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Charla «Michael Dickinson: El vuelo de una mosca» de TEDxCaltech en español.
La capacidad de volar de un insecto es quizá una de las mayores hazañas de la evolución. Michael Dickinson mira como una mosca doméstica común toma vuelo con esas delicadas alas, gracias a un hábil movimiento de aleteo y a los poderosos y ágiles músculos de vuelo. Pero hay un ingrediente secreto: el cerebro increíble de la mosca. (Filmado en TEDxCaltech).
- Autor/a de la charla: Michael Dickinson
- Fecha de grabación: 2013-01-18
- Fecha de publicación: 2013-02-22
- Duración de «Michael Dickinson: El vuelo de una mosca»: 955 segundos
Traducción de «Michael Dickinson: El vuelo de una mosca» en español.
Crecí viendo Star Trek.
Me encanta Star Trek.
Star Trek me hizo querer ver criaturas alienígenas, criaturas de un mundo distante.
Pero básicamente, me di cuenta de que podía encontrar esas criaturas extraterrestres aquí en la Tierra.
Y lo que hago es estudiar insectos.
Estoy obsesionado con los insectos, particularmente con el vuelo de los insectos.
Creo que la evolución del vuelo de los insectos es quizás uno de los eventos más importantes en la historia de la vida.
Sin insectos, no habría ninguna planta de floración.
Sin plantas con flores, no habría inteligentes primates comedores de fruta dando TEDTalks.
(Risas)
Ahora, David, Hidehiko y Ketaki hicieron una historia muy convincente sobre las similitudes entre las moscas de la fruta y los seres humanos, y hay muchas similitudes, así que, se podría pensar que si los seres humanos son similares a las moscas de la fruta, el comportamiento preferido de una mosca de la fruta podría ser este, por ejemplo…
(Risas)
pero en mi charla no quiero hacer hincapié en las semejanzas entre los seres humanos y las moscas de la fruta, sino más bien en las diferencias, y centrarme en los comportamientos en que creo que sobresalen las moscas de la fruta.
Y por eso quiero mostrarles una secuencia de vídeo de alta velocidad de una mosca, a 7000 fotogramas por segundo con luz infrarroja, y a la derecha, fuera de la pantalla, hay un depredador electrónico amenazador que atacará a la mosca.
La mosca va a sentir este depredador.
Va a extender sus piernas hacia fuera.
Va a alejarse para vivir para volar un día más.
He recortado cuidadosamente esta secuencia para que dure exactamente un parpadeo de ojo humano, así que en el tiempo que tardarían en parpadear, la mosca ha visto este depredador que se avecina, ha estimado su posición, ha iniciado un patrón motor para irse volando, batiendo sus alas 220 veces por segundo mientras hace todo eso.
Creo que este es un comportamiento fascinante que muestra la rapidez con la que el cerebro de la mosca puede procesar información.
Ahora, el vuelo.
¿Qué se necesita para volar?
Bueno, para poder volar, al igual que un avión humano, se necesitan alas que puedan generar suficientes fuerzas aerodinámicas, se necesita un motor capaz de generar la energía necesaria para el vuelo, y se necesita un controlador, y en el primer avión humano, el controlador era básicamente el cerebro de Orville y Wilbur sentados en la cabina.
Ahora,
¿cómo se compara esto con una mosca?
Pasé mucho tiempo al principio de mi carrera intentando averiguar como las alas de los insectos generan suficiente fuerza como para mantener las moscas en el aire.
Y quizás hayan escuchado cómo los ingenieros probaron que los abejorros no podían volar.
Bien, el problema fue pensar que las alas del insecto funcionaban de la forma que lo hacían las del avión.
Pero no es así.
Y abordamos este problema construyendo un modelo gigante, a escala dinámica de insecto robot que pudiera aletear en piscinas gigantes de aceite mineral donde podríamos estudiar las fuerzas aerodinámicas.
Y resulta que los insectos, al batir sus alas, de forma muy inteligente, en un ángulo de ataque muy alto, crean una estructura en el borde de ataque del ala, una pequeña estructura parecida a un tornado, llamada vórtice del borde de ataque, y es ese vórtice el que realmente permite a las alas hacer la suficiente fuerza como para que el animal pueda mantenerse en el aire.
Pero lo que es realmente más…
lo qué es fascinante no es tanto que el ala tenga una morfología interesante.
Lo inteligente es la manera en que la mosca aletea que por supuesto, en definitiva, es controlado por el sistema nervioso, y esto es lo que permite a las moscas realizar estas notables maniobras aéreas.
