Pueden usar información visual para crear mapas tridimensionales de su entorno físico
Un nuevo estudio del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y la Universidad de Harvard sugiere que los cerebros del aparentemente simple pez cebra son más sofisticados de lo que se pensaba.
Los investigadores descubrieron que las larvas de pez cebra pueden usar información visual para crear mapas tridimensionales de su entorno físico, una hazaña que los científicos no creían que fuera posible.
En el nuevo estudio, los investigadores descubrieron que el pez cebra puede moverse alrededor de las barreras ambientales mientras escapa de los depredadores. Los hallazgos sugieren que el pez cebra es "mucho más inteligente de lo que pensábamos" y podría usarse como modelo para explorar muchos aspectos de la percepción visual humana, dicen los investigadores.
"Estos resultados muestran que se puede estudiar uno de los problemas computacionales más fundamentales que enfrentan los animales, que es percibir un modelo 3D del medio ambiente, en larvas de pez cebra", dice Vikash Mansinghka, científico investigador principal en el Departamento de Ciencias del Cerebro y Cognitivas del MIT y autor del nuevo estudio.
Andrew Bolton, científico investigador del MIT e investigador asociado de la Universidad de Harvard, es el autor principal del nuevo estudio. Hanna Zwaka, una postdoctorada de Harvard, y Olivia McGinnis, una recién graduada de Harvard que ahora es estudiante de posgrado en la Universidad de Oxford, son las autoras principales del artículo.
Mapeo del entorno
Desde la década de 1970, el pez cebra se ha utilizado para estudiar una variedad de enfermedades humanas, como el cáncer, las enfermedades cardiovasculares y la diabetes. Uno de los primeros pioneros de la investigación del pez cebra fue Nancy Hopkins, actualmente profesora emérita de biología del MIT, quien descubrió muchos de los genes involucrados en el desarrollo embrionario del pez cebra.
Más recientemente, los científicos han comenzado a explorar la posibilidad de usar el pez cebra como modelo de comportamientos que involucran la percepción sensorial. Hace tres años, Bolton dirigió un estudio que demostró que el pez cebra puede predecir con precisión las trayectorias de sus presas en función de la posición y la velocidad de la presa.
Durante ese estudio, Bolton dejó caer accidentalmente uno de los platos que contenían larvas de pez cebra y notó que el pez se dispersaba inmediatamente en todas direcciones. Eso la llevó a preguntarse, ¿Su elección de ruta de escape fue totalmente aleatoria y se vería afectada si hubiera obstáculos en el camino?
La capacidad de detectar obstáculos requiere la integración de múltiples tipos de información sensorial y la capacidad de usar esa información para calcular la posición del obstáculo en relación con la propia posición en el espacio. Los humanos y muchos otros animales pueden hacer esto, pero no se pensó que pudieran hacerlo organismos más simples como el pez cebra.
En cambio, muchos neurocientíficos creían que la percepción visual del pez cebra era similar a la de organismos como el simple gusano C. elegans. En esos gusanos, la luz detectada por las células fotosensibles puede desencadenar respuestas reflejas, como acercarse o alejarse de la luz.
Para explorar la cuestión de si el pez cebra puede crear representaciones mentales de su entorno 3D, Bolton creó una configuración experimental en la que el pez tendría que tratar de evitar un obstáculo que bloquea una de sus posibles vías de escape. Los experimentos se realizaron en el laboratorio de Florian Engert, profesor de biología molecular y celular de Harvard, quien también es autor del estudio.
Cada pez se colocó en un plato circular de unos 12 centímetros de diámetro, donde podían nadar libremente. Cuando se dejaba caer una barra de metal sobre el plato, creando un fuerte estallido, el pez huía de inmediato. Los investigadores demostraron primero que si no había barreras presentes, los peces elegirían aleatoriamente la izquierda o la derecha como vía de escape.
