorios independientes y carreras de investigación y que han demostrado un compromiso con la neurociencia. Desde que se introdujo el premio en 1977, este prestigioso premio al inicio de su carrera ha financiado a más de 260 investigadores innovadores y ha estimulado cientos de descubrimientos revolucionarios.

"El comité está encantado de felicitar a una serie de nuevos y espléndidos académicos", afirmó Richard Mooney, PhD, presidente del comité de premios y profesor George Barth Geller de Neurobiología en la Facultad de Medicina de la Universidad de Duke. "Cada uno está comprometido a resolver los problemas más fundamentales de la neurociencia, desde identificar las moléculas que construyen un sistema nervioso hasta descifrar los cálculos neuronales que nos permiten ver, aprender nuevas habilidades e incluso formar vínculos sociales".

Cada uno de los siguientes ganadores del Premio McKnight Scholar recibirá $75,000 por año durante tres años.

Hubo 56 solicitantes para los premios McKnight Scholar Awards de este año, lo que representa a los mejores profesores jóvenes de neurociencia del país. Los profesores son elegibles para el premio durante sus primeros cuatro años en un puesto docente de tiempo completo. Además de Mooney, el comité de selección de los premios Scholar Awards incluyó a Gordon Fishell, Ph.D., Universidad de Harvard; Mark Goldman, Ph.D., Universidad de California, Davis; Kelsey Martin, MD, Ph.D., Fundación Simons; Jennifer Raymond, Ph.D., Universidad de Stanford; Vanessa Ruta, Ph.D., Universidad Rockefeller; y Michael Shadlen, MD, Ph.D., Universidad de Columbia.

El calendario de solicitudes para los premios del próximo año estará disponible en agosto. Para obtener más información sobre los programas de premios de neurociencia de McKnight, visite el Sitio web del Fondo de Dotación.

Acerca de The McKnight Endowment Fund for Neuroscience

El McKnight Endowment Fund for Neuroscience es una organización independiente financiada únicamente por la Fundación McKnight de Minneapolis, Minnesota, y está dirigida por una junta de destacados neurocientíficos de todo el país. La Fundación McKnight ha apoyado la investigación en neurociencia desde 1977. La Fundación creó el Fondo de Dotación en 1986 para llevar a cabo una de las intenciones del fundador William L. McKnight (1887-1979). Uno de los primeros líderes de 3M Company, tenía un interés personal en la memoria y las enfermedades cerebrales y quería que parte de su legado se utilizara para ayudar a encontrar curas. Además de los premios académicos, el Fondo de Dotación otorga subvenciones a científicos que trabajan para aplicar el conocimiento logrado a través de la investigación clínica y traslacional a los trastornos del cerebro humano a través de los premios McKnight de neurobiología de los trastornos cerebrales.

Premios Académicos McKnight 2023

Ishmail Abdus-Saboor, Ph.D., Profesor asistente, Ciencias Biológicas y Zuckerman Mind Brain Behavior Institute, Universidad de Columbia, Nueva York, NY

Eje piel-cerebro para comportamientos táctiles gratificantes

El contacto social es un estímulo clave que es fundamental para las experiencias humanas que van desde nutrir a los demás y construir vínculos sociales hasta la receptividad sexual. Trabajando con un modelo de ratón y optogenética, la investigación previa de Abdus-Saboor ha demostrado que existen conexiones directas entre las células neuronales de la piel y el cerebro, y que las células dedicadas están sintonizadas específicamente con ciertas señales táctiles. Estas células son necesarias y suficientes para provocar respuestas físicas específicas: la activación de las células hizo que los ratones respondieran como si recibieran un toque relacionado con el apareamiento, incluso sin ningún otro ratón presente; y desactivarlos condujo a una disminución de la respuesta, incluso cuando se combina con una interacción social.

En su nueva investigación, Abdus-Saboor y su equipo pretenden definir cómo las neuronas de la piel desencadenan señales positivas únicas en el cerebro, y cómo el cerebro recibe y procesa esas señales como gratificantes, además de identificar las neuronas táctiles que se requieren en diferentes escenarios táctiles (criar a los cachorros versus acicalarlos o jugar). Un tercer objetivo buscará identificar qué sensor de estas células identifica el tacto. La investigación revelará más sobre la conexión piel-cerebro, con posibles aplicaciones para los investigadores que estudian los trastornos sociales.