Ahora,
¿qué pasa con el motor?
El motor de la mosca es absolutamente fascinante.
Tienen dos tipos de músculos de vuelo: el llamado músculo de la potencia, que es activado por estiramiento, que significa que se activa a sí mismo y no necesita ser controlado contracción por contracción por el sistema nervioso.
Se ha especializado para generar la enorme potencia necesaria para el vuelo, y llena la parte media de la mosca, así que cuando una mosca golpea su parabrisas, básicamente, están viendo el músculo de la potencia.
Pero conectado a la base del ala, hay un conjunto de diminutos músculos de control, que no son muy poderosos, pero sí muy rápidos, y son capaces de reconfigurar la bisagra del ala a cada golpe, y esto es lo que permite a la mosca transformar su ala y generar los cambios en las fuerzas aerodinámicas que modifican su trayectoria de vuelo.
Y por supuesto, el papel del sistema nervioso es controlar todo esto.
Así que analicemos el controlador.
Las moscas sobresalen en las clases de sensores que llevan a este problema.
Tienen antenas que perciben olores y detectan la dirección del viento.
Tienen un ojo sofisticado que es el sistema visual más rápido del planeta.
Tienen otro par de ojos en la parte superior de su cabeza.
No tenemos idea de lo que hacen.
Tienen sensores en su ala.
Su ala está cubierta de sensores, incluyendo sensores que detectan la deformación del ala.
Incluso pueden degustar con sus alas.
Uno de los más sofisticados sensores que tiene una mosca es una estructura llamada halterio.
Los halterios son realmente giroscopios.
Estos dispositivos oscilan a unos 200 hercios durante el vuelo, y el animal puede utilizarlos para detectar la rotación de su cuerpo e iniciar maniobras correctivas muy, muy rápidas.
Pero toda esta información sensorial debe ser procesada por un cerebro, y sí, en efecto, las moscas tienen un cerebro, un cerebro de unas 100 000 neuronas.
Ahora varias personas en esta conferencia ya han sugerido que las moscas de la fruta podrían servir a la neurociencia porque son un modelo simple de la función cerebral.
Y el punto fuerte básico de mi charla es que me gustaría voltear esto cabeza abajo.
No pienso que sean un modelo simple de nada.
Y creo que las moscas son un gran modelo.
Son un gran modelo para moscas.
(Risas)
Y permítanme explorar esta noción de simplicidad.
Creo que, infortunadamente, muchos de los neurocientíficos, somos todos un poco narcisistas.
Cuando pensamos en un cerebro, nos imaginamos, por supuesto, nuestro cerebro.
Pero recuerden que esta clase de cerebro, que es mucho, mucho más pequeño — en vez de 100 mil millones de neuronas, tiene 100 000 — pero esta es la forma más común de cerebro en el planeta y lo ha sido por 400 millones de años.
¿Es justo decir que es sencillo?
Bueno, es simple en el sentido de que tiene menos neuronas,
¿pero es una medida justa?
Y propongo que no es una medida justa.
Así que vamos a pensar en esto.
Creo que debemos comparar —
(Risas)
— tenemos que comparar el tamaño del cerebro con lo que el cerebro puede hacer.
Lo que propongo es tener un ‘número Trump’, y el ‘número Trump’ es la relación entre el repertorio conductual de este hombre y la cantidad de neuronas de su cerebro.
Calcularemos el ‘número Trump’ para la mosca de la fruta.
Ahora,
¿cuántas personas aquí creen que el ‘número Trump’ es mayor para la mosca de la fruta?
(Aplausos)
Es un público muy, muy inteligente.
Sí, la desigualdad va en esta dirección, o lo postulamos.
Ahora me doy cuenta de que es un poco absurdo comparar el repertorio conductual de un ser humano con una mosca.
Pero tomemos otro animal como ejemplo.
Aquí hay un ratón.
Un ratón tiene cerca de 1000 veces más neuronas que una mosca.
Yo solía estudiar ratones.
Cuando estudiaba los ratones, solía hablar muy despacio.
Y entonces algo sucedió cuando comencé a trabajar con las moscas.
(Risas)
Y creo que si comparan la historia natural de moscas y ratones, es realmente comparable.
Tienen que buscarse la comida.
Tienen que practicar el ritual del cortejo.
Tienen sexo.
Se esconden de los depredadores.
Hacen un montón de cosas similares.
Pero yo diría que las moscas hacen más.
