Mecanismos hipotéticos de lectura de la neurona contadora. A) Este modelo traduce la tasa de activación continua de la contraneurona 1-2-3-muchos en una representación discreta. Debido a que este modelo utiliza la supresión de repetición, las tasas de disparo más altas corresponden a olores menos familiares. El contador hace sinapsis en cuatro neuronas corriente abajo, cada una con umbrales de activación sucesivamente más pequeños (θ1 > θ2 > θ3 > θ4). Las neuronas con umbrales más grandes inhiben a aquellas con umbrales más pequeños. Como resultado, cada categoría de conteo se codifica como «one-hot», lo que facilita la modificación del comportamiento. B) Este modelo encadena jerárquicamente las neuronas de conteo para aumentar la escalabilidad y la resolución entre las categorías de conteo. En el cuerpo del hongo insecto, los olores activan las neuronas de dopamina (DAN), que modulan los pesos sinápticos en las neuronas contadoras. En este modelo, hay dos neuronas de conteo con dos DAN asociados. Ambos contadores reciben información de las neuronas codificantes y Counter1 inhibe Counter2 y DAN2. El contador 1 codifica las categorías 1 y 2 con respuestas altas (1,0) y medias (0,5), respectivamente. Cuando la actividad del Contador 1 disminuye después de la experiencia del segundo estímulo, se levanta la inhibición del Contador 2, lo que permite que el Contador 2 codifique las dos categorías posteriores con respuestas altas y medias. Crédito: Comunicaciones de la naturaleza (2022). DOI: 10.1038/s41467-022-33577-2
Imagínese sentado en su casa cuando escuche un golpe en la puerta principal. Miras por la ventana y ves a un extraño afuera. Casi de inmediato, tu cerebro sabe que nunca antes te habías encontrado con esta persona. Tal vez te sientas asustado y finjas que no estás en casa.
Ahora, en lugar de un extraño, imagine que un amigo cercano o un miembro de la familia está afuera. Casi tan pronto como los ves, tu cerebro sabe que te has encontrado con esta persona muchas veces en el pasado.
Su cerebro cuenta continuamente sus experiencias con una vista u olor específico. Incluso si no recuerda todos los detalles, este recuento influye en cómo responde inicialmente a la situación, ya sea que la evite o la adopte. Evolutivamente, esta respuesta de una fracción de segundo podría significar la diferencia entre la vida y la muerte.
Los científicos no están exactamente seguros de cómo funciona este proceso en nuestro cerebro. Pero ahora, el investigador Saket Navlakha del Laboratorio Cold Spring Harbor (CSHL) ha creado un nuevo modelo computacional basado en datos del cerebro de la mosca de la fruta que puede acercarnos a la respuesta.
«Hemos estado estudiando el cerebro de la mosca de la fruta durante un tiempo», dice Navlakha. «Tiene alrededor de cien mil neuronas, y muchas de las conexiones se conocen a nivel de neuronas y sinapsis individuales. Nos dan una lente para comprender cómo funciona el cerebro».
En un artículo publicado en Comunicaciones de la naturalezaNavlakha y su equipo revisaron datos de un estudio de 2017 que tomó imágenes de cerebros de moscas de la fruta mientras estaban expuestos a olores nuevos y familiares.
Navlakha planteó la hipótesis de que los insectos podían distinguir entre cuatro categorías: algo que estaban oliendo por primera vez, segunda vez, tercera vez y algo que habían encontrado muchas veces antes.
Creó lo que él llama un boceto de conteo «1-2-3-muchos». Los bocetos de recuento se utilizan en informática para proporcionar un recuento rápido y aproximado. Por ejemplo, YouTube usa un esquema de conteo para rastrear cuántas veces se ha visto un video. Navlakha sospechaba que los organismos vivos podrían hacer lo mismo. Él dice: «Nos inspiramos en un método informático clásico para resolver este problema. Las moscas de la fruta utilizaron una variante de este método para resolver el mismo problema para rastrear la cantidad de veces que experimentaron diferentes olores».
Los humanos pueden usar un sistema de conteo similar, aunque más complejo. Navlakha explica que esta es un área para futuras investigaciones: «La gente no ha hecho el equivalente a este tipo de prueba de memoria en humanos. Nos gustaría ver si este modelo también puede explicar el conteo de la memoria humana. [abilities] y cómo este cálculo puede verse afectado en el Alzheimer o el Parkinson».
Sanjoy Dasgupta et al, Una teoría neuronal para contar recuerdos, Comunicaciones de la naturaleza (2022). DOI: 10.1038/s41467-022-33577-2
Citación: Incluso las moscas de la fruta pueden ‘contar’: los científicos crean un modelo que podría usarse para comprender cómo los cerebros humanos cuentan los datos (31 de octubre de 2022) recuperado el 1 de noviembre de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2022-10-fruit- moscas-científicos-cerebros-humanos.html
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