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¿Recordáis la película The Matrix? En ella decían que los seres humanos estábamos esclavizados por máquinas y que nuestro estado consciente vivía en una realidad virtual que nos hacía creer que llevábamos una vida perfectamente normal, en la que éramos dueños de nuestros actos. Pues exactamente eso es lo que ha hecho un grupo de investigadores con larvas de peces cebra para acercarnos a algunas de las preguntas que quedan por resolver en Neurociencia.

Larva

La transparencia de la larva del pez cebra nos permite observar sus tejidos fácilmente

El pez cebra es un pez de agua caliente de unos 2-3 cm que podemos ver en un buen número de acuarios domésticos. Suele ser de color dorado o plateado, con unas líneas horizontales de color azul. Pero tras su elegante aspecto se esconde un animal que ofrece múltiples posibilidades para el campo de la neuorciencia. La principal ventaja de la que se aprovecha este estudio es que, en estado de larva, su piel es transparente, lo que nos permite ver sus órganos vitales, incluido su cerebro, gracias a un simple microscopio.

En este grupo de investigación se plantean ver qué partes del cerebro de la larva, que consta de unas trescientas mil neuronas, se activan según el comportamiento que tenga el bicho. Para ver dicha activación, utilizarán una técnica llamada imagen de calcio, que consiste en iluminar las neuronas cuando se produzca una entrada de calcio en la misma. El mayor problema que tienen muchos estudios en los que se estudia actividad es que los registros se hacen cuando el animal está realizando una tarea en concreto, una situación muy distinta a la que experimentaría en su hábitat natural. Y es aquí donde entra en juego el mundo virtual.

Los investigadores han fabricado un experimento en el que hacen pasar por debajo de un pez inmovilizado un patrón de franjas blancas y negras. Por increíble que parezca, este estímulo tan simple reproduce la situación que el pez vería al ser arrastrado por la corriente de un río, lo que hace que quiera nadar en la dirección contraria al movimiento de estas líneas. Toda la gracia radica en conseguir que la velocidad de avance de las franjas se modifique siempre que el pez dé un impulso para tratar de evitar que la “corriente” lo arrastre. De esta forma, el pez pensaría que no está inmovilizado, sino que realmente nada a contracorriente. En otras palabras, el pez estaría sumergido en un mundo virtual. Mediante unos electrodos colocados en la cola del pez, es posible detectar cuándo se activan las neuronas de la cola que lo harían avanzar hacia adelante. Una vez obtenida esta señal tan sólo hay que mandar la información al ordenador que controla el patrón de franjas para que modifique su velocidad de avance. Pues ¡ya está! De esta forma tan simple tenemos al pez metido en nuestro Matrix particular.

Y por fin llegamos al objetivo del estudio. Ahora que hemos conseguido que el pez, inmovilizado, sienta que se está moviendo en un ambiente que simula el natural, podemos apuntar un microscopio al cerebro (recordemos que son transparentes) para ver qué neuronas están funcionando. La ventaja de este microscopio es que, además, nos permite escanear capa a capa el cerebro del animal, lo que nos da una precisión increíble. Todo viene resumido fácilmente en la siguiente imagen:

Image

Resumen del procedimiento experimental

Pero lo bueno es que esto es sólo el principio. Ahora podríamos cambiar el patrón de líneas que mostramos al pez y simular otra realidad distinta, quizás en la que viera una presa o un depredador. Y, gracias al procedimiento experimental, podríamos identificar los circuitos neuronales que se activan en estas situaciones. Los resultados que obtengan aún no los sabemos, pero estaremos ahí para contároslo. Os dejo un vídeo en inglés que hicieron donde se resume todo lo que os he contado y podéis ver el diseño experimental. La verdad es que el vídeo es bastante explicativo y merece la pena verlo :).

http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=r9izj28yyJI

¡Hasta la próxima!

Referencias: Mapping brain networks: Fish-bowl neuroscience. Nature 493, 466–468 (24 January 2013)

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