Así es el mapa del cerebro de un insecto

Un grupo de investigadores ha completado el mapa cerebral más avanzado hasta ahora, el de 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 de científicos, dirigido por las universidades Johns Hopkins (Estados Unidos) y de Cambridge (Reino Unido), ha producido 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, publicado este jueves en la revista ‘Science’, probablemente 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", indica Joshua T. Vogelstein, ingeniero biomédico de Johns Hopkins, quien añade: “La clave para eso es saber cómo se conectan las neuronas entre sí”.

No es la primera vez que se busca analizar el cerebro de un insecto

El primer intento de mapear un cerebro animal fue un estudio de 14 años de gusano redondo iniciado en la década de 1970, que resultó en un mapa parcial y un premio Nobel para John Sulston. Desde entonces, se han mapeado conectomas parciales en muchos sistemas, incluidas moscas, ratones e incluso humanos, pero estas reconstrucciones generalmente solo representan una pequeña fracción del cerebro total.

Solo 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 una larva de mosca de la fruta (‘Drosophila melanogaster’) es el mapa más completo y extenso de un cerebro de insecto completo jamás completado. Incluye 3.016 neuronas y 540.000 sinapsis que las conectan.

Mapear cerebros completos es difícil y requiere mucho tiempo, incluso con la mejor tecnología moderna. Obtener una imagen completa en el ámbito 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 de un cerebro.

Los investigadores tardaron más de una década en hacer eso con el insecto protagonista. Se calcula que el cerebro de un ratón es un millón de veces más grande que el de una cría de mosca de la fruta, lo que significa que la posibilidad de mapear algo parecido a un cerebro humano no es probable en el futuro cercano.

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.

Una investigación ardua

12 años destinaron para crear las imágenes de alta resolución del cerebro del insecto y las estudiaron manualmente para encontrar neuronas individuales, rastreando rigurosamente cada una y vinculando sus conexiones sinápticas.

Cambridge paso los datos a Johns Hopkins, donde su equipo pasó más de tres años usando el código original que crearon para analizar la conectividad del cerebro. Este equipo 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 del insecto 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, según Vogelstein.