Reconstruyeron el sistema nervioso de una mosca y lo usaron para jugar al Doom y filtrar correos

El sistema nervioso completo de una mosca de la fruta, reconstruido en formato digital, acaba de convertirse en protagonista de un experimento poco habitual: en lugar de servir para estudiar biología, se lo puso a clasificar correos electrónicos, a mover un personaje dentro del videojuego Doom y a tomar decisiones de compra y venta de criptomonedas dentro de una cartera virtual. La reconstrucción, llamada MaleCNS v1.0, reúne más de 166.000 neuronas, alrededor de 125 millones de conexiones y unos 11.700 tipos celulares, según el trabajo difundido por Google Research, el HHMI Janelia Research Campus, la Universidad de Harvard y la de Princeton.

Una versión digital del cableado cerebral

Para entender la escala, conviene pensar en el sistema nervioso como una enorme red de cables: cada cable es una neurona y cada punto donde dos cables se tocan es una conexión, llamada sinapsis. Reconstruir esa maraña exige cortar el tejido en rebanadas muchísimo más finas que un pelo y fotografiar cada corte con un microscopio electrónico, una técnica que produce imágenes donde se pueden identificar las células y seguir su recorrido. Al ensamblar todas las imágenes se obtiene lo que los especialistas llaman conectoma: un mapa detallado de cómo está cableado el sistema nervioso.

Cómo funciona el ensayo

El ingeniero Alex Wormuth, uno de los investigadores que trabajó con el modelo, conectó la red neuronal simulada con el videojuego Doom. Cada cuadro del juego se transforma en estímulos que alimentan las neuronas sensoriales digitales: la información de brillo y color recorre la red y termina traduciéndose en acciones sobre el teclado o el joystick. Para que el personaje aprenda a sobrevivir, el sistema incorpora un refuerzo inspirado en la biología: determinadas células dopaminérgicas, equivalentes a las que en el cerebro liberan dopamina cuando algo sale bien, se activan cuando el personaje recibe daño sin morir, una manera de enseñarle a evitar esos comportamientos.

La misma lógica de premio y castigo se trasladó después a Stonkfly, un proyecto que toma gráficos de precios de criptomonedas y decide si conviene comprar o vender. Las ganancias activan una señal asociada a un grupo de unas quince células; las pérdidas estimulan otras dos, vinculadas con respuestas aversivas. El ensayo es experimental y no aporta datos que permitan evaluar la eficacia del modelo como herramienta de inversión real.

Clasificar correos, al 80 % de una red convencional

En la prueba de clasificación de correos electrónicos, la simulación del sistema nervioso de la mosca alcanzó alrededor del 80 % de la precisión de una pequeña red neuronal artificial diseñada específicamente para esa tarea. El porcentaje es relativo: significa que rindió casi tan bien como un modelo clásico mucho más chico, entrenado a medida. Otros desarrolladores exploraron aplicaciones en Super Mario 64, en el juego de realidad virtual Beat Saber, en la resolución de salas de escape e incluso en la creación de tipografías, siempre sumando una capa de simulación adicional sobre el conectoma.

Qué falta para que llegue a la gente

Los propios investigadores aclaran que todavía falta mucho para que este tipo de reconstrucción se traduzca en productos de uso cotidiano. Las simulaciones son más lentas y menos precisas que las redes artificiales convencionales, pensadas desde el inicio para una tarea puntual. Además, pasar de una mosca a un mamífero implica un salto enorme: el cerebro humano contiene unos 86.000 millones de neuronas y varios billones de conexiones, un volumen que hoy resulta inviable de mapear con la misma resolución y de similar en tiempo razonable. Por eso, por ahora, el sistema nervioso digital de Drosophila melanogaster sirve sobre todo como banco de pruebas de ideas sobre cómo la biología procesa información.