Un mapa neuronal del cerebro de una mosca de la fruta adulta, publicado por Google, derivó en cuestión de días en experimentos abiertos que buscan entrenar ese circuito digital para jugar Doom y Super Mario 64. El hecho combina un avance en neurociencia computacional con el uso lúdico que la comunidad de desarrolladores dio a los datos.
El 3 de septiembre, Google actualizó su blog con la publicación del mapa neuronal de una Drosophila melanogaster adulta. Según la empresa, el resultado es fruto de una década de trabajo del HHMI Janelia Research Campus y Google Research, que combinaron millones de imágenes bidimensionales mediante un modelo de inteligencia artificial para reconstruir una forma neuronal en 3D.
Un cerebro laminado y reconstruido con IA
Google detalló que el modelo se creó tomando imágenes de secciones del cerebro y cuerpo del insecto, como si se lo hubiera laminado. La combinación de esas rebanadas en alta resolución y su unión con IA permitió obtener lo que la compañía describe como una suerte de código fuente del sistema neuronal de la mosca. En ese esquema, los segmentos azules corresponden al procesamiento de entradas sensoriales y sabor, según la misma fuente.
El mapa reúne 166.000 neuronas, una cifra muy inferior a las decenas de millones de algunos mamíferos o a los 85.000 millones del cerebro humano, que sigue sin mapearse por su complejidad. De acuerdo con la información difundida, el trabajo busca estudiar cerebros de otras especies para aplicar lo aprendido en la comprensión del cerebro humano.
Doom, dopamina y código abierto
Alex Wormuth, ingeniero de software en Coinbase, anunció poco después de la publicación de Google que trabajaba en entrenar el cerebro de la mosca para jugar Doom. El código es abierto y el planteamiento consiste en que cada fotograma del juego estimule las neuronas sensoriales del modelo y que la actividad neuronal se traduzca en acciones como moverse, disparar y girar.
Según la descripción del experimento, cada vez que la mosca recibe daño se envía un estímulo de refuerzo a las neuronas encargadas de la dopamina, imitando el papel de ese sistema como recompensa y castigo, con lo que el modelo va aprendiendo de forma progresiva.
Wormuth creó además un entorno para ver a la mosca jugando en tiempo real. Al momento de la publicación original, tras más de 7.500 rondas, el desempeño seguía siendo limitado: el modelo dispara y se mueve, pero no completa objetivos del juego, según el propio autor del experimento.
Segundo experimento y alcance científico
La desarrolladora Jessica Paquette llevó la idea a Super Mario 64, con resultados igualmente pobres en términos de juego, de acuerdo con el recuento de los experimentos difundidos.
Más allá del meme, estos ensayos no demuestran que la mosca sea inteligente ni que juegue de forma consciente. Funcionan como una prueba vistosa del mapa cerebral publicado: simulan cómo respondería un circuito neuronal real a estímulos visuales artificiales y permiten observar qué patrones de comportamiento emergen en ese entramado biológico, según la explicación de los responsables.
La propia cobertura del hallazgo advierte que falta mucho para contar con un cerebro humano mapeado con esa precisión, de modo que los experimentos lúdicos quedan como una validación parcial del modelo, no como una demostración de capacidades cognitivas del insecto.
Contexto: qué es un conectoma y por qué importa
El antecedente directo de este tipo de mapas es el conectoma, el diagrama completo de cableado neuronal de un organismo. En el caso de la mosca de la fruta adulta, el trabajo del consorcio internacional FlyWire, publicado en la revista Nature, reportó 139.255 neuronas y 54,5 millones de sinapsis, con la identificación de 8.453 tipos de neuronas, de los cuales 4.581 eran nuevos, según la cobertura científica del hallazgo.
Ese consorcio reunió a investigadores de Reino Unido, Estados Unidos, Australia, Francia, Alemania, Israel, Corea, Filipinas, Polonia, Portugal, Puerto Rico, Suiza y Taiwán, e incluyó al Medical Research Council y la Universidad de Cambridge, la Universidad de Princeton y la Universidad de Vermont, entre otros. La reconstrucción se hizo a partir de imágenes de microscopía electrónica y con apoyo de herramientas de inteligencia artificial.
El trabajo se apoya en una secuencia de hitos previos. Hace poco más de un año, dos equipos de Estados Unidos y Reino Unido cartografiaron el cerebro completo de la larva de la mosca de la fruta, con sus 3.000 neuronas, en una investigación de 12 años. Antes, otros estudios habían mostrado el mapeo del órgano del gusano C. elegans, con 302 neuronas. El mapa adulto es varios órdenes de magnitud más complejo.
Las moscas de la fruta comparten el 60 % del ADN humano y tres de cada cuatro enfermedades genéticas humanas tienen un paralelismo en ellas, según los autores citados por la divulgación científica. Por eso, comprender su cerebro se presenta como un peldaño hacia la comprensión de cerebros más complejos y, a futuro, hacia el estudio de trastornos cerebrales.
El investigador Sebastian Seung, de la Universidad de Princeton y codirector del trabajo principal, explicó que el cerebro de la mosca puede parecer minúsculo, pero el insecto ve, huele, oye, camina, vuela, socializa, navega y aprende de la experiencia. Philip Shiu, de la Universidad de California en Berkeley, señaló que no estaba claro hasta qué punto el conectoma permitiría predecir la actividad neuronal, pero que los resultados muestran que sí permite pronosticar y comprender el funcionamiento del cerebro.
El Dr. Gregory Jefferis, uno de los líderes de la investigación, sostuvo que los diagramas de cableado cerebral son un primer paso para comprender cómo se controla el movimiento, se contesta el teléfono o se reconoce a un amigo. El Dr. Philipp Schlegel, autor principal de uno de los estudios, comparó el conjunto de datos con Google Maps aplicado a los cerebros y lo describió como el primer mapa de cableado cerebral completo capaz de predecir la función de las conexiones entre neuronas.
El mapa se construyó a partir de 21 millones de imágenes del cerebro de una hembra de Drosophila melanogaster, dado que existen diferencias estructurales entre machos y hembras. Los investigadores prevén caracterizar también el órgano masculino, según el material científico difundido.
El próximo paso de los experimentos lúdicos depende de los propios desarrolladores que liberaron el código. El desempeño del modelo entrenado sigue siendo bajo y no se informó de una meta de rendimiento ni de plazos para mejorarlo.
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