Dentro de la mente de un animal

Actualizado: 25 de sep de 2020


Los neurocientíficos están escudriñando enormes pilas de datos para aprender cómo los cerebros crean emociones y otros estados internos como la agresión y el deseo.

POR ALISON ABBOTT

Fuente: MedReport / 13/08/2020

Llustración: Karol Banach

Hace dos años, Jennifer Li y Drew Robson estaban arrastrando a través de terabytes de datos de un experimento con el cerebro de un pez cebra, cuando se encontraron con un puñado de células que parecían ser psíquicas.

Los dos neurocientíficos habían planeado hacer un mapa de la actividad cerebral mientras las larvas de pez cebra cazaban para alimentarse, y ver cómo cambiaba el parloteo neuronal. Fue su primera prueba importante de una plataforma tecnológica que habían construido en la Universidad de Harvard en Cambridge, Massachusetts. La plataforma les permitió ver cada célula del cerebro de las larvas mientras las criaturas, del tamaño de una pestaña, nadaban libremente en un plato de agua de 35 milímetros de diámetro, comiendo sus presas microscópicas.

De la montaña de datos de los científicos emergió un puñado de neuronas que predecían cuándo una larva iba a atrapar y tragar un bocado. Algunas de estas neuronas incluso se activaron muchos segundos antes de que la larva fijara sus ojos en la presa (1).

Algo más era extraño. Mirando con más detalle los datos, los investigadores se dieron cuenta de que las células "psíquicas" estaban activas durante un tiempo inusualmente largo, no segundos, como es típico de la mayoría de las neuronas, sino muchos minutos. De hecho, más o menos la duración de los combates de caza de las larvas.

"Fue espeluznante", dice Li. "Nada de esto tenía sentido".

Li y Robson recurrieron a la literatura y lentamente se dieron cuenta de que las células deben estar estableciendo un "estado cerebral" general, un patrón de actividad cerebral prolongada que preparó a las larvas para comprometerse con la comida que tienen delante. La pareja aprendió que, en los últimos años, otros científicos que utilizaban varios enfoques y diferentes especies también habían encontrado estados cerebrales internos que alteran la forma en que un animal se comporta, incluso cuando nada ha cambiado en su entorno externo.

Algunos, como Li y Robson, habían llegado al descubrimiento por casualidad, mientras caminaban a través de sus propios datos cerebrales. Otros han formulado la hipótesis de que deben existir neuronas que codifiquen los estados cerebrales internos, y las han buscado activamente en regiones cerebrales discretas y bien investigadas. Por ejemplo, a principios de este año (2), el neurobiólogo David Anderson del Instituto Tecnológico de California (Caltech) en Pasadena y sus colegas identificaron un estado cerebral interno, representado por una pequeña red de neuronas, que prepara a las moscas de la fruta para adoptar comportamientos de cortejo o de lucha.

Los neurocientíficos, que quieren entender el lenguaje codificador del cerebro, han estudiado convencionalmente cómo sus redes de células responden a la información sensorial y cómo generan comportamientos, como el movimiento o el habla. Pero no pudieron examinar en detalle la parte importante que hay entre medias: las enormes cantidades de actividad neuronal que ocultan los patrones que representan el estado de ánimo o los deseos del animal, y que le ayudan a calibrar su comportamiento. Incluso hace unos pocos años, medir la actividad de redes específicas que subyacen a los estados cerebrales internos era imposible.

Un montón de nuevas técnicas están empezando a cambiar eso. Estos métodos permiten a los científicos rastrear la actividad eléctrica en el cerebro con un detalle sin precedentes, cuantificar el comportamiento natural de un animal en escalas de tiempo de milisegundos, y encontrar patrones en las montañas de datos que estos experimentos generan. Estos patrones podrían ser la firma de los innumerables estados internos que un cerebro puede adoptar. Ahora el reto es averiguar qué significan estos estados.


Tres grupos de neuronas controlan cuando las larvas de pez cebra permanecen en su sitio (izquierda), exploran (centro) y cambian entre los dos estados (derecha).Crédito: J. C. Marques et al./Naturaleza


Algunos neurocientíficos se atreven a utilizar las tecnologías para investigar un poderoso grupo de estados cerebrales internos: las emociones. Otros las están aplicando a estados como la motivación, o a impulsos existenciales como la sed. Los investigadores están incluso encontrando firmas de estados en sus datos para los que no tienen vocabulario.