Por ejemplo, voy a mostrarles una secuencia, y tengo que decir, algunos de mis fondos provienen de las fuerzas armadas, así que estoy mostrando esta secuencia clasificada y Uds.
no pueden discutirla fuera de esta sala.
¿Está bien?
Así que quiero que vean la carga en la cola de la mosca de la fruta.
Mírenlo muy de cerca, y verán por qué mi hijo de seis años ahora quiere ser un neurocientífico.
Esperen.
¡Uf! Al menos admitirán que si las moscas de la fruta no son tan inteligentes como los ratones, lo son como mínimo como las palomas.
(Risas)
Ahora, quiero transmitir que no es solo una cuestión de números, sino también el reto de una mosca de calcular todo lo que su cerebro tiene que calcular con unas neuronas tan pequeñas.
Así que esta es una bella imagen de una interneurona visual de un ratón que viene del laboratorio de Jeff Lichtman, y pueden ver las maravillosas imágenes de cerebros que mostró en su charla.
Pero arriba en la esquina, en la esquina derecha, verán, en la misma escala, una interneurona visual de una mosca.
Voy a ampliarla.
Y es una neurona maravillosamente compleja.
Solo que es muy, muy pequeña, y hay un montón de desafíos biofísicos al intentar calcular información con neuronas tan pequeñas.
¿Cuán pequeñas pueden ser las neuronas?
Bueno, miren este insecto interesante.
Parece algo como una mosca.
Tiene alas, tiene ojos, tiene antenas, sus piernas, una historia de vida complicada, es un parásito, tiene que volar y encontrar orugas que parasitar, pero no es que su cerebro sea del tamaño de un grano de sal, lo que sería comparable al de una mosca de la fruta, él mismo es del tamaño de un grano de sal.
Así que aquí tenemos algunos otros organismos a escala similar.
Este animal es del tamaño de un paramecio y una ameba, y tiene un cerebro de 7000 neuronas que es tan pequeño, —saben,
¿estas cosas llamadas cuerpos celulares de las que han oído hablar, donde está el núcleo de la neurona?
Este animal se deshace de ellos, porque ocupan demasiado espacio.
Esta es una sesión sobre las fronteras en la neurociencia.
Postularía que una de las fronteras de la neurociencia es averiguar cómo funciona el cerebro de esa cosa.
Pero vamos a pensar en esto.
¿Cómo puede con un pequeño número de neuronas hacer tanto?
Y creo que, desde una perspectiva de ingeniería, piensan en la multiplexación.
Se puede tomar un hardware y hacer que ese hardware haga cosas diferentes en diferentes momentos, o tener diferentes partes del hardware haciendo cosas diferentes.
Y estos son los dos conceptos que me gustaría explorar.
Y no son conceptos que haya descubierto yo, sino conceptos que han sido propuestos por otros en el pasado.
Y una idea proviene de las lecciones de masticación de los cangrejos.
Y no me refiero a masticar los cangrejos.
Crecí en Baltimore, y mastico cangrejos muy, muy bien.
Sino que estoy hablando de los cangrejos mismos que mastican.
La masticación del cangrejo es realmente fascinante.
Los cangrejos tienen esta estructura complicada bajo su caparazón, llamada molino gástrico, que tritura su comida en una variedad de maneras diferentes.
Esta es una película endoscópica de esta estructura.
Lo sorprendente de esto es que está controlada por un grupo de neuronas muy pequeño, cerca de dos docenas, que pueden producir una gran variedad de diferentes patrones motores, y la razón de que puedan hacer esto es que este minúsculo ganglio en el cangrejo está realmente inundado por muchos, muchos neuromoduladores.
Han escuchado hablar de los neuromoduladores antes.
En la estructura hay más neuromoduladores que la alteran y la inervan, que neuronas en sí, y son capaces de generar un conjunto complicado de patrones.
Esta es la obra de Eve Marder y sus muchos colegas que han estado estudiando este sistema fascinante que muestran cómo un grupo más pequeño de neuronas puede hacer muchas, muchas, muchas cosas debido a la neuromodulación que se produce en cada instante.
Así que esto es básicamente multiplexación en el tiempo.
Imaginen una red de neuronas con un neuromodulador.
Seleccionan un conjunto de células para realizar un tipo de comportamiento, otro neuromodulador, otro conjunto de células, un patrón diferente, y pueden imaginar que se podría extrapolar a un sistema muy, muy complicado.
¿Hay alguna evidencia de que las moscas hagan esto?
