Mediante simulaciones, robots y peces vivos, científicos de la EPFL y la Universidad de Duke han replicado el circuito neuronal que permite al pez cebra reaccionar a estímulos visuales y mantener su posición en aguas corrientes. Proporcionan una visión completa de cómo los circuitos cerebrales, la mecánica corporal y el entorno interactúan para controlar el comportamiento.
Una paradoja de la neurociencia es que, si bien los cerebros evolucionan en entornos sensoriales y físicos específicos, los circuitos neuronales suelen estudiarse de forma aislada en condiciones controladas de laboratorio. Sin embargo, no podemos comprender plenamente cómo los factores ambientales influyen en la función cerebral sin considerar el cuerpo en el que evolucionó dicho cerebro.
El Laboratorio de BioRobótica de la Escuela de Ingeniería de la EPFL se especializa en el desarrollo de robots bioinspirados para analizar las interacciones cerebro-cuerpo involucradas en la coordinación sensoriomotora. Recientemente, han publicado un estudio en Science Robotics que proporciona información detallada sobre la corporeidad, o cómo el cuerpo afecta la percepción, en larvas de pez cebra.
“Nuestra larva de pez cebra simulada proporcionó una encarnación virtual, lo que nos permitió observar su reacción a la dinámica de fluidos simulada y a escenas visuales. Después, utilizamos un robot físico para observar estas interacciones en el mundo real. Estas conexiones con el entorno no se pueden estudiar con un cerebro aislado en un laboratorio”, resume Auke Ijspeert, director del Laboratorio de BioRobótica.
Una vista de ojo de pez
Gracias a sus cuerpos translúcidos, las diminutas larvas de pez cebra ofrecen acceso óptico a todas sus neuronas, lo que las convierte en modelos animales muy estudiados en la investigación biomédica. Para el estudio, la neurobióloga Eva Naumann y su equipo de la Universidad de Duke proporcionaron una arquitectura de red neuronal derivada de datos de imágenes en tiempo real del cerebro de peces cebra vivos. También rastrearon el comportamiento visual de los diminutos peces y registraron sus reacciones al presentarles diversos estímulos visuales que imitaban lo que podrían encontrar en el agua corriente.
El Laboratorio de BioRobótica colaboró posteriormente con Naumann y su equipo para desarrollar una simulación que reprodujera fielmente el procesamiento visual, la mecánica corporal y los circuitos neuronales del pez cebra, desde la retina hasta la médula espinal. En experimentos centrados en la respuesta optomotora (la natación refleja que ayuda a los peces a compensar las corrientes de agua), el animal virtual replicó fielmente el comportamiento de las larvas reales de pez cebra.
Fue emocionante poder replicar todos los diferentes comportamientos que Eva y su equipo observaron en los peces vivos; esto sugiere que logramos aplicar ingeniería inversa al circuito.Auke Ijspeert
“Fue emocionante poder replicar todos los diferentes comportamientos que Eva y su equipo observaron en los peces vivos; esto sugiere que logramos aplicar ingeniería inversa al circuito”, dice Ijspeert.
En el proceso, el equipo descubrió que la mayoría de las señales neuronales que impulsan el comportamiento del pez cebra provienen de una parte relativamente pequeña de la retina. Su simulación incluso predijo dos tipos de neuronas no identificados previamente que explicaban la respuesta del pez vivo a estímulos inusuales.
Para validar aún más su trabajo, el investigador postdoctoral de la EPFL, Xiangxiao Liu, construyó una larva robótica de pez cebra de 80 cm equipada con dos cámaras como ojos, motores para mover los segmentos de la cola y los mismos circuitos neuronales que el pez cebra simulado. En experimentos realizados en el río Chamberona de Lausana, el robot logró evitar ser arrastrado río abajo, incluso en el desorden de un entorno natural.
El surgimiento de la respuesta optomotora de nuestro circuito neuronal es significativo, ya que parte de la respuesta de un animal a cualquier estímulo es aleatoria. A pesar de esta aleatoriedad, el circuito neuronal convergió para reorientar al robot y mantener su posición, afirma Liu.
Una plataforma de código abierto para estudiar el comportamiento animal
El Laboratorio de BioRobótica ya está ampliando esta investigación para estudiar los patrones de natación del pez cebra. Su simulación y diseño de robots también están disponibles como herramientas de código abierto para que los investigadores estudien la coordinación visomotora en el pez cebra y en otros animales. De hecho, Ijspeert enfatiza que el trabajo demuestra la importancia de los modelos y las simulaciones para comprender qué mecanismos sensoriomotores son suficientes para ciertas funciones biológicas.
En experimentos con animales, solo se pueden demostrar los mecanismos sensoriomotores necesarios para el funcionamiento, pero no los suficientes, ya que no se pueden eliminar todos los mecanismos excepto uno en los animales. En este estudio, hemos demostrado que la visión por sí sola es, en principio, suficiente para que el pez cebra mantenga su posición, lo cual constituye un resultado complejo y nada trivial.
Los robots ofrecen pistas sobre la impresionante robustez de la locomoción de la anguila
Otro estudio reciente de la EPFL, publicado en PNAS en colaboración con la Universidad de Tohoku y la Universidad de Ottawa, probó un modelo de circuito neuronal en robots anfibios similares a anguilas, desarrollados en el Laboratorio de BioRobótica. Estos experimentos sugirieron que la retroalimentación multisensorial podría permitir que las anguilas reales naden incluso después de una lesión de médula espinal que dejaría paralizadas a la mayoría de los vertebrados, a la vez que proporciona nuevos conocimientos sobre la transición evolutiva de los vertebrados del agua a la tierra.
Referencias
Xiangxiao Liu et al., Circuitos artificiales incorporados revelan arquitecturas neuronales de comportamientos visomotores en vertebrados. Sci. Robot.10, eadv4408(2025). DOI: 10.1126/scirobotics.adv4408
EPFL News. C. L. Traducido al español
