MADRID, 29 Oct. (EUROPA PRESS) -
Biólogos de la Universidad de Michigan, en Estados Unidos, y sus colegas han descubierto una red neuronal que permite a las moscas de la fruta 'Drosophila melanogaster' convertir estímulos externos de intensidad variable en una decisión de "sí o no" sobre cuándo actuar.
La investigación, publicada en la revista 'Current Biology', ofrece pistas sobre cómo funcionan estas decisiones en otras especies, y tal vez incluso podría aplicarse para ayudar a las máquinas de IA a aprender a categorizar información.
Alguien que esté trabajando cerca de una ventana abierta si el ruido exterior es lo suficientemente bajo, es posible que ni siquiera lo note. A medida que el nivel de ruido aumenta gradualmente, comenzará a notarlo más y, finalmente, su cerebro tomará una decisión sobre si debe levantarse y cerrar la ventana.
Pero cómo traduce el sistema nervioso ese aumento gradual y lineal de intensidad en una decisión binaria de "es una pregunta realmente importante --admite el neurocientífico Bing Ye, miembro de la facultad del Instituto de Ciencias de la Vida de la Universidad de Michigan y autor principal del estudio--. Entre la entrada sensorial y la salida del comportamiento hay una especie de 'caja negra'. Con este estudio, queríamos abrir esa caja".
Las imágenes del cerebro en humanos u otros mamíferos pueden identificar ciertas regiones del cerebro que responden a estímulos particulares. Pero para determinar cómo y cuándo las neuronas transforman la información lineal en una decisión no lineal, los investigadores necesitaban un análisis mucho más profundo y cuantitativo del sistema nervioso, señala Ye.
Eligieron trabajar con el organismo modelo 'Drosophila' debido a la disponibilidad de herramientas genéticas que permiten identificar neuronas individuales que responden a estímulos.
Usando una técnica de imágenes que detecta la actividad neuronal a través de la señalización de calcio entre las neuronas, los científicos pudieron producir imágenes de neuroactividad en 3-D de todo el sistema nervioso central de las moscas.
"Lo que vimos fue que, cuando estimulamos las neuronas sensoriales que detectan estímulos dañinos, bastantes regiones del cerebro se iluminan en segundos --explica Yujia Hu, investigadora de la LSI y una de las autoras principales del estudio--. Pero estas regiones cerebrales realizan diferentes funciones. Algunas procesan inmediatamente la información sensorial, otras activan la salida del comportamiento, pero algunas son más para este proceso de transformación que ocurre en el medio".
Cuando las neuronas sensoriales detectan los estímulos externos dañinos, envían información a las neuronas de segundo orden del sistema nervioso central. Los investigadores descubrieron que una región del sistema nervioso en particular, denominada núcleo medial posterior, responde a la información sensorial ya sea silenciando señales menos intensas o amplificando señales más intensas, clasificando eficazmente un gradiente de entradas sensoriales en categorías de "responder" o "no responder".
Las señales se amplifican a través de un mayor reclutamiento de neuronas de segundo orden en la red neuronal, lo que los investigadores denominan amplificación escalonada. Un estímulo leve podría activar dos neuronas de segundo orden, por ejemplo, mientras que un estímulo más intenso podría activar 10 neuronas de segundo orden en la red. La red más grande puede provocar una respuesta conductual.
Pero para tomar una decisión de "sí" o "no", el sistema nervioso necesita una forma no solo de amplificar la información (para una respuesta de "sí"), sino también de suprimir información innecesaria o menos dañina (para una respuesta de "no").
"Nuestro sistema sensorial detecta y nos dice mucho más de lo que nos damos cuenta --asegura Ye, quien también es profesor de biología celular y del desarrollo en la Facultad de Medicina de la UM--. Necesitamos una forma de silenciar esa información, o simplemente tendríamos una amplificación exponencial constante".
Usando las imágenes en 3-D, los investigadores encontraron que las neuronas sensoriales en realidad detectan los estímulos menos dañinos, pero esa información es filtrada por el núcleo medial posterior, a través de la liberación de una sustancia química que reprime la comunicación de neurona a neurona.
Juntos, los hallazgos decodifican el mecanismo biológico que utiliza el sistema nervioso de la mosca de la fruta para convertir un gradiente de información sensorial en una respuesta conductual binaria. Y Ye cree que este mecanismo podría tener aplicaciones mucho más amplias.
"Existe una idea dominante en nuestro campo de que estas decisiones se toman mediante la acumulación de evidencia, lo que lleva tiempo --explica--. En el mecanismo biológico que encontramos, la red está cableada de tal manera que no necesita una fase de acumulación de evidencia. No lo sabemos todavía, pero nos preguntamos si esto podría servir como modelo para ayudar a la IA a aprender a clasificar la información más rápidamente".
