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Ciencia

El alfabeto de la visión

Un equipo de científicos brasileños identifica el patrón de las señales eléctricas que conducen la información de los ojos al cerebro de las moscas.

Quien ya ha intentado aplastar a una de aquellas moscas verdosas que insisten en molestar en las parrilladas sabe que no es fácil. Es que el tiempo de reacción de esos insectos es mucho menor que el de los seres humanos: la mosca se prepara para desviarse de un manotazo en 30 milésimas de segundo, mientras que demoramos al menos cuatro veces más para girar la mano e intentar acertarle. Midiendo la transmisión de impulsos eléctricos emitidos por unas neuronas asociadas a la visión de un moscardón, un trío de físicos comienza a develar como las informaciones captadas por los ojos del  insecto logran llegar tan rápidamente y preservadas a punto tal de conservar los datos esenciales sobre el ambiente al sistema nervioso central, responsable del comando para cambiar la inclinación de las alas y variar la dirección del vuelo, escapando del mata moscas.

En la Universidad de São Paulo en São Carlos, interior del estado, el físico Roland Köberle sometió moscardones de la especie Chrysomya megacephala  a sesiones de 40 minutos de vuelo simulado. En un trabajo casi de artesano, él prende la mosca en un tubo de plástico por la parte del cuerpo que correspondería a los hombros e introduce electrodos microscópicos en un par especial de neuronas localizadas en la cabeza del insecto: las neuronas H1, sensibles a los movimientos que ocurren en la dirección horizontal y permiten  a la mosca saber si está haciendo una curva hacia la derecha o hacia la izquierda. Si la mosca vuela en línea recta, esas neuronas disparan señales eléctricas (impulsos nerviosos) con la misma frecuencia. Cuando desvía el vuelo para el lado derecho, por ejemplo, aumenta la frecuencia de impulsos emitidos por la neurona del lado derecho. Lo mismo ocurre con la neurona de la izquierda si ella se mueve para el lado contrario.

En cada sección la mosca ve una especie de video clip ultra rápido en un monitor especial, en el cual barras verticales que aparecen en posiciones variadas a la derecha o a la izquierda a cada 2 milésimas de segundo recrean para el insecto la sensación de encontrarse en pleno vuelo. Al mismo tiempo, un computador registra las señales eléctricas que las neuronas H1 disparan como reacción a más de 1 millón de estímulos visuales que la mosca recibe durante el experimento. El análisis de esos impulsos eléctricos mostró que todos tienen características semejantes. Lo que cambia es el  intervalo que separa un impulso de otro, una especie de silencio neural, que varió de 2 a 200 milisegundos. Los intervalos cortos sugieren la necesidad de una respuesta rápida a los estímulos visuales, ya los largos aparecen cuando la neurona no está siendo estimulada, dice Köberle. La comparación de esos datos brutos, sin embargo no traía mucha información para el investigador porque la variación de esos intervalos era muy grande: el silencio neural más largo duraba cien veces más que el más corto.

Letras y números
Köberle decidió entonces reagrupar esos intervalos no más por la unidad de duración (milisegundo), sino por fajas de duración, que generalmente comprendían varios milisegundos. Para simplificar, atribuyó una letra del alfabeto a cada una de esas fajas y pasó, por ejemplo, a llamar a a los intervalos con hasta 4 milisegundos de duración, b a aquellos entre 5 y 20 milisegundos, y así sucesivamente. Por medio de cálculos hechos en alianza con otros dos físicos brasileños  Murilo Baptista, actualmente en la Universidad de Potsdam, Alemania, y Celso Grebogi, profesor de la Universidad de Aberdeen, en  Escocia , Köberle constató que 15 letras o menos ya representarían toda aquella variedad de silencios neurales. Mejor todavía: cuatro letras diferentes (a, b, c, d) bastaban, siempre que estuvieran asociadas a palabras con hasta diez letras, comprensibles solamente por las neuronas.

Al traducir las secuencias de impulsos eléctricos y silencios emitidos por las neuronas H1 del moscardón para ese alfabeto neural, Baptista, Grebogi y Köberle encontraron por fin algún orden por detrás de la aparente confusión. Los impulsos e intervalos se repetían según  patrones que volvían a aparecer en escalas cada vez menores  por ejemplo, aaabbbccc, aabbcc, abc. Conocido como multifractal, ese patrón es semejante al que se observa en el diseño formado por la espuma de un café cremoso perturbada por una cuchara en movimiento y puede ser descrito por las fórmulas matemáticas de la Teoría de Sistemas Dinámicos, mas conocida como Teoría del Caos. Los físicos evaluaron aún la probabilidad de que las diferentes secuencias posibles se agrupasen en palabras reconocidas solamente por las neuronas y confirmaron que, por razones todavía desconocidas, los conjuntos específicos de letras aparecen más  que otros.

Comenzamos a identificar un lenguaje que, en el futuro, puede permitir comprender como esas secuencias de señales eléctricas y pausas son interpretadas por el cerebro de la mosca, afirma Köberle, coordinador del estudio que presentó esos resultados en la Physical Review Letters de octubre de 2006. En resumen, es el primer paso para entender como la mosca ve. Pero  no solamente ella, también los animales con sistema nervoso más complejo. Además de la visión, ese lenguaje que comienza a ser descodificada puede explicar como llegan y son interpretados por el sistema nervioso central los estímulos captados por los órganos del sentido que necesitan de respuesta rápida y confiable, a ejemplo de la sensación de dolor al pisar en un clavo, que en menos de un segundo recorre 2 metros de células nerviosas hasta el cerebro, donde es interpretada. Creemos que esas propiedades sean universales?, explica Köberle. Si una red funciona bien en un determinado nivel, la naturaleza en general la reproduce en niveles superiores, algunas  veces, con adaptaciones.

El Proyecto
Explotando el código neural de la mosca
Modalidad
Proyecto Temático
Coordinador
Roland Köberle – Instituto de Física de São Carlos/USP
Inversión
179.742,12 reales

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