Yasmine El-Shamayleh, Ph.D.., Profesor asistente, Departamento de Neurociencia e Instituto Zuckerman Mind Brain Behavior, Universidad de Columbia, Nueva York, NY

Circuitos corticales para percibir la forma visual

En los primates, aproximadamente 30% de la corteza cerebral se dedica al procesamiento de información visual. Utilizando nuevas técnicas, el Dr. El-Shamayleh está trabajando para desarrollar una comprensión mecanicista detallada de cómo el cerebro detecta y reconoce los objetos que vemos. Centrándose en el área cortical V4, la investigación de El-Shamayleh revela cómo varios tipos de neuronas en esta región del cerebro respaldan nuestra capacidad de percibir la forma de los objetos visuales.

El área cortical V4 está muy en sintonía con la forma de los objetos del mundo. Las neuronas individuales de esta área están especializadas en detectar varios segmentos curvos a lo largo del contorno de un objeto: protuberancias convexas o hendiduras cóncavas. Diferentes conjuntos de estas neuronas con preferencia convexa y cóncava pueden detectar diferentes objetos en función de la combinación de contornos convexos y cóncavos que contienen. Por ejemplo, un conjunto de neuronas podría detectar un plátano mientras que otro podría detectar una piña. A partir de estos conocimientos clave y utilizando aplicaciones novedosas de optogenética basada en vectores virales en un modelo de primates, El-Shamayleh está registrando y manipulando la actividad de grupos específicos de neuronas V4 con una precisión sin precedentes. Esta investigación está identificando cómo interactúan varios tipos de neuronas en el área cortical V4 para procesar la forma de un objeto, y cómo la actividad neuronal en esta área está relacionada con nuestra percepción de las partes convexas y cóncavas de los objetos. Comprender estos procesos desbloqueará detalles sobre cómo el cerebro de los primates procesa la información visual. Además, las innovaciones técnicas establecidas en esta investigación también facilitarán futuros estudios mecanicistas de la función cerebral de los primates y los comportamientos específicos de los primates.

Vikram Gadagkar, Ph.D., Profesor asistente, Departamento de Neurociencia e Instituto Zuckerman Mind Brain Behavior, Universidad de Columbia, Nueva York, NY

Mecanismos neuronales del cortejo y la monogamia

Si bien se han realizado importantes investigaciones sobre cómo los animales aprenden y realizan comportamientos, se ha prestado menos atención a cómo un animal evalúa el desempeño de otro durante las interacciones sociales. En el caso de los pájaros cantores, la mayoría de las investigaciones han analizado lo que sucede en el cerebro de los machos que realizan una canción para atraer a una pareja, pero no lo que ocurre en el cerebro de la hembra cuando escucha el canto del macho. La nueva investigación del Dr. Gadagkar tiene como objetivo llenar este vacío y crear una imagen más completa de estas complejas interacciones de cortejo, así como ayudar a expandir la investigación neuronal para incluir los cerebros femeninos a menudo descuidados.

El trabajo del Dr. Gadagkar observará una parte del cerebro llamada HVC, un núcleo sensoriomotor que se sabe que está activo en los machos para mantener el ritmo mientras aprenden e interpretan su canción. Por primera vez, él y su laboratorio están registrando lo que sucede en la hembra HVC mientras escucha y evalúa el canto masculino, para probar si estas neuronas codifican una representación del canto masculino en su cerebro. En segundo lugar, la Dra. Gadagkar examinará cómo las mujeres hacen su evaluación, si compara el desempeño actual con desempeños anteriores y qué hacen las neuronas cuando se detectan errores. Finalmente, la investigación analizará el sistema de dopamina para ver cómo el cerebro muestra preferencia por el desempeño más atractivo. Esto también proporcionará información sobre los mecanismos cerebrales de la monogamia, ya que estos pájaros cantores se aparean de por vida y utilizan el canto para formar y mantener sus vínculos.

