CEBRA

¿Qué es CEBRA?

CEBRA, abreviatura de Consistent EmBeddings for high-dimensional Recordings using Auxiliary variables, es una herramienta de vanguardia en aprendizaje automático diseñada específicamente para investigadores en neurociencia. Desarrollada por el Mathis Lab en EPFL, este algoritmo de aprendizaje auto-supervisado destaca en la compresión de datos complejos de series temporales —particularmente de grabaciones neurales y conductuales simultáneas— en embeddings latentes interpretables. A diferencia de los métodos lineales tradicionales, CEBRA aprovecha técnicas no lineales para modelar conjuntamente acciones conductuales y actividad neural, descubriendo estructuras ocultas que revelan cómo el cerebro codifica comportamientos adaptativos. Ya sea que estés explorando representaciones neurales en procesamiento sensorial o control motor, CEBRA proporciona un marco flexible que funciona tanto en modos impulsados por hipótesis como en modos de descubrimiento, lo que lo hace invaluable para avanzar en nuestra comprensión de la dinámica cerebral.

Publicado en Nature en 2023, CEBRA ha ganado rápidamente popularidad en las comunidades de neurociencia computacional y aprendizaje automático. Su implementación de código abierto en GitHub permite a investigadores de todo el mundo acceder, modificar y construir sobre esta herramienta, fomentando la innovación colaborativa en decodificación neural y análisis conductual.

¿Cómo funciona CEBRA?

En su núcleo, CEBRA opera a través de un paradigma de aprendizaje contrastivo que alinea datos neurales con auxiliares conductuales para producir embeddings de baja dimensionalidad. El proceso comienza con entradas de alta dimensionalidad, como imágenes de calcio de microscopía de 2 fotones o grabaciones electrofisiológicas de sondas Neuropixels. Estos conjuntos de datos a menudo incluyen variables conductuales como la posición del animal, trayectorias de movimiento o incluso estímulos visuales.

El algoritmo de CEBRA utiliza un enfoque supervisado o auto-supervisado: En modo supervisado, incorpora etiquetas explícitas (por ejemplo, coordenadas espaciales) para entrenar embeddings que maximicen la consistencia conductual. Para el descubrimiento auto-supervisado, se basa en contrastes temporales o estructurales dentro de los datos mismos, asegurando robustez sin necesidad de etiquetas de verdad terreno. La innovación clave radica en su métrica de consistencia, que impone invariancia temporal a través de sesiones y modalidades, resultando en embeddings que no solo son de alto rendimiento, sino también biológicamente significativos.

Por ejemplo, cuando se aplica a datos del hipocampo de ratas de Grosmark y Buzsáki (2016), CEBRA mapea la actividad neural a un espacio de embedding 3D donde la posición y dirección del animal se decodifican con precisión, logrando un error absoluto mediano de solo 5 cm en una pista de 160 cm. Esto demuestra cómo CEBRA desentraña la variabilidad neural para resaltar características relevantes conductualmente, incluso en grabaciones ruidosas y de alta dimensionalidad.

Técnicamente, el método se inspira en avances en aprendizaje de representaciones, incorporando objetivos contrastivos regularizados para evitar el sobreajuste. Una extensión, detallada en un artículo de AISTATS de 2025, introduce mapas de atribución de series temporales, permitiendo a los usuarios visualizar qué características neurales contribuyen más a las predicciones conductuales. Esto hace de CEBRA no solo un compresor, sino una herramienta diagnóstica para interpretar códigos neurales.

¿Cómo usar CEBRA?

Comenzar con CEBRA es sencillo, gracias a su documentación amigable para el usuario y demostraciones. El repositorio oficial en GitHub proporciona código en Python compatible con bibliotecas populares como PyTorch y NumPy. Aquí hay una guía paso a paso:

1. Instalación: Clona el repositorio e instala dependencias a través de pip. Asegúrate de tener acceso a formatos de datos neurales como NWB o archivos MATLAB.

2. Preparación de datos: Carga tus conjuntos de datos neurales-conductuales conjuntos. CEBRA soporta entradas de una sola sesión o múltiples sesiones, manejando imágenes de calcio, electrofisiología o incluso modalidades combinadas.

3. Entrenamiento del modelo: Usa la API proporcionada para inicializar CEBRA con parámetros como dimensión de embedding (por ejemplo, 8-64), escala temporal y variables auxiliares. Para alineación conductual, especifica etiquetas; para modo sin etiquetas, opta por entrenamiento auto-supervisado.