Bien, durante muchos años en mi laboratorio y en otros alrededor del mundo, hemos estado estudiando el comportamiento de las moscas en pequeños simuladores de vuelo.
Uno puede atar una mosca a un palito.
Se pueden medir las fuerzas aerodinámicas que está creando.
Se puede dejar a la mosca jugar un pequeño videojuego dejándola volar alrededor en una representación visual.
Así que permítanme mostrarles una pequeña secuencia de esto.
Aquí tenemos una mosca y una ampliación infrarroja de la mosca en el simulador de vuelo, y este es un juego que a las moscas les encanta jugar.
Se les permite dirigirse hacia la pequeña franja, y ellas se dirigirán hacia esa raya para siempre.
Es parte de su sistema de orientación visual.
Pero muy, muy recientemente, se ha podido modificar este tipo de escenarios de comportamiento para las fisiologías.
Así que esta es la preparación que uno de mis expostdoctorandos, Gaby Maimon, que está ahora en el Rockefeller, desarrolló, y básicamente es un simulador de vuelo, pero en condiciones donde uno realmente puede pegar un electrodo en el cerebro de la mosca y grabar desde una neurona genéticamente identificada en el cerebro de la mosca.
Y así es cómo se ve uno de estos experimentos.
Es una secuencia de otro postdoctorando en el laboratorio, Bettina Schnell.
El rastro verde en la parte inferior es el potencial de membrana de una neurona en el cerebro de la mosca, y verán que la mosca empieza a volar, y la mosca realmente controla por si misma la rotación de ese patrón visual con el movimiento de su ala, y se puede ver esta interneurona visual responder al patrón de movimiento del ala mientras la mosca vuela.
Así que realmente por primera vez hemos conseguidos grabar desde las neuronas en el cerebro de la mosca mientras realiza comportamientos sofisticados, como volar.
Y una de las lecciones que hemos aprendido es que la fisiología de las células que hemos estado estudiando durante muchos años en moscas quietas, no es la misma que la fisiología de estas células cuando las moscas realmente se involucran en comportamientos activos, como volar y caminar y así sucesivamente.
Y
¿por qué difiere la fisiología?
Bien, resulta que se debe a estos neuromoduladores, exactamente como los neuromoduladores en ese diminuto ganglio en los cangrejos.
Así que aquí tenemos una imagen del sistema de la octopamina.
La octopamina es un neuromodulador que parece desempeñar un papel importante en el vuelo y otros comportamientos.
Pero este es apenas uno de los muchos neuromoduladores que hay en el cerebro de la mosca.
Así que realmente creo que, conforme sepamos más, va a resultar que el cerebro entero de la mosca es como una versión en grande de este ganglio estomatogástrico, y esa es una de las razones por las que puede hacer tanto con tan pocas neuronas.
Ahora, otra idea, otra forma de multiplexación es multiplexar en el espacio, tener diferentes partes de una neurona hacer cosas diferentes al mismo tiempo.
Así que aquí tenemos dos tipos de neuronas canónicas, de un vertebrado y un invertebrado, una neurona piramidal humana de Ramón y Cajal, y otra célula a la derecha, una interneurona no espinosa, y esta es la obra de Alan Watson y Malcolm Burrows hace muchos años, y Malcolm Burrows sugirió una idea bastante interesante, basado en el hecho de que esta neurona de una langosta no descarga potenciales de acción.
Es una célula no espinosa.
Por lo tanto una célula típica, como las neuronas en nuestro cerebro, tiene una región, llamada las dendritas, que recibe estímulos, y estos estímulos todos juntos producen potenciales de acción que corren por el axón y luego activan todas las regiones de emisión de impulsos de la neurona.
Pero las neuronas no espinosas son realmente muy complicadas porque pueden recibir y enviar las sinapsis todas interdigitadas, y no hay un único potencial de acción que mueva todos los impulsos enviados al mismo tiempo.
Por lo tanto existe la posibilidad de que tengan compartimientos computacionales que permiten a las diferentes partes de la neurona hacer cosas diferentes al mismo tiempo.
Así que estos conceptos básicos de multitarea en el tiempo y multitarea en el espacio, creo que son ciertos también en nuestros cerebros, pero que los insectos son los verdaderos maestros en esto.
Así que espero que piensen en los insectos de manera un poco diferente la próxima vez, y, como digo aquí, por favor piensen antes de aplastarlos.
(Aplausos)
https://www.ted.com/talks/michael_dickinson_how_a_fly_flies/