El primer mapa del cerebro de una larva de mosca ayudará a entender mejor el cerebro de los humanos

Científicos de la Universidad de Cambridge y la Johns Hopkins han completado el mapa cerebral más avanzado hasta la fecha, el de un insecto, un logro histórico en la neurociencia que acerca a los científicos a la verdadera comprensión del mecanismo del pensamiento.

El equipo internacional produjo un diagrama impresionantemente detallado que rastrea cada conexión neuronal en el cerebro de una larva de mosca de la fruta, un modelo científico arquetípico con cerebros comparables a los humanos. El trabajo, que probablemente sustentará futuras investigaciones sobre el cerebro e inspirará nuevas arquitecturas de aprendizaje automático, aparece hoy en la revista Science.

"Si queremos entender quiénes somos y cómo pensamos, parte de eso es comprender el mecanismo del pensamiento", indica el autor principal Joshua T. Vogelstein, ingeniero biomédico de la Johns Hopkins.“Y la clave para eso es saber cómo se conectan las neuronas entre sí”.

El primer intento de mapear un cerebro: un estudio de 14 años del gusano redondo iniciado en la década de 1970, resultó en un mapa parcial y un premio Nobel. Desde entonces, se han mapeado conectomas parciales en muchos sistemas, incluidas moscas, ratones e incluso humanos, pero estas reconstrucciones generalmente representan una pequeña fracción del cerebro total. Sólo se han generado conectomas integrales para varias especies pequeñas con unos pocos cientos a unos pocos miles de neuronas en sus cuerpos: un gusano redondo, una larva de chorro de mar y una larva de gusano anélido marino.

El conectoma de este equipo de una cría de mosca de la fruta, la larva de Drosophila melanogaster, es el mapa más completo y extenso de un cerebro de insecto completo jamás completado. Incluye 3.016 neuronas y cada conexión entre ellas: 548.000. “Han pasado 50 años y este es el primer conectoma cerebral. Es una bandera en la arena que podemos hacer esto”, comenta Vogelstein. “Todo ha estado funcionando hasta esto”.

Mapear cerebros completos es difícil y requiere mucho tiempo, incluso con la mejor tecnología moderna. Obtener una imagen completa a nivel celular de un cerebro requiere cortar el cerebro en cientos o miles de muestras de tejido individuales, todas las cuales tienen que ser capturadas con microscopios electrónicos antes del minucioso proceso de reconstruir todas esas piezas, neurona por neurona, en una imagen completa, retrato preciso de un cerebro. Tomó más de una década hacer eso con la mosca de la fruta bebé. Se estima que el cerebro de un ratón es un millón de veces más grande que el de una mosca de la fruta bebé, lo que significa que la posibilidad de mapear algo parecido a un cerebro humano no es probable en el futuro cercano, tal vez ni siquiera en nuestras vidas.

El equipo eligió deliberadamente la larva de la mosca de la fruta porque, para ser un insecto, la especie comparte gran parte de su biología fundamental con los humanos, incluida una base genética comparable. También tiene comportamientos ricos en aprendizaje y toma de decisiones, lo que lo convierte en un organismo modelo útil en neurociencia. Y para fines prácticos, se pueden obtener imágenes de su cerebro relativamente compacto y se pueden reconstruir sus circuitos en un marco de tiempo razonable.

Aun así, el trabajo le tomó a la Universidad de Cambridge y Johns Hopkins 12 años. Únicamente la imagen tomó alrededor de un día por neurona. Los investigadores de Cambridge crearon las imágenes de alta resolución del cerebro y las estudiaron manualmente para encontrar neuronas individuales, rastreando rigurosamente cada una y vinculando sus conexiones sinápticas.

Cambridge entregó los datos a Johns Hopkins, donde el equipo pasó más de tres años usando el código original que crearon para analizar la conectividad del cerebro. El equipo de Johns Hopkins desarrolló técnicas para encontrar grupos de neuronas basadas en patrones de conectividad compartidos y luego analizó cómo la información podría propagarse a través del cerebro.

Al final, el equipo completo registró cada neurona y cada conexión, y clasificó cada neurona según el papel que desempeña en el cerebro. Descubrieron que los circuitos más activos del cerebro eran los que iban y venían de las neuronas del centro de aprendizaje.

Los métodos desarrollados por Johns Hopkins son aplicables a cualquier proyecto de conexión cerebral, y su código está disponible para cualquiera que intente mapear un cerebro animal aún más grande, dijo Vogelstein, y agregó que, a pesar de los desafíos, se espera que los científicos se enfrenten al ratón, posiblemente dentro del próxima década. Otros equipos ya están trabajando en un mapa del cerebro de la mosca de la fruta adulta. El coautor Benjamin Pedigo espera que el código del equipo pueda ayudar a revelar comparaciones importantes entre las conexiones en el cerebro adulto y larvario. A medida que se generan conectomas para más larvas y de otras especies relacionadas, Pedigo espera que sus técnicas de análisis puedan conducir a una mejor comprensión de las variaciones en el cableado cerebral.

El trabajo de la larva de la mosca de la fruta mostró características de circuito que recordaban sorprendentemente a las arquitecturas de aprendizaje automático prominentes y poderosas. El equipo espera que el estudio continuo revele aún más principios computacionales y potencialmente inspire nuevos sistemas de inteligencia artificial.

“Lo que aprendimos sobre el código de las moscas de la fruta tendrá implicaciones para el código de los humanos”, concluye Vogelstein. “Eso es lo que queremos entender: cómo escribir un programa que conduzca a una red cerebral humana”.