Hidehiko Inagaki, Ph.D., Instituto Max Planck de Neurociencia de Florida, Júpiter, FL

Mecanismos sinápticos y dinámica de red que subyacen al aprendizaje motor

Aprender una nueva habilidad requiere que el cerebro realice cambios en sus circuitos, un proceso conocido como plasticidad. Si bien se han realizado importantes investigaciones para identificar cómo las redes cerebrales ejecutan la habilidad, se sabe menos sobre la mecánica del aprendizaje de nuevas habilidades. El Dr. Inagaki y su equipo están trabajando para concentrarse en las células y procesos involucrados durante el proceso de aprendizaje. Las investigaciones han demostrado que el movimiento planificado se controla en áreas del cerebro y que los animales expertos tienen conexiones diferentes a las de los animales novatos. Pero, ¿cómo llegaron ahí esas conexiones?

Utilizando imágenes de dos fotones in vivo y electrofisiología a gran escala en un modelo de ratón, el Dr. Inagaki y su equipo ahora pueden observar a nivel celular qué cambios ocurren a medida que se aprende una nueva habilidad; en este caso, aprender un nuevo momento para la acción. Han observado cambios en la actividad cerebral a medida que los animales aprenden a moverse en diferentes momentos después de una señal, y ver cómo ocurren esos cambios revelará mucho sobre la mecánica del proceso de aprendizaje. Utilizando la manipulación genética para permitir a los investigadores activar o inhibir proteínas asociadas con la plasticidad, su objetivo es descubrir no sólo qué cambios en el cerebro, sino también cómo se inician y consolidan esos cambios. La observación de cambios de comportamiento en los animales permitirá al equipo vincular lo que sucede a nivel celular con nuestra asombrosa capacidad para aprender y mantener habilidades. Comprender más acerca de cómo funciona el aprendizaje podría tener implicaciones para la investigación sobre los trastornos del aprendizaje.

Peri Kurshan, Ph.D., Profesor asistente, Facultad de Medicina Albert Einstein, Bronx, Nueva York

Desentrañando los mecanismos del desarrollo de las sinapsis, desde las moléculas hasta el comportamiento

Las sinapsis, los lugares donde se envían y reciben señales entre neuronas, son la clave para el funcionamiento de los circuitos neuronales que subyacen al comportamiento. Comprender cómo se desarrollan las sinapsis a nivel molecular y cómo el desarrollo sináptico influye en el comportamiento es el objetivo de la investigación del Dr. Kurshan. El modelo dominante sostiene que una clase de proteínas llamadas moléculas de adhesión a células sinápticas (sCAM) inician el proceso, estando especialmente indicada una familia de sCAM llamadas neurexinas, que están altamente asociadas con trastornos del neurodesarrollo como el autismo. Pero la investigación in vivo muestra que eliminar las neurexinas no elimina las sinapsis. Entonces, ¿cómo funciona el proceso?

El Dr. Kurshan utiliza la lombriz intestinal C. elegans como sistema modelo para resolver esto. Su trabajo indica que las proteínas de la estructura citosólica presináptica pueden autoasociarse con la membrana celular y luego reclutar neurexinas para estabilizar las sinapsis. En su nueva investigación, utilizando imágenes, proteómica, modelado computacional y manipulación transgénica, ella y su laboratorio pretenden identificar qué proteínas y componentes de la membrana celular están involucrados y cómo interactúan. Un objetivo adicional analiza diferentes variantes de neurexina (corta y larga) para ver cuáles son sus funciones y cómo su pérdida conduce a defectos de circuito y de comportamiento. La investigación tiene implicaciones para una variedad de trastornos neurológicos relacionados con defectos sinápticos.

Scott Linderman, Ph.D., Profesor asistente, Instituto de Estadística y Neurociencias Wu Tsai, Universidad de Stanford, Stanford, CA

Métodos de aprendizaje automático para descubrir estructuras en datos neuronales y de comportamiento

Las contribuciones del Dr. Linderman a la neurociencia no radican en experimentos de laboratorio o en la realización de registros neuronales, sino en el desarrollo de métodos de aprendizaje automático que pueden gestionar y extraer conocimientos de las asombrosas cantidades de datos que producen este tipo de investigaciones. Con la tecnología moderna, los investigadores están capturando grabaciones de alta resolución de una gran cantidad de neuronas en todo el cerebro y observando simultáneamente comportamientos de animales que se comportan libremente durante largos períodos de tiempo. Linderman y su equipo se asocian con laboratorios de investigación para desarrollar métodos probabilísticos de aprendizaje automático para encontrar patrones en todos esos datos.

