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NEUROCIENCIA

Moscas controladas a distancia para entender cómo funciona el cerebro

Un equipo de científicos crea un modelo matemático que permite predecir el comportamiento de larvas de mosca, un paso para entender cerebros más complejos

La palabra TAXIS (orientación) formada por larvas de mosca controladas a través de impulsos de luz
La palabra TAXIS (orientación) formada por larvas de mosca controladas a través de impulsos de luzMatthieu Louis/CRG

La esperanza en la vida eterna parece tan intensa en los humanos que hasta los más racionalistas tienen resquicios por los que abrazarla. Con lenguaje científico, algunos cerebros como el ingeniero estadounidense Ray Kurzweil defienden que en quince años habrá dispositivos digitales capaces de alcanzar la complejidad de un ser humano. Con esa tecnología y otros avances biotecnológicos, se podría volcar la conciencia de un ser mortal en una máquina donde el individuo viva para siempre.

Lo cierto es que, pese al optimismo de investigadores como Kurzweil, nadie ha logrado crear dispositivos capaces de recrear algo parecido a la inteligencia humana. Dos cifras pueden dar una idea de la magnitud del reto considerando solo aspectos cuantitativos: los humanos tienen alrededor de 85.000 millones de neuronas con 1.000 conexiones de media cada una. Para tratar de afrontar la tarea descomunal de comprender y reconstruir los mecanismos que han dado lugar a la vida inteligente, algunos investigadores han optado por empezar desde abajo, planteando preguntas que, a diferencia de las de Kurzweil, se pueden responder en el presente.

El sistema olfativo de las larvas solo requiere 21 neuronas; el humano, varios millones

Matthieu Louis y su equipo en el Centro de Regulación Genómica (CRG) de Barcelona han elegido larvas de mosca del vinagre, el mismo insecto que le sirvió a Thomas Morgan para poner las bases de la genética moderna desde su laboratorio de la Universidad de Columbia en Nueva York (EEUU). El olfato de estas crías de mosca se sustenta en el trabajo de solo 21 neuronas; el de los humanos, en varios millones.

Para buscar alimento y sobrevivir, las larvas rastrean su entorno avanzando mientras olisquean de un lado al otro. En esa búsqueda, el animal debe identificar cambios de intensidad en el olor de la comida que buscan y tomar las decisiones adecuadas para acercarse a ella. Según explica Louis, pese a la simplicidad de su sistema olfativo, las larvas son muy buenas rastreadoras.

En un estudio anterior, el grupo del CRG había demostrado que la información transmitida por una sola de las 21 neuronas de la nariz de la larva era suficiente para que pudiese seguir un gradiente de olor ascendente. Ahora, en un nuevo trabajo que se publica en la revista eLife, han tratado de describir cómo se representan las señales olfativas en el sistema sensorial de la mosca y conseguir controlar de forma remota su comportamiento.

“Queremos tener un modelo para, a partir de la información a la que sabemos que tiene acceso el animal, hacer una predicción sobre lo que va a hacer”, apunta Louis. “En un ratón, la orden que sigue a partir de la información que recibe se representa en millones de neuronas, por eso es muy difícil definir a qué tipo de información tiene acceso el animal. Pero si restringes la información a una neurona, es posible plantearte hacer modelos”.

Si restringes la información a una neurona, es posible plantearte hacer modelos”

Para analizar la relación entre los estímulos, la actividad de la neurona y el comportamiento de las larvas, los científicos del CRG emplearon una técnica conocida como optogenética. Básicamente, la idea consiste en colocar genes de algas sensibles a la luz dentro de virus inertes, que funcionan como medio de transporte para poder introducirlos en los animales. Una vez en la larva, los genes producen una proteína que funciona como interruptor de la célula, apagándola o encendiéndola en función de las ráfagas de luz azul enviadas por los investigadores. Así, pudieron estimular el sistema olfativo de la larva sin necesidad de olores, solo a través de la luz, y vieron que cuando detectaba una mayor concentración del olor, seguía adelante, porque eso significaba que se estaba acercando a la fuente, y cuando sucedía lo contrario, se paraba para no alejarse de la fuente.

Con toda esta información, varios físicos del equipo elaboraron un modelo matemático para explicar la forma en que los estímulos olfativos se convierten en un comportamiento concreto como seguir adelante, detenerse o girar. Después, probaron el modelo en condiciones naturales y pudieron hacer predicciones realistas sobre el comportamiento de las larvas ante variaciones de la concentración de olores.

Una vez resuelto en un animal tan simple como la larva de la mosca del vinagre el problema de la respuesta ante estímulos olfativos, los investigadores quieren ampliar estos modelos y ver cómo se pueden aplicar a animales más complejos. Al final, se trataría de diseccionar un problema inmenso como el funcionamiento del cerebro para hacerlo abarcable y resolverlo de manera progresiva.

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