El actual goteo de trabajos de investigación sobre los estados cerebrales internos está ganando impulso. El trabajo podría incluso tener aplicaciones clínicas potenciales. "La enfermedad mental es esencialmente una perturbación de los estados internos", dice Joshua Gordon, director del Instituto Nacional de Salud Mental de los Estados Unidos en Bethesda, Maryland. "Necesitan ser entendidas".

Los marcos de la mente

El cerebro de cualquier animal es constantemente bombardeado con información sobre el entorno de la criatura proveniente de órganos sensoriales como los ojos, los oídos, la nariz o la piel. Toda esta información se procesa inicialmente en la corteza sensorial del cerebro. Luego vienen más pasos de procesamiento misteriosos, en los que esa información se filtra a través de múltiples estados cerebrales internos que representan los estados de ánimo y las necesidades constantemente cambiantes de la criatura. Esto finalmente lleva a la corteza motora a generar movimientos apropiados a las circunstancias,  para aletear una mosca cosquilleante, por ejemplo, o para moverse hacia una sabrosa golosina. Los estados internos también pueden generarse completamente en el cerebro, sin entrada sensorial y sin salida conductual: piense en soñar despierto, o en repetir los eventos del día en su mente.

En los últimos años, la comprensión de la naturaleza de los estados internos está cambiando la forma en que los neurocientíficos que estudian las redes cerebrales piensan sobre el comportamiento animal. "Solíamos pensar en los animales como una especie de máquinas de estímulo y respuesta", dice la neurocientífica Anne Churchland en el Laboratorio Cold Spring Harbor de Nueva York. "Ahora estamos empezando a darnos cuenta de que todo tipo de cosas realmente interesantes se están generando dentro de sus cerebros que cambia la forma en que se procesan las entradas sensoriales - y por lo tanto cambia el comportamiento de salida de los animales."

Esbozar cómo estudiar este intrigante punto medio ha sido una preocupación para Anderson. Hace seis años, decidió crear un marco teórico para la investigación de los estados cerebrales internos que representan la emoción. Le molestó la opinión de algunos psicólogos, que piensan que como los animales no pueden expresar sus sentimientos con palabras, esos sentimientos no pueden ser estudiados en absoluto. Junto con su colega de Caltech, Ralph Adolphs, Anderson desarrolló y publicó una hipótesis (3) sobre las características que los circuitos neuronales asociados a los estados cerebrales internos deben tener.

Lo más importante, pensaron, es que un estado cerebral interno debería durar más tiempo que el estímulo original que lo desencadenó. Así que una característica clave de un circuito neuronal que apuntalara tal estado sería su persistencia, dice. "Si vas de excursión a las montañas y ves una serpiente, entonces podrías saltar de miedo", dice Anderson. "Diez minutos más tarde, el estado interno de miedo de tu cerebro sigue activo, así que cuando veas un palo en tu camino podrías saltar de nuevo".

Otras características de los estados internos deben ser la generalizabilidad, es decir, que diferentes estímulos deben poder provocar el mismo estado, y la escalabilidad, en la que diferentes estímulos pueden crear estados de diferente fuerza. El documento se hizo influyente. Li dice que "fue inspirador" ya que ella y Robson estaban tratando de dar sentido a sus células psíquicas.

Los investigadores del Instituto Allen en Seattle, Washington, utilizan sondas Neuropixels para registrar la actividad de cientos de neuronas a la vez.


Anderson y Adolphs publicaron su trabajo en 2014, justo cuando una serie de neurotecnologías empezaba a hacer factibles los experimentos necesarios. Ya era posible registrar desde un gran número de neuronas individuales al mismo tiempo, y desde entonces las tecnologías han mejorado y se han expandido notablemente, permitiendo a los científicos analizar la actividad anteriormente inaccesible.

A la cabeza del paquete se encuentra la sonda Neuropixels, de sólo 10 mm de longitud, que puede registrar directamente la actividad de cientos de neuronas en diferentes áreas del cerebro (4). Y técnicas especiales de imagen pueden indicar dónde están activas hasta decenas de miles de neuronas individuales a través del cerebro. En las imágenes del calcio, por ejemplo, los animales están genéticamente diseñados para expresar una molécula en sus células que detecta los iones de calcio,  cuando éstos se vierten en una neurona mientras se dispara, la molécula se vuelve fluorescente.