El laboratorio de Linderman se centra específicamente en neuroetología computacional y modelado probabilístico; esencialmente, descubrir cómo construir y ajustar modelos estadísticos al tipo de datos que los investigadores producen hoy. Sus proyectos en curso y futuros demuestran la amplitud de formas en que se puede aplicar el aprendizaje automático a la investigación neuronal: un proyecto analiza el impacto de la liberación de dopamina en el comportamiento, otro compara los efectos neuronales y conductuales del neuromodulador serotonina y un tercero estudia el aprendizaje a lo largo de toda la vida. Grabaciones de vídeo de killis turquesa africanos que se comportan libremente: el tipo de datos que, por su gran volumen y complejidad, los investigadores no pueden analizar eficazmente utilizando métodos tradicionales. Linderman aborda el trabajo como un socio integrado con colaboradores experimentales y, al desarrollar métodos para resolver los problemas de la neurobiología, también está ayudando a avanzar en los campos de la estadística y el aprendizaje automático.

Swetha Murthy, Ph.D., Profesor asistente, Instituto Vollum, Universidad de Ciencias y Salud de Oregón, Portland, Oregón

Mecanosensación para guiar la morfología celular

La mecanosensación –o la detección de fuerza física por parte de una célula o una neurona– es una función sorprendentemente sutil y multipropósito mediada por ciertos canales iónicos (entre otras proteínas) en la membrana celular. Un ejemplo obvio es el sentido del tacto: las neuronas pueden detectar presión, estiramiento y más. El laboratorio del Dr. Murthy está investigando un caso de mecanosensación a mucha menor escala con profundas implicaciones para la salud neuronal: el proceso de mielinización, en el que células especializadas llamadas oligodendrocitos (OL) forman una vaina alrededor de un nervio para mejorar la conducción.

Se plantea la hipótesis de que las señales mecánicas (entre otros factores) pueden regular la morfología y la mielinización del OL, pero los mecanismos subyacentes siguen siendo desconocidos. El laboratorio de Murthy está estudiando el canal iónico activado mecánicamente TMEM63A, que se expresa en OL, para revelar cómo estos canales podrían mediar en la mielinización y, a su vez, arrojar luz sobre cómo las señales mecánicas guían el proceso. Utilizando técnicas de patch-clamp in vitro y manipulación genética, Murthy confirmará la mecanosensibilidad OL y si está mediada por TMEM63A, luego evaluará la dependencia de la mielinización de TMEM63A comparando cerebros de ratones en diferentes puntos de su desarrollo que tienen o no genes TMEM63A. silenciado. Finalmente, experimentos in vivo con pez cebra observarán y documentarán la mielinización en tiempo real y determinarán la dependencia de este proceso de TMEM63A. Comprender cómo puede funcionar la mielinización (y cómo puede fallar) será útil para los investigadores que estudien una variedad de condiciones relacionadas con la mielinización, como las leucodistrofias hipomelinizantes, además de ampliar la comprensión de la mecanosensación.

Karthik Shekhar, Ph.D., Ingeniería Química y Biomolecular/Instituto de Neurociencia Helen Wills, Universidad de California, Berkeley, Berkeley, CA

Evolución de la diversidad y los patrones neuronales en el sistema visual

El laboratorio del Dr. Shekhar busca comprender cómo evolucionaron los diversos tipos neuronales y su organización para satisfacer las necesidades de diferentes animales. Su investigación se centra en el sistema visual del cerebro, específicamente la retina y la corteza visual primaria, que están notablemente bien conservadas en especies separadas por cientos de millones de años de evolución. Al comprender la composición neuronal en las retinas de diferentes especies y cómo se organizan esas neuronas, espera descubrir cómo ha actuado la evolución para adaptarse a distintos requisitos visuales y, además, descubrir los fundamentos genéticos de la red neuronal y la evolución del cerebro.

La investigación de Shekhar examinará la conservación evolutiva y la divergencia de los tipos neuronales en la retina de varias especies de vertebrados, desde peces hasta aves y mamíferos, y utilizará enfoques computacionales para reconstruir la evolución de la diversidad neuronal. Examinará si la evolución condujo al surgimiento de nuevos tipos o a la modificación de tipos existentes, incluidos cambios en la morfología, función o conectividad. Un esfuerzo simultáneo investigará la corteza visual, una estructura común a todos los mamíferos, y se centrará en rastrear los orígenes de las primeras épocas de desarrollo conocidas como "períodos críticos", donde las redes neuronales del cerebro muestran una plasticidad exquisita ante la experiencia sensorial. La investigación ayudará a mostrar cómo se produjeron las adaptaciones evolutivas en el sistema visual, lo que también señalará el camino para futuras investigaciones sobre cómo evolucionaron otras partes del cerebro. Un principio rector que subyace al enfoque de Shekhar es que las colaboraciones interdisciplinarias (con ingenieros, neurocientíficos, médicos y científicos computacionales) pueden aportar nuevos enfoques para abordar algunas de las grandes cuestiones de la neurociencia.

