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title: "DIGITALIZANDO EL CEREBRO HUMANO"
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date_published: "2026-09-22T07:24:00-03:00"
date_modified: "2026-09-22T07:35:11-03:00"
author_name: "Pablo Thomasset"
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author_bio: "Ingeniero en Electrónica 1991, urucon2024.org  Chair en IEEE Uruguay, Explotación UTE Rincón del Bonete, miembro AIU, WWF, MSF, EMUR"
category_name: "Actualidad"
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# DIGITALIZANDO EL CEREBRO HUMANO

![FB_IMG_1790072523636](/download/multimedia.normal.94a98ec4e14203ef.bm9ybWFsLndlYnA%3D.webp)

Imagen es el trabajo de *Harvard + Google Research*, publicado en la revista _Science_ en mayo de 2024, pagina 635, después de casi 10 años de trabajo.

![IMG-20260922-WA0005](/download/multimedia.normal.ae87b9c094b5fa8d.bm9ybWFsLndlYnA%3D.webp)

Tomaron solo *1 mm³ de corteza temporal* de una mujer de 45 años operada por epilepsia — del tamaño de medio grano de arroz — y lo cortaron en más de 5.000 láminas ultrafinas para microscopio electrónico.

En esa pizquita encontraron:

- *57.000 células*  
- *230 mm de vasos sanguíneos*  
- *150 millones de sinapsis*  
- Y para reconstruirlo en 3D con IA necesitaron *1.400 terabytes = 1,4 petabytes* de datos

El jefe del proyecto, Jeff Lichtman de Harvard, dijo: _"La palabra 'fragmento' resulta irónica"_ — porque para nosotros un terabyte es gigantesco, pero ahí cabe todo eso.

Y vieron cosas nunca vistas: axones que hacen hasta 50 sinapsis con una misma célula, axones que se enrollan en espiral sobre sí mismos, y pares de neuronas en espejo.

Si eso es 1 mm³, imaginate que tu cerebro tiene alrededor de 1.2 millones de mm³.

Digitalizarlo entero ocuparía hoy unos 1.600 millones de petabytes. Por eso dicen que es como encontrar un universo en un grano de arroz.

El estudio:

*"A petavoxel fragment of human cerebral cortex reconstructed into dense circuit"*  
- Publicado: 10 de mayo de 2024 en la revista *Science*  
- Autores: Shapson-Coe, Januszewski, Berger, etc. Lab de Jeff Lichtman (Harvard) + equipo de conectómica de Google Research  
- Financiado por la Iniciativa BRAIN de los NIH de http://EE.UU.

Muestra oficial interactiva: [https://h01-dot-neuroglancer-demo.appspot.com](https://h01-dot-neuroglancer-demo.appspot.com) (el famoso dataset H01 de Harvard)

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