Completado el primer mapa del cerebro de un insecto y sus conexiones neuronales
Es el mapa cerebral más avanzado hasta la fecha, afirman sus cartógrafos. Pertenece a un insecto –la larva de una mosca– y representa “un logro histórico” que, en palabras de los autores, acerca a los científicos a la verdadera comprensión “del mecanismo del pensamiento”. El hito, confían, servirá de base para futuras investigaciones sobre el cerebro y el aprendizaje de las máquinas. Se publica este jueves en la revista Science.
Lo que ha elaborado este equipo internacional es un diagrama detallado que traza cada conexión neuronal del cerebro; un conectoma, en jerga especializada. En este caso pertenece a una cría de mosca del vinagre –la larva de Drosophila melanogaster– y es, hasta la fecha, el mapa más completo y extenso del cerebro de un insecto. Incluye 3.016 neuronas y todas las conexiones entre ellas: en total, 548.000 sinapsis.
La drosófila se emplea a menudo en trabajos de genética por su corto ciclo de vida y porque se reproduce rápidamente, lo que permite estudiar varias generaciones con facilidad. El trabajo ha sido dirigido por las universidades Johns Hopkins y la de Cambridge.
“Han pasado 50 años y éste es el primer conectoma cerebral. Es la prueba de que podemos hacerlo”, señala el autor principal del estudio, Joshua T. Vogelstein, ingeniero biomédico especializado en conectómica, el estudio de las conexiones del sistema nervioso. “Si queremos entender quiénes somos y cómo pensamos, parte de ello consiste en comprender el mecanismo del pensamiento. Y la clave para ello es saber cómo se conectan las neuronas entre sí”, añade Vogelstein, citado en una nota de prensa de la Universidad Johns Hopkins.
Más que un simple 'mapa'
Pero lo que los científicos han elaborado va más allá de un mapa meramente descriptivo, sino que permite modelar cómo se mueve la información por esa red.
Al nutrido equipo pertenece el neurocientífico catalán Albert Cardona. Este profesor del departamento de Fisiología, Desarrollo y Neurociencia de la Universidad de Cambridge explica con más detalle a elDiario.es cómo están usando el mapa: “Exploramos la transmisión de señales nerviosas desde las neuronas sensoriales –por ejemplo, las olfativas de la nariz, o los fotorreceptores de los ojos– hasta las neuronas que proyectan a los centros motores del equivalente de la espina dorsal de la mosca. Para ello, desarrollamos un algoritmo nuevo, que llamamos cascada de transmisión, porque justamente es eso lo que traza: la probabilidad, dado el peso de la conexión sináptica, de que una neurona transmita una señal a otra. Con esta información, junto con los detalles moleculares que indican si una neurona excita o inhibe a otra, podemos ahora formular modelos computacionales del funcionamiento del cerebro”.
Simular el funcionamiento del cerebro completo es uno de los objetivos de Cardona y sus colaboradores en el Laboratorio de Biología Molecular del Consejo de Investigación Médica de Reino Unido: “Las simulaciones del circuito completo del cerebro entero están de camino y espero que se complete su construcción y análisis en un par de años. El objetivo es generar un modelo que, basado en el mapa del cableado, sea capaz de reproducir los datos que tenemos del comportamiento de este animal. Por ejemplo, las respuestas motoras –el movimiento– ante estímulos concretos, ya sean visuales, olfativos, de temperatura u otros”.
El objetivo es generar un modelo que, basado en el mapa del cableado, sea capaz de reproducir los datos que tenemos del comportamiento de este animal
Este investigador pone cautelas cuando se le pregunta si con el conectoma se puede simular el proceso de “pensar” y prefiere referirse a “computaciones que ejecutan los circuitos neuronales”. Esas computaciones, comenta, “incluyen memoria a muy corto plazo –segundos–, memoria a medio plazo –minutos y horas– o a largo plazo –días enteros–, y las integran con las sensaciones tanto internas –por ejemplo, si el animal tiene hambre o no– y las externas –si hace frío o huele comida–, y las decisiones que toma [el sujeto] integrando toda esta información”.
