El cerebro procesa información en tres dimensiones y a velocidades extremadamente altas. Sin embargo, la mayoría de los microscopios actuales reconstruyen los volúmenes de forma secuencial, lo que puede introducir desfases temporales y dificultar el análisis de fenómenos como la sincronización neuronal, la propagación de impulsos nerviosos o la actividad cerebral durante el comportamiento.
La revisión, publicada en Neural Regeneration Research, destaca que la LFM elimina esta limitación al registrar todo el volumen en una única exposición, permitiendo reconstruir imágenes tridimensionales sin necesidad de escanear capa por capa.
Los autores resaltan que esta tecnología ya ha permitido registrar la actividad de miles de neuronas de forma simultánea en organismos como peces cebra, Drosophila y modelos de mamíferos, ampliando el estudio de los circuitos cerebrales durante comportamientos naturales.
Otro avance importante es la incorporación de algoritmos de inteligencia artificial, capaces de acelerar la reconstrucción de las imágenes desde varios minutos hasta tiempos cercanos al procesamiento en tiempo real, facilitando experimentos interactivos y sistemas de análisis inmediato.
La revisión identifica además el registro del voltaje neuronal como uno de los mayores campos de crecimiento para esta tecnología. A diferencia de las imágenes de calcio, que reflejan la actividad neuronal de manera indirecta, las imágenes de voltaje permiten observar directamente los cambios eléctricos de las neuronas, eventos que ocurren en apenas milisegundos.
En este contexto, tecnologías como Squeezed Light-Field Microscopy (SLIM) ya han demostrado la posibilidad de obtener imágenes volumétricas a velocidades del orden de los kilohertz, acercando el objetivo de visualizar potenciales de acción y oscilaciones neuronales prácticamente en tiempo real.
Los investigadores reconocen que aún existen desafíos relacionados con la resolución espacial, la penetración en tejidos profundos y el enorme volumen de datos generado. No obstante, destacan que avances como la iluminación selectiva, la óptica adaptativa digital, los sensores de eventos y nuevas estrategias de inteligencia artificial están mejorando progresivamente el rendimiento sin perder la principal ventaja de la técnica: la adquisición instantánea de volúmenes completos.
Finalmente, los autores señalan que el futuro de la LFM apunta hacia sistemas capaces de combinar información espectral, de fluorescencia y de polarización, permitiendo observar simultáneamente distintos biomarcadores neuronales y metabólicos.
Más que reemplazar a la microscopía confocal, multifotónica o de hoja de luz, la LFM se perfila como una tecnología complementaria para aquellos escenarios donde la velocidad, la sincronización temporal y la adquisición simultánea de grandes volúmenes de información resultan determinantes para comprender el funcionamiento del cerebro.
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