4. Embedding y decodificación: Ejecuta el proceso de embedding para generar espacios latentes. Luego, aplica decodificadores simples como k-nearest neighbors (kNN) para predecir comportamientos —como reconstruir videos vistos a partir de actividad del córtex visual de ratones o decodificar trayectorias motoras de primates.

Demostraciones interactivas, como el notebook de Colaboratory para visualización del hipocampo de ratas, permiten a los usuarios explorar embeddings 3D en tiempo real. Para usuarios avanzados, el código soporta extensiones personalizadas, como integrar características DINO para decodificación de video de conjuntos de datos del Allen Institute (de Vries et al., 2020; Siegle et al., 2021).

Nota que, aunque el uso académico es gratuito, las aplicaciones no académicas pueden requerir contactar la Oficina de Transferencia de Tecnología de EPFL debido a una patente pendiente sobre la técnica de reducción de dimensionalidad.

¿Por qué elegir CEBRA?

En un campo inundado de herramientas de reducción de dimensionalidad como PCA o UMAP, CEBRA destaca por su enfoque explícito en modelado conjunto neural-conductual. Los métodos tradicionales a menudo fallan en capturar dinámicas no lineales o mantener consistencia a través de sesiones, lo que lleva a insights fragmentados. CEBRA aborda esto produciendo embeddings que preservan la estructura temporal y la relevancia conductual, permitiendo tareas downstream como decodificación de alta precisión (por ejemplo, 90%+ para reconstrucción de películas naturales del córtex visual).

Su versatilidad abarca especies —desde ratones y ratas hasta primates— y tareas, incluyendo navegación espacial, procesamiento sensorial y cinemática compleja. Los investigadores lo han usado para descubrir cómo el córtex motor codifica movimientos de alcance (DeWolf et al., 2024) o para alinear datos de 2 fotones y Neuropixels para análisis cross-modalidad. La capacidad sin etiquetas de la herramienta es particularmente útil para estudios exploratorios, donde las hipótesis aún se están formando.

Además, el impacto de CEBRA es evidente en sus citas en venues principales como Nature Neuroscience, ICML, NeurIPS e ICLR. Al facilitar representaciones neurales interpretables, cierra la brecha entre la explosión de datos crudos —de tecnologías de grabación avanzadas— y la necesidad de análisis escalables, acelerando en última instancia descubrimientos en interfaces cerebro-computadora y neurociencia computacional.

¿Para quién es CEBRA?

CEBRA es ideal para neurocientíficos, practicantes de aprendizaje automático y biólogos computacionales que manejan conjuntos de datos neurales a gran escala. Es particularmente adecuado para aquellos que estudian comportamientos adaptativos, donde vincular la actividad neural a acciones es clave —piensa en laboratorios investigando locomoción, visión o toma de decisiones. Estudiantes de posgrado y postdocs apreciarán las demostraciones accesibles para prototipado rápido, mientras que investigadores senior pueden aprovechar sus extensiones para análisis de calidad de publicación.

Si estás trabajando en interfaces cerebro-máquina, decodificando señales neurales para prótesis o incluso modelos de cognición inspirados en IA, CEBRA ofrece una solución robusta y de código abierto. Su énfasis en la consistencia lo hace una opción principal para experimentos multi-sesión, asegurando resultados reproducibles a través de laboratorios.

Las mejores formas de maximizar el valor de CEBRA

Para sacar el máximo provecho de CEBRA, combínalo con herramientas complementarias: Úsalo junto con software de clasificación de picos para electrofisiología o sistemas de seguimiento conductual como DeepLabCut. Para visualización, intégralo con bibliotecas como Plotly para gráficos 3D interactivos de embeddings.

Desafíos comunes, como manejar conjuntos de datos desequilibrados, pueden mitigarse ajustando los parámetros de pérdida contrastiva —detallados en la documentación. La retroalimentación de usuarios de la comunidad de GitHub resalta su eficiencia en hardware estándar, procesando gigabytes de datos en horas en lugar de días.

En resumen, CEBRA no es solo otro algoritmo; es una herramienta transformadora que democratiza el análisis neural avanzado. Al revelar el lenguaje latente del cerebro a través de lentes conductuales, empodera a los investigadores para decodificar la base neural del comportamiento con una claridad y precisión sin precedentes. Para las últimas actualizaciones, sigue el proyecto en Twitter o da estrella al repositorio —tu próximo avance en neurociencia podría estar a solo un embedding de distancia.