Los nuevos monitores automáticos de comportamiento toman grabaciones de vídeo de los animales que se comportan libremente durante muchas horas, y analizan cada movimiento en elementos de milisegundos. Los elementos pueden entonces alinearse con las grabaciones neuronales, haciendo coincidir la actividad cerebral momento a momento con movimientos específicos.

Los neurocientíficos han sacado provecho de un aumento en el aprendizaje de las máquinas, la inteligencia artificial y las nuevas herramientas matemáticas para dar sentido a los gigabytes o terabytes de datos que cualquier experimento con estas tecnologías puede generar, y para sonsacar los patrones de activación neuronal que podrían representar los estados cerebrales internos.

Listo para comprometerse

Para su primer estudio de un estado interno, Anderson decidió basarse en el interés previo de su laboratorio en la agresión en la mosca de la fruta, que tiene un pequeño cerebro que contiene alrededor de 100.000 neuronas. En muchas especies animales, los machos comienzan a pelear entre sí en presencia de las hembras, un comportamiento bien establecido que Anderson llama el "efecto Helena de Troya", según el mito griego sobre una mujer cuyos pretendientes competidores comenzaron una guerra. Las moscas de la fruta no son una excepción: la evidencia indirecta sugiere que la exposición a las hembras hace que los machos se involucren tanto en cantos de cortejo como en comportamientos agresivos hacia otros machos durante muchos minutos. "Eso es mucho tiempo en la corta vida de una mosca de la fruta", dice.

Decidió buscar una actividad neuronal que se correlacionara con los persistentes comportamientos de cortejo y lucha que son iniciados por las neuronas conocidas como P1, que se encuentran en una región que controla tales comportamientos sociales. Estas neuronas se disparan tan rápidamente que por sí solas no podrían ser responsables de mantener un estado interno. Utilizando técnicas de imagen junto con análisis automatizados del comportamiento, su grupo identificó células en otras áreas del cerebro que se activan como consecuencia de la activación de la P1.

La mayoría de estas "células seguidoras" se encendieron y apagaron rápidamente, pero un grupo llamado neuronas pCd se mantuvo activo durante muchos minutos. Cuando los investigadores insertaron una proteína sensible a la luz en estas células y las apagaron usando un flash de un láser, el efecto persistente de la activación de la P1 en el comportamiento desapareció. Cuando las activaron directamente, pasando por alto la P1, no pasó nada: las neuronas pCd necesitaban la P1 como disparador y, una vez que se activaron, se mantuvieron activas durante mucho más tiempo que el impulso inicial (2). Si Anderson tuviera que darle un nombre al estado, podría llamarlo el estado "listo para comprometerse con estos comportamientos sociales", dice.

Su equipo ha llevado a cabo un experimento similar en ratones5, que tienen cerebros más complejos que contienen alrededor de 100 millones de neuronas. Los investigadores encontraron un grupo particular de neuronas en el hipotálamo que, al igual que las neuronas pCd, se activaron de forma persistente en asociación con un impulso innato, esta vez, el miedo. Cuando los científicos colocaron una rata cerca de ratones experimentales durante unos pocos segundos, los ratones respondieron a la defensiva abrazando la pared durante varios minutos y el grupo de neuronas permaneció activo durante todo este tiempo. Cuando el equipo volvió a utilizar la luz para encender y apagar las neuronas, el comportamiento de abrazar la pared vino y se fue en tándem, incluso sin la presencia de la rata.



Incluso durante una tarea, este ratón dedica la mayor parte de su actividad cerebral a mover sus bigotes.


Los neurocientíficos están descubriendo ahora otros grupos de neuronas con actividad persistente en diferentes áreas del cerebro. Utilizando imágenes de calcio en ratones, Andreas Lüthi en el Instituto Friedrich Miescher de Investigación Biomédica en Basilea, Suiza, y Jan Gründemann en la Universidad de Basilea buscaron en la amígdala, que es fundamental para la regulación de una serie de emociones y comportamientos. El equipo encontró dos poblaciones diferentes de neuronas que mostraban una activación sostenida pero opuesta cuando los ratones cambiaban entre dos comportamientos distintos6: explorar el entorno y realizar comportamientos defensivos como la congelación.

Gründemann reconoce que es poco probable que las células de la amígdala trabajen aisladas, y que las células de todo el cerebro están implicadas en el mantenimiento de los estados de exploración o de defensa. "Estoy seguro de que es sólo un nodo de las grandes redes de todo el cerebro", dice.

