ICMNS 2025: Deu anys de neurociència matemàtica, celebrats a Barcelona

Del 17 al 20 de juny, el Conferència Internacional sobre Neurociència Matemàtica (ICMNS) va celebrar la seva edició del 10è aniversari a Barcelona, ​​atraient més de 150 participants de més de 25 països. Celebrada al Parc de Recerca Biomèdica de Barcelona (PRBB), la conferència d'enguany va confirmar el seu lloc com a important trobada internacional per a aquells que treballen a la intersecció de les matemàtiques, la neurociència i la biologia basada en la teoria.

Organitzada pel Centre de Recerca Matemàtica (CRM), l'edició del 2025 va incloure un programa científic que incloïa 44 presentacions orals i més de 80 pòsters, complementant les conferències magistrals, les xerrades convidades i diversos intercanvis informals. Les xerrades i els pòsters van explorar temes com la codificació neuronal, la dinàmica de xarxes, la plasticitat i l'aprenentatge, les representacions cognitives, els models de camp i la biofísica del processament de la informació. Amb sessions paral·leles celebrades a l'Auditori del PRBB i a la Sala Marie Curie, la conferència va mantenir un ritme constant de discussió i interdisciplinarietat.

Cada matí començava amb una conferència magistral que marcava el to del dia. Elad Schneidman, de l'Institut Weizmann, va inaugurar la conferència presentant una nova classe de models per descodificar l'activitat de la població neuronal. Aquests models es basen en projeccions disperses i no lineals que requereixen quantitats sorprenentment petites de dades d'entrenament. S'escalen de manera eficient a poblacions de centenars de neurones i són compatibles amb circuits neuronals biològicament plausibles. Schneidman també va introduir una regla d'aprenentatge simple basada en soroll i va mostrar com l'escalat sinàptic homeostàtic millora tant l'eficiència com la precisió. Els models no només representen un avenç computacional, sinó que també suggereixen un mecanisme pel qual el cervell podria realitzar inferència bayesiana i aprendre l'estructura en espais de codi neuronal d'alta dimensió.

El dimecres, Tatyana Sharpee, del Salk Institute, va introduir una perspectiva geomètrica sobre l'aprenentatge al cervell. La seva xerrada va mostrar que les respostes neuronals a l'hipocamp s'organitzen segons una geometria hiperbòlica de baixa dimensió, i que aquesta geometria s'expandeix logarítmicament a mesura que els animals exploren el seu entorn. Aquesta expansió s'alinea amb la taxa màxima teòrica d'adquisició d'informació, cosa que indica que les representacions neuronals continuen funcionant de manera òptima a mesura que s'adapten amb l'experiència. Sharpee també va proposar que principis geomètrics i entròpics similars es poden aplicar a altres sistemes biològics, com ara l'evolució viral i la diferenciació cel·lular.

La conferència inaugural de dijous va ser impartida per Tatjana Tchumatchenko, de la Universitat de Bonn, que va explorar com les neurones resolen el complex problema de distribuir milers d'espècies de proteïnes a través d'extensos arbres dendrítics. Mitjançant un model de reacció-difusió, el seu equip va demostrar que la tasca podia regir-se per un principi de minimització d'energia. Les seves prediccions, basades en simulacions computacionals, es van alinear amb dades experimentals a gran escala sobre proteomes i translàtomes neuronals. Això suggereix que les neurones poden afavorir estratègies energèticament eficients per mantenir l'equilibri sinàptic i donar suport a la plasticitat en tota la seva morfologia.

A més de les ponències magistrals, les sessions de ponents convidats van aportar profunditat tècnica i diversitat temàtica. Rafal Bogacz, de la Universitat d'Oxford, va presentar un marc de codificació predictiva que respecta les restriccions biològiques sobre la plasticitat sinàptica. Áine Byrne, de la University College Dublin, va examinar com l'elecció del model de neurona influeix en la dinàmica dels sistemes acoblats a unions comunicants. Alexis Dubreuil (Universitat de Bordeus) va explorar com l'estructura de subpoblacions en xarxes neuronals permet una computació flexible. Stephanie Jones de la Universitat Brown va presentar el Neurosolver Neocortical Humà (HNN), una eina de modelització dissenyada per interpretar senyals EEG i MEG vinculant-los a fenòmens a nivell de circuit. Altres ponents convidats van incloure Soledad Gonzalo Cogno, Anna Levina, Sukbin Limi Jonathan Touboul, cadascuna aportant metodologies i perspectives diferents al diàleg continu entre la teoria i la neurociència.

Un ecosistema pròsper de neurociència computacional a Barcelona

La conferència va mostrar un camp en creixement i cada cop més divers. "La varietat d'enfocaments s'ha ampliat enormement", va assenyalar. Ernest Montbrió (Universitat Pompeu Fabra), un dels organitzadors de l'esdeveniment, «i cada any veiem més interès per part de matemàtics, físics i enginyers que treballen en aquests problemes. Aquesta diversitat de perspectives realment enriqueix el programa».

per Gemma Huguet (Universitat Politècnica de Catalunya-CRM), un dels organitzadors locals, la força de la comunitat barcelonina va tenir un paper central. «Acollir aquesta conferència és un reconeixement de la vibrant escena neurocomputacional que hem construït aquí. Hi ha una forta tradició de col·laboració i interacció, i poder donar la benvinguda a l'ICMNS també és una manera de donar visibilitat a la feina que fem».

El seu col·lega Toni Guillamon (Universitat Politècnica de Catalunya-CRM) va destacar l'evolució del camp en si: «Fa vint anys, la neurociència computacional se centrava en cèl·lules individuals o xarxes petites. Avui dia, amb l'explosió de dades i noves eines, els models matemàtics han de ser més sofisticats. Estem veient més topologia, més teoria de grafs i més profunditat matemàtica, fins i tot si de vegades està amagada sota la superfície de les aplicacions».

La conferència també va posar un èmfasi especial en els joves investigadors. Com Àlex Roxin (CRM) va dir: «L'ICMNS ofereix un entorn equilibrat. No és massa petit, ni massa aclaparador. És el tipus d'entorn on els científics que comencen la seva carrera poden sortir de la seva zona de confort prou per créixer, presentar el seu treball, obtenir comentaris i connectar amb la comunitat en general».

L'ICMNS 2025 va marcar una dècada de creixement per a un camp que encara està en expansió. A mesura que les matemàtiques continuen revelant les estructures ocultes de la funció cerebral i la neurociència planteja noves preguntes per a la modelització matemàtica, el futur d'aquesta col·laboració interdisciplinària sembla més prometedor que mai.