Un gusano y un premio Nobel
El primer intento de cartografiar un cerebro –un estudio de 14 años sobre el gusano redondo [Caenorhabditis elegans] iniciado en la década de 1970– acabó desembocando en un mapa parcial y, en última instancia, en un premio Nobel. Desde entonces, se han cartografiado conectomas parciales en moscas, ratones e incluso seres humanos, pero estas reconstrucciones suelen representar sólo una pequeña fracción del cerebro total. Sólo se han generado conectomas completos de varias especies pequeñas con unos pocos cientos o miles de neuronas en sus cuerpos: el gusano redondo, una larva de ascidio y una de anélido marino.
Cartografiar cerebros enteros es difícil y lleva mucho tiempo, incluso con la mejor tecnología moderna. Para obtener una imagen completa a nivel celular de un cerebro es necesario dividirlo en cientos o miles de muestras de tejido individuales, todas las cuales tienen que ser analizadas con microscopios electrónicos antes del laborioso proceso de reconstruir todas esas piezas, neurona por neurona, en un retrato completo y preciso de un cerebro.
El cerebro de un ratón es un millón de veces mayor que el de una cría de mosca de la fruta, lo que significa que la posibilidad de cartografiar algo parecido a un cerebro humano no es probable en un futuro próximo
Ha llevado más de una década en hacerlo con la cría de mosca del vinagre. Se calcula que el cerebro de un ratón es un millón de veces mayor que el de una cría de drosófila, lo que significa que la posibilidad de cartografiar algo parecido a un cerebro humano no es probable en un futuro próximo, “quizá ni siquiera en nuestras vidas”, apuntan en el comunicado de prensa.
El equipo ha elegido a propósito la larva de la mosca del vinagre porque, aun siendo un insecto, la especie comparte gran parte de su biología fundamental con los humanos, incluida una base genética comparable. “A efectos prácticos –indican los autores– su cerebro relativamente compacto permite obtener imágenes y reconstruir sus circuitos en un plazo razonable”.
Aun así, el trabajo ha llevado 12 años a las universidades de Cambridge y Johns Hopkins. Sólo la obtención de imágenes supuso invertir aproximadamente un día por neurona. Los investigadores de Cambridge han creado las imágenes del cerebro en alta resolución y las han estudiado manualmente para encontrar neuronas individuales, trazando rigurosamente cada una de ellas y relacionando sus conexiones sinápticas. Cambridge cedió luego los datos a la Johns Hopkins, donde el equipo pasó más de tres años utilizando el código original que crearon para analizar la conectividad del cerebro. El equipo de la Johns Hopkins desarrolló técnicas para encontrar grupos de neuronas basándose en patrones de conectividad compartidos, y luego analizó cómo podía propagarse la información por el cerebro.
El Alzheimer y el Parkinson en el punto de mira
Uno de los objetivos de esta disciplina –la conectónica– es ofrecer herramientas para conocer mejor enfermedades neurodegenerativas, tales como el Alzheimer y el Parkinson. A esta última dolencia se dedica una de las líneas de investigación del laboratorio de Cardona: “Establecer el diagrama de conexiones natural, sin alteraciones causadas por enfermedades, es un paso previo y necesario al estudio del efecto de las enfermedades sobre el cableado del cerebro y su funcionamiento. La comparación del cableado natural sano con el alterado en el transcurso de una enfermedad sería la base para estudiar maneras de aliviar el impacto de la enfermedad”.
En el caso del estudio publicado hoy, al tratarse de larvas jóvenes los investigadores no han hallado evidencias de degeneración neuronal. Más bien al contrario, apunta el investigador catalán: “Encontramos un pequeño porcentaje, un 4%, de neuronas que nacieron pero no se desarrollaron del todo todavía”.