El cuadro completo

Mientras que muchos investigadores han buscado en determinadas áreas del cerebro neuronas que tengan una actividad duradera, Li y Robson, que se trasladaron a Alemania el pasado septiembre para dirigir conjuntamente un laboratorio en el Instituto Max Planck de Cibernética Biológica en Tubinga, se encontraron con sus neuronas persistentemente activas casi por casualidad.

Sus larvas de pez cebra son menos complejas que las de la mosca de la fruta, ya que sólo tienen unas 80.000 células cerebrales. Debido a que estos peces bebé son transparentes, la actividad de casi todas sus neuronas puede ser monitoreada simultáneamente usando imágenes de calcio.

La pareja ha desarrollado un método para seguir simultáneamente tanto los movimientos como la actividad neuronal mientras las larvas de peces nadan libremente alrededor de un plato. Despliegan un sistema de seguimiento con microscopio fluorescente que se mueve en su plataforma de imágenes para mantener a los peces a la vista constantemente, y captura cada destello de cada neurona a medida que las larvas se mueven. El sistema también las filma, normalmente durante 90 minutos, generando 4,5 terabytes de datos, lo que permite a los experimentadores alinear el movimiento con la actividad neuronal segundo a segundo.

Puede parecer que las larvas de peces no tienen la rica vida interna de la que disfrutan los ratones, o incluso las moscas, pero tienen al menos una robusta elección de comportamiento que hacer en sus vidas: si cazar localmente, o nadar a aguas desconocidas para buscar nuevas fuentes de alimento. Cuando Li y Robson observaron a las larvas haciendo esta elección, encontraron tres grupos de neuronas: uno que estaba persistentemente activo durante la caza local, otro que se mantuvo activo durante la exploración y un tercero que se encendió brevemente cuando los peces cambiaron de estado (1). Sorprendentemente, el hambre no pareció influir en los estados, que cambiaban automáticamente cada pocos minutos,  "al igual que nuestros propios estados de sueño-vigilia cambian automáticamente, pero en un tiempo mucho más corto", dice Robson.

Los neurocientíficos que trabajan con organismos más complejos no pueden monitorear todo el cerebro de una sola vez, pero han podido encontrar indicios de estados cerebrales internos con redes que están ampliamente distribuidas en el cerebro. En experimentos técnicamente desafiantes en ratones, han registrado la actividad de miles de neuronas en todo el cerebro utilizando imágenes de calcio, y de cientos de neuronas utilizando un solo electrodo de Neuropixels, varios de los cuales pueden ser insertados a la vez.

En un estudio publicado el año pasado7, el neurocientífico Karl Deisseroth de la Universidad de Stanford en California y su equipo utilizaron sondas Neuropixels para registrar la actividad de 24.000 neuronas en 34 regiones corticales y subcorticales del cerebro de ratones sedientos que lamían agua de un caño. Los científicos fueron capaces de separar las señales relacionadas con el estado cerebral de sed de las señales relacionadas con el comportamiento de lamer. Descubrieron que estas neuronas de señalización del estado se activaban en todo el cerebro, no sólo en el hipotálamo, donde se encuentran las neuronas dedicadas a la sed.

Utilizando estas extensas técnicas de registro, los neurocientíficos están encontrando que hay muchas cosas que suceden bajo la superficie cuando un animal realiza una tarea, y no todo parece relevante a primera vista. En documentos históricos del año pasado, grupos liderados por Kenneth Harris en el University College de Londres y por Churchland mostraron que cuando un ratón se dedica a una tarea, las neuronas se activan en todo el cerebro, pero que una gran proporción de la activación no está correlacionada con la tarea en absoluto (8,9). Alguna actividad se correlacionó en cambio con los movimientos inquietos de los animales. Pero alrededor de dos tercios de la activación fuera de la tarea no coincidió con ningún movimiento o acción. "Parte de esto puede estar relacionado con los estados cerebrales internos", dice Harris.

Cerebro ocupado

Muchos neurocientíficos dicen que el gran volumen de datos que salen de los experimentos con cerebros enteros es también el mayor cuello de botella del campo. Pero han estado haciendo progresos en el desarrollo de técnicas para cribar la avalancha de mediciones. Un enfoque popular es utilizar un método matemático llamado el modelo oculto de Markov (HMM) para predecir la probabilidad de que un sistema cambie entre diferentes estados en un momento determinado.