Luego, los investigadores colocaron una barrera de plástico de 12 milímetros bloqueando una de las vías de escape. Cuando se colocó una barrera, los investigadores descubrieron que los peces casi siempre elegían escapar en la dirección sin barrera, siempre que hubiera suficiente luz para verla. Además, era más probable que los peces intentaran evitar las barreras cuando estaban más cerca, lo que sugiere que también pueden calcular la distancia a las barreras.
Imagen: El pez cebra cambia de dirección aleatoria a escape sesgado tras la detección visual de barreras
El rápido tiempo de reacción de los peces cebra, unos 10 milisegundos, sugiere que los animales deben "precalcular" un mapa de la ubicación de la barrera antes de escuchar el sonido. La conducción de la información visual desde la retina hasta el cerebro tarda unos 60 milisegundos en el pez cebra, lo que descarta la posibilidad de que el pez busque obstáculos después de escuchar el fuerte estallido.
"No pueden hacer el mapeo en tiempo real porque el escape es demasiado rápido en relación con el estallido", dice Bolton. "Necesitan mapear previamente el entorno, en caso de que aparezca un depredador o algo que imite a un depredador".
Modelando el cerebro
Este tipo de comportamiento previo al mapeo se ha visto en roedores y otros mamíferos, pero no en vertebrados más simples. Los hallazgos en el pez cebra abren una nueva forma de explorar preguntas sobre cómo crea el cerebro modelos del mundo, dice Misha Ahrens, líder de grupo sénior en el Campus de Investigación Janelia del Instituto Médico Howard Hughes.
"Este trabajo muestra maravillosamente cómo un animal pequeño y aparentemente simple posee notables capacidades computacionales y de comportamiento. No son solo máquinas de entrada y salida; en cambio, poseen un modelo del mundo que los rodea que es invisible para nosotros hasta que examinamos cuidadosamente esos modelos internos con un disparador cuidadosamente diseñado", dice Ahrens, quien no participó en el estudio.
Debido a que el cerebro del pez cebra es más pequeño y simple que el cerebro de los mamíferos, se puede visualizar y manipular más fácilmente, hasta el nivel de las neuronas individuales. Investigadores anteriores identificaron un solo par de neuronas, conocidas como neuronas de Mauthner, que parecen mediar en la respuesta del pez cebra al sonido. Los experimentos de circuitos neuronales de este estudio encontraron que la entrada visual de la barrera excita la neurona de Mauthner que induce escapes lejos de la barrera.
Los investigadores planean explorar ahora qué parte del cerebro del pez cebra codifica las representaciones de la percepción de la profundidad. Los neurocientíficos ya tienen una buena idea de cómo y dónde el cerebro de los mamíferos mapea lugares bidimensionales (en el colículo superior, que es análogo a una región del cerebro del pez cebra llamada techo óptico), pero no se comprende bien cómo se agrega la tercera dimensión de profundidad.
"Si, por ejemplo, encontramos la representación 3D en el techo óptico de la larva del pez cebra, eso sería una guía de dónde podría estar en el colículo superior o las vías visuales de los mamíferos, incluidos los humanos", dice Mansinghka, quien lidera el Proyecto de Cómputo Probabilístico en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT.
Mansinghka también espera que los nuevos hallazgos ayuden a convencer a algunos neurocientíficos cognitivos y de sistemas, que ven al pez cebra como demasiado simple para ser útil para sus propósitos, para considerarlo como un modelo con el potencial de integrar muchos diferentes enfoques que los científicos usan ahora para estudiar el cerebro.
"Históricamente, ha habido mucha divergencia entre las personas que estudian las células, las personas que estudian los circuitos cerebrales, las personas que hacen imágenes, las personas que estudian el comportamiento, las personas que estudian la cognición y las personas que estudian la computación", dice.
"Es difícil hacer una investigación integradora que aborde todos esos niveles simultáneamente, pero aquí podemos haber demostrado que hay un organismo que podría usarse para estudiar los cálculos de percepción en muchos niveles diferentes y conectarlo a las neuronas subyacentes".
La investigación se publica en Current Biology: Visual object detection biases escape trajectories following acoustic startle in larval zebrafish
