Imprimir

Física

Neuronas artificiales

Una computadora reemplaza a las células nerviosas de cangrejos y langostas

Durante media hora el cangrejo azul o jaiba azul permanece cubierto por hielo en una heladera portátil en el laboratorio del físico Reynaldo Daniel Pinto, de la Universidad de São Paulo (USP). Cuando se retira de allí, ya está anestesiado por la baja temperatura. Sobre el banco de trabajo, el investigador abre el carapacho de ese crustáceo llamado Callinectes sapidus y lo examina por dentro. Entre los ojos está el cerebro e, inmediatamente debajo, el estómago.

Daniel Pinto identifica las 30 neuronas que controlan el sistema de digestión y de masticación del cangrejo azul, los aísla cuidadosamente e inicia una operación delicada: con el auxilio de un microscopio, implanta en una de esas células nerviosas un electrodo de vidrio relleno con una solución de cloruro de potasio, cuya punta es más fina que un cabello. Unos hilos de cobre conectan ese electrodo a un circuito electrónico que convierte los impulsos nerviosos en números digitales, que puede entender una computadora común, que ahora cumple un papel especial: reemplaza a una de las células extraídas y actúa como una neurona artificial. He ahí, un cangrejo biónico.

En este experimento, el físico evalúa la capacidad de la computadora de ejecutar la misma función que una neurona llamada disparadora anterior, una de las 14 células nerviosas que componen el circuito pilórico, que comanda el transporte de alimento del estómago hacia el intestino. Si una de estas neuronas es destruida o se interrumpe la comunicación con los centros nerviosos en el cerebro, los demás pasan a emitir señales eléctricas desordenadas y la digestión cesa. Es entonces que la computadora entra en juego: debidamente programada, se transforma en una neurona virtual que se comporta como su similar biológico, de modo semejante a un marcapasos.

Otro electrodo clavado en la neurona inyecta una corriente con iones – partículas atómicas cargadas electrónicamente – de potasio y de cloro que emigran a la célula. Se recrea así en la célula el ambiente químico necesario para la transmisión del impulso nervioso. Tan pronto como recibe el estímulo, la célula nerviosa del cangrejo reacciona y transmite la información a las neuronas siguientes. En menos de dos segundos, un mensaje llega al estómago y los movimientos de la musculatura vuelven a empujar el alimento rumbo al intestino.

Con esta misma técnica es posible estudiar de qué manera diferentes tipos de sinapsis, las conexiones entre las neuronas, actúan en el procesamiento de información, como se informa en un artículo publicado en junio en Neuroscience. “Es un juego de preguntas y respuestas en que intentamos comprender el lenguaje usado por las neuronas”, dice Daniel Pinto. El desarrollo de estas neuronas artificiales es un desdoblamiento del Proyecto Temático coordinado por el físico Iberê Luiz Caldas, que ya generó como resultado un modelo de previsión del comportamiento de las bolsas de valores (lea en Pesquisa FAPESP nº 65).

Si bien aún no comprenden el lenguaje de las neuronas, los físicos consiguen al menos descifrar algunas de sus respuestas. En el marco de otro experimento, el equipo de la USP simuló el funcionamiento de un grupo de neuronas que integra el conjunto de 30 células nerviosas del circuito nervioso ligado a la masticación y a la digestión del cangrejo azul, una especie encontrada en la costa brasileña y apreciada por su sabrosa carne. Asociados al control de la masticación, 11 de estas 30 neuronas transmiten las informaciones a un ritmo mucho más lento que las del circuito pilórico. Cuando se interrumpe la comunicación entre estas células y el ganglio central, el grupo completo de neuronas deja de funcionar: los músculos que mueven los dientes, ubicados en el estómago del cangrejo, se paralizan. Esta vez la computadora no actúa solamente como un marcapasos que dispara señales eléctricas a un ritmo constante: también recibe e interpreta señales emitidas por las células nerviosas, antes de enviar otra pulsación eléctrica.

Las cuatro ecuaciones
Debidamente programada, la computadora envía estímulos eléctricos a una neurona específica del circuito desconectado “el gástrico lateral” y se vuelve a hacer silencio. Al ser provocado, el gástrico lateral reacciona con un rebote y devuelve el impulso eléctrico a la neurona artificial, antes de quedar nuevamente inactiva. Se crea así un ciclo de estímulos, rebotes y silencios que afecta a las demás neuronas del grupo. El resultado final es que el ritmo de funcionamiento del circuito es recuperado – y la masticación se vuelve a manifestar. “La simple presencia del rebote y el ciclo de respuestas y ausencias de actividad que acaba creando parecen ser suficientes para que el circuito vuelva a la normalidad, sin la necesidad de una neurona marcapasos”, dice Daniel Pinto.

El científico no imaginaba que tendría que estudiar el comportamiento de las neuronas. Durante su doctorado, trabajó con la Teoría del Caos y explicó los comportamientos de las gotas de agua que gotean de un grifo semiabierto. La convivencia con ecuaciones que buscan prever el despliegue de fenómenos complejos fue fundamental para el giro en su carrera. Durante su posdoctorado en la Universidad de California, en San Diego, Estados Unidos, Daniel Pinto aplicó la física al estudio de la actividad de las neuronas de otros crustáceos, las langostas rojas de California (Panulirus interruptus), que miden hasta 40 centímetros. Fue cuando desarrolló el programa que hace que una computadora común actúe como una neurona.

Daniel Pinto rescató un modelo matemático de neurona que trabaja con tres ecuaciones de la Teoría del Caos y le agregó una cuarta ecuación. Pudo así construir un circuito electrónico capaz de emitir señales eléctricas y actuar como una neurona artificial; pero había limitaciones. Cuando quería cambiar el mensaje enviado a las células biológicas, tenía que comenzar nuevamente de cero y construir otro circuito. Con el aumento de la velocidad y de la capacidad de memoria de las computadoras, creó un programa basado en aquellas cuatro ecuaciones, que permite que la máquina actúe como una neurona digital. Ahora el estudioso consigue alterar las variables de las ecuaciones y hacer una misma máquina enviar órdenes diferentes para las neuronas verdaderas.

Este programa podría llevar a la producción de prótesis anatómicas conteniendo neuronas artificiales. Una vez perfeccionado, podría también auxiliar en el tratamiento de personas con parálisis en los brazos y en las piernas; pero eso todavía es futurología. El físico Antonio Carlos Roque da Silva Filho, de la USP de Ribeirão Preto, mezcla optimismo y cautela al explicar el estadio actual de las investigaciones en el área. “En las últimas tres décadas se produjo una gran cantidad de información sobre el funcionamiento del cerebro humano”, dice. El desafío es ahora construir modelos matemáticos y computacionales que interpreten los datos generados. “Fenómenos vinculados a la percepción y a las emociones, como la memoria y la conciencia”, afirma Silva Filho, “aún permanecen siendo ilustres desconocidos”.

El Proyecto
Dinámica no lineal
Modalidad
Proyecto Temático
Coordinador
Iberê Luiz Caldas – Instituto de Física de la USP
Inversión
R$ 476.477,50

Republish