Mala Murthy de la Universidad de Princeton, Nueva Jersey, y sus colegas usaron el HMM para descubrir ritmos en los cerebros de moscas de la fruta macho (10) que influyeron en su elección del patrón de canciones cuando cortejaban a las hembras. El que las moscas macho elijan, momento a momento, cantar en pulsos de staccato o en zumbidos más largos depende en gran parte - pero no totalmente - de cómo las hembras respondan a ellos. El grupo de Murthy encontró que tres diferentes estados cerebrales internos también afectaban la elección del canto del macho. Llamaron a las disposiciones de las moscas "Cercano", "Persecución" y "Lo que sea".

No importa la complejidad del organismo modelo que los investigadores individuales han adoptado - gusano, pez, mosca o ratón - la cuestión de cómo el cerebro entero coordina los estados internos "es lo que todos estamos empezando a pensar", dice Steve Flavell en el Instituto Tecnológico de Massachusetts en Cambridge. En 2013, Flavell y sus colegas descubrieron que incluso el cerebro del gusano Caenorhabditis elegans, que sólo tiene 302 neuronas, muestra propiedades de estados cerebrales internos que impulsan comportamientos particulares, incluyendo dos conjuntos de neuronas persistentemente activas que controlan si el animal permanece localmente o se mueve con un propósito (11). Su grupo ha identificado desde entonces el circuito completo involucrado en los dos estados y ha cambiado entre ellos (12).

Aparte de sus preguntas sobre la biología básica, los investigadores están atentos al beneficio clínico de comprender cómo se manifiesta un estado particular en el cerebro. Los que estudian el dolor en modelos de roedores, por ejemplo, se basan en pruebas estándar como observar cuando una rata levanta su pata de un plato caliente. "Ese movimiento refleja los aspectos protectores del dolor, pero no la percepción real del dolor", dice el neurólogo Clifford Woolf del Hospital Infantil de Boston en Massachusetts. Eso lo convierte en un mal modelo de dolor, argumenta, porque está a un paso de la sensación real. Ha puesto en marcha un programa de investigación para intentar leer directamente las señales cerebrales que indican el estado interno de la percepción del dolor - potencialmente una lectura más oportuna y específica que esperar la respuesta del animal. "Soy extremadamente optimista de que estamos en una de esas raras etapas de la ciencia en las que esto va a ser una transformación de la forma en que hacemos las cosas", dice.

En este nuevo campo, incluso lo básico está en juego, dice Li. "En esta etapa, todavía estamos tratando de entender cuáles son las preguntas".

Nature 584, 182-185 (2020)

doi: 10.1038/d41586-020-02337-x

ACTUALIZACIONES Y CORRECCIONES


Corrección 13 de agosto de 2020: Una versión anterior de la leyenda de la imagen de las larvas de pez cebra etiquetó mal las posiciones de las neuronas de "explorar" y "quedarse quieto".

Referencias

1. Marques, J. C., Li, M., Schaak, D., Robson, D. N. & Li, J. M. Nature 577, 239-243 (2020). PubMed

2. Jung, Y. y otros. Neuron 105, 322-333 (2020). PubMed

3. Anderson, D. J. & Adolphs, R. Cell 157, 187-200 (2014).

4. Jun, J. J. y otros. Nature 551, 232-236 (2017).

5. Kennedy, A., Kunwar, P. S., Li, L., Wagenaar, D. & Anderson, D. J. Preprint at bioRxiv https://doi.org/10.1101/805317 (2020).

6. Gründemann, J. y otros. Science 364, eaav8736 (2019).

7. Allen, W. E. y otros. Science 364, eaav3932 (2019).

8. Stringer, C. y otros. Science 364, eaav7893 (2019).

9. Musall, S., Kaufman, M. T., Juavinett, A. L., Gluf, S. & Churchland, A. K. Nature Neurosci. 22, 1677–1686 (2019).

10. Calhoun, A. J., Pillow, J. W. & Murthy, M. Nature Neurosci. 22, 2040–2049 (2019).

11. Flavell, S. W. y otros. Celda 154, 1023-1035 (2013).

12. Cermak, N. y otros. eLife 9, e57093 (2020).

TAGS: autismo, imágenes del cerebro, tamaño del cerebro, percepción sensorial, sueño, déficit social


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