Tanya Sippy, Ph.D., Profesor asistente, Facultad de Medicina Grossman de la Universidad de Nueva York, Nueva York, NY

Modulación de las células y sinapsis del cuerpo estriado mediante señales de movimiento de dopamina

La dopamina es quizás el neuromodulador más conocido, en gran parte debido al papel que desempeña en la señalización de la recompensa. Sin embargo, la dopamina también desempeña un papel clave en el movimiento, lo que queda claramente demostrado por la incapacidad de los pacientes con enfermedad de Parkinson, un trastorno de la dopamina, para iniciar movimientos. El Dr. Sippy tiene como objetivo ayudar a aprender más sobre cómo la dopamina está involucrada en el movimiento, a través de mediciones in vivo muy precisas de las fluctuaciones de la dopamina simultáneamente con el potencial de membrana en las neuronas objetivo.

Las grabaciones del potencial de membrana permiten a los miembros del laboratorio del Dr. Sippy medir dos propiedades de las neuronas que se sabe que se ven afectadas por la neuromodulación: 1) la fuerza de las entradas sinápticas y 2) la excitabilidad de las neuronas que determina cómo responden a estas entradas. Pero medir tanto las fluctuaciones de dopamina como el potencial de membrana en una célula es muy difícil. El trabajo de Sippy depende del descubrimiento de que la actividad de la dopamina se refleja en los dos hemisferios del cerebro, por lo que su medición y el potencial de membrana se pueden realizar en lados opuestos y aun así tener resultados fuertemente correlacionados. Con estas grabaciones realizadas, Sippy manipulará optogenéticamente el sistema de dopamina y verá cómo la activación o supresión de la dopamina afecta las propiedades de las neuronas objetivo, y cómo esto afecta las acciones del animal.

Moriel Zelikowsky, Ph.D., Profesor asistente, Universidad de Utah, Salt Lake City, UT

Control cortical neuropéptido del aislamiento social

El aislamiento social prolongado puede afectar negativamente la vida de los mamíferos, lo que resulta en deterioro cognitivo, enfermedades cardíacas y cambios de comportamiento, incluido un fuerte aumento de la agresión. Si bien muchos estudios han analizado el control subcortical de formas naturales de agresión, como las que caracterizan la defensa territorial o la protección de la descendencia, pocos han analizado las formas patológicas de agresión o su control de arriba hacia abajo. El Dr. Zelikowsky pretende comprender mejor el mecanismo y los circuitos corticales implicados en el aumento de la agresión como resultado del aislamiento social crónico.

La investigación inicial utilizando un modelo de ratón identificó un papel para el neuropéptido taquiquinina 2 (Tac2) como neuromodulador subcortical del miedo y la agresión inducidos por el aislamiento: cuando se silenciaba la señalización de Tac2, la agresión se reducía en ratones aislados; cuando se activaba, la agresión aumentaba incluso en ratones no aislados. Fundamentalmente, también se descubrió que Tac2 estaba regulado positivamente en la corteza prefrontal medial (mPFC) después del aislamiento social; sin embargo, su función en la corteza sigue siendo desconocida. Investigaciones futuras examinarán ahora exactamente cómo las interneuronas Tac2 en el mPFC median la agresión en animales socialmente aislados. La investigación utiliza perturbaciones específicas de tipos celulares en ratones que han experimentado aislamiento social y están expuestos a encuentros con ratones "intrusos" del mismo sexo en su espacio. El aprendizaje automático se utiliza para identificar grupos de comportamiento, que se asignan a imágenes de la actividad cerebral. Al comprender cómo el aislamiento puede cambiar el cerebro de los mamíferos, los futuros investigadores podrán comprender mejor los efectos de la privación social prolongada en los humanos y cómo abordarlos.