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El cerebro de la mosca de la fruta es tan pequeño que podría caber en la cabeza de un alfiler. Sin embargo, se trata de un organismo extremadamente complejo, con aproximadamente 140.000 neuronas y 50 millones de sinapsis. No es de extrañar, entonces, que se necesitaran cinco años, 50 laboratorios y más de 200 personas para mapearlo, un logro monumental que es el tema de una serie de artículos esta semana en la revista naturaleza^1–4.

El mapeo cerebral es una de las tareas más delicadas y complejas de la neurociencia, e incluso el error más pequeño puede afectar significativamente los resultados. Lo que hace que este logro sea aún más notable es que alrededor de una docena de personas que trabajaron en el proyecto no eran investigadores académicos a tiempo completo, sino voluntarios de todos los ámbitos de la vida y de todo el mundo. Colaboraron para validar los resultados producidos por la inteligencia artificial (IA). Cientos de neurocientíficos que estudian las moscas de la fruta también se ofrecieron como voluntarios para apoyar el proyecto, reclutando a sus estudiantes. Juntos, quedan registrados como autores. La ciencia amateur es tan antigua como la ciencia misma, pero este proyecto añade otra forma de involucrar más capacidad intelectual en una investigación cada vez más ávida de datos.

FlyWire: el diagrama de cableado neuronal del cerebro completo de la mosca

Mapa “FlyWire Connectome” proporcionado por Mala Murthy, neurocientífica de la Universidad de Princeton en Nueva Jersey, y sus colegas¹ De hecho