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Más cerca de entender la mente humana: un equipo de científicos completa el mapa del cerebro de la mosca de la fruta

El mapa es el más completo y extenso de un cerebro de insecto, ya que incluye 3.016 neuronas y cada una de sus conexiones, en total 548.000

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Más cerca de entender la mente humana: un equipo de científicos completa el mapa del cerebro de la mosca de la fruta

Por Lucía de Mingo

10 de marzo de 2023

Un equipo de investigadores internacional, liderado por el biólogo español Albert Cardona, investigador del Laboratorio de Biología Molecular de Cambridge, ha completado el mapa cerebral de un insecto, en concreto el de una larva de la mosca de la fruta. Esto es un logro histórico en la neurociencia, ya que es el más avanzado hasta la fecha y acerca a los científicos a la verdadera comprensión del mecanismo del pensamiento humano.

El equipo, dirigido por la Universidad Johns Hopkins y la Universidad de Cambridge, consiguió producir un diagrama detallado que rastrea cada conexión neuronal en el cerebro de esta larva.

Universidad Johns Hopkins/Universidad de Cambridge / Diagrama que representa la conectividad neuronal

No hay que perder de vista que su cerebro es muy semejante al del humano por lo que este estudio, que se ha publicado en la revista científica Science, sustentará futuras investigaciones sobre el cerebro e inspirará nuevas arquitecturas de aprendizaje automático. "Si queremos entender quiénes somos y cómo pensamos, parte de eso es comprender el mecanismo del pensamiento, y la clave  es saber cómo se conectan las neuronas entre sí”, afirma Joshua T. Vogelstein, ingeniero biomédico de Johns Hopkins, especializado en proyectos basados ​​en datos, incluido el estudio de las conexiones del sistema nervioso. 

El conectoma (mapa de las conexiones entre las neuronas del cerebro) completado por este equipo es el más completo y extenso de un cerebro de insecto, ya que incluye 3.016 neuronas y cada una de sus conexiones, en total 548.000. Hay que tener en cuenta que un conectoma detalla, a distintas escalas, todas las conexiones que existen no solo entre las neuronas, sino también entre las diferentes zonas del cerebro. “Han pasado 50 años y este es el primer conectoma cerebral. Es una bandera en la arena que podamos hacer esto”, indica Vogelstein. 

Universidad Johns Hopkins/Universidad de Cambridge

Un trabajo complejo que requiere tiempo

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 reconstrucción de todas esas piezas, neurona por neurona. De hecho, a estos investigadores les llevó más de una década llevar a cabo todo este proceso, en concreto 12 años. Por ello, son conscientes de que mapear algo parecido a un cerebro humano no es algo que vaya a ocurrir en un futuro cercano, “tal vez ni siquiera en nuestras vidas”, afirman. Y es que se estima que el cerebro de un ratón es un millón de veces más grande que el de una cría de mosca de la fruta, por ello requiere muchos años de investigación y una serie de desafíos diferentes.

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. Además, para fines prácticos, se pueden obtener imágenes de su cerebro relativamente compactas y se pueden reconstruir sus circuitos neuronales en un marco de tiempo razonable.

Esta investigación con la larva de la mosca de la fruta también ha abierto un horizonte esperanzador a la creación de nuevos sistemas de inteligencia artificial, ya que su mapeo completo mostró características de circuito que recordaban sorprendentemente a las arquitecturas de aprendizaje automático. “Lo que aprendimos sobre el código de las moscas de la fruta tendrá implicaciones para el código de los humanos”, indica Vogelstein. “Eso es lo que queremos entender: cómo escribir un programa que conduzca a una red cerebral humana”.



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