A pesar de las dificultades, se espera que los científicos se enfrenten, posiblemente en la próxima década, al reto de cartografiar el cerebro del ratón
Al final, el equipo de la Johns Hopkins y de la Universidad Cambridge trazó un gráfico de cada neurona y cada conexión, y clasificó cada neurona por la función que desempeña en el cerebro. Descubrieron que los circuitos más activos del cerebro eran los que conducían y alejaban a las neuronas del centro del aprendizaje (en el caso de la drosófila, el llamado ‘cuerpo pedunculado’, el equivalente en insectos al hipocampo de los mamíferos).
Los métodos desarrollados, aseguran los autores, son aplicables a cualquier proyecto de conexiones cerebrales, y su código está a disposición de quien intente cartografiar un cerebro animal aún mayor, apunta Vogelstein, añadiendo que, a pesar de las dificultades, se espera que los científicos se enfrenten, posiblemente en la próxima década, al reto de cartografiar el cerebro del ratón.
Otros equipos están trabajando, en paralelo, en un mapa del cerebro adulto de la mosca del vinagre. El equipo espera que la continuación del estudio revele aún más principios computacionales y pueda inspirar nuevos sistemas de inteligencia artificial. “Lo que hemos aprendido sobre el código de la mosca del vinagre tendrá implicaciones para el código humano. Eso es lo que queremos entender: cómo escribir un programa que conduzca a una red cerebral humana”, dice Vogelstein.
Un trabajo “espectacular”
“El trabajo me parece espectacular. Es riguroso y de buena calidad (...) Estos datos son importantes para entender las computaciones cerebrales y cómo generan el comportamiento. (...) Este empujón del mapeo de todas las conexiones de [la] larva, puede también revolucionar la neurociencia”, señala en declaraciones al SMC España Rafael Yuste, profesor de Ciencias Biológicas y director del Centro de NeuroTecnología de la Universidad de Columbia, en Nueva York.
En la misma línea –y también al SMC España– se pronuncia Juan Lerma, director del Centro Internacional de Neurociencias Cajal (CINC-CSIC), consejero de la Sociedad norteamericana de Neurociencia y editor jefe de Neuroscience: “Este estudio es un tour de force excepcional. (...) Puede ser tremendamente útil para entender principios sofisticados de integración neuronal y reglas computacionales que pueden ser determinantes en el progreso de múltiples aspectos tan de moda hoy en día como la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. Muchos neurocientíficos pensamos que no podremos entender nuestro cerebro sin conocer con exactitud cómo está organizado. Esta es una creencia generalizada que ya la expresaba Cajal hace más de 100 años”.
El puede ser tremendamente útil para entender principios sofisticados de integración neuronal y reglas computacionales que pueden ser determinantes en aspectos tan de moda hoy en día como la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo
Lerma apunta a una de las claves de este avance: “Uno de los hallazgos (...) es que parece existir una inervación recurrente muy profusa y frecuente en aquellos circuitos que se sabe tienen que ver con el aprendizaje. Esto da pistas de cómo la naturaleza organiza los elementos neuronales con bucles para hacer posible esa función maravillosa que es aprender. O, en otras palabras, la existencia de esa organización ahora revelada dota al sistema de la capacidad de almacenar información. Siguiendo con el ejemplo anterior, comprenderemos qué podemos aprender de esa organización para mejorar la estructura de máquinas y los algoritmos de aprendizaje e inteligencia artificial que pueden usar”.
Este experto, además, considera que no hay que minimizar el logro por el hecho de que estudie un organismo relativamente sencillo: “Estas larvas desarrollan comportamientos complejos, se relacionan, consultan y exploran el entorno, aprenden y realizan conductas motoras complejas como búsqueda de comida, etc. Naturalmente están lejos de los comportamientos típicamente humanos, pero la historia muestra que los principios generales son eso, generales, y los estudios en animales inferiores nos han enseñado cómo funciona el cerebro humano también. Por ejemplo, el mecanismo con el que se genera y transmite un impulso nervioso a lo largo de un nervio humano es exactamente el mismo que en el nervio de un calamar, de una mosca o un ratón. De hecho, fue en el calamar donde se descubrieron todos estos mecanismos”.
10