Reacción a "Reacciones: consiguen el primer conectoma de todo el cerebro de un insecto"

Este estudio es un tour de force excepcional donde los autores describen el mapa de conexiones nerviosas de la larva de la mosca del vinagre. Este mapa ha sido determinado en animales más simples, con menos neuronas, como el famoso gusano C. elegans. Este tiene unos pocos cientos de neuronas y su mapa de conexiones hace tiempo que se conoce.  

El trabajo que ahora se publica determina el mapa de conexiones de más de 3.000 neuronas que establecen más de medio millón de contactos. Es un salto no solo cuantitativo, sino también cualitativo, porque en el sistema nervioso nada es lineal. A mí me parece que es un trabajo fantástico que ha llevado muchos años desarrollar y que 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. La determinación de la conectividad neuronal, es decir, cómo están construidos los circuitos nerviosos, qué neurona contacta con cuál, con qué frecuencia, es como elaborar el mapa de carreteras de un país, señalando dónde hay autopistas y dónde hay carreteras locales. Solamente de ese examen uno puede inferir cuáles son las relaciones sociales y económicas entre los distintos núcleos de población y regiones. Del examen de ese mapa de conexiones neuronales, que ahora se nos revela, uno puede inferir cómo la arquitectura de un circuito determina la generación de conductas específicas.  

Por ejemplo, uno de los hallazgos de este trabajo es que parecen 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. 

Naturalmente, este mapa nos revela cómo está organizado el sistema nervioso de una larva de mosca, que a ese nivel de desarrollo es parecida a un gusano, pero con mayor nivel de complejidad. Pero 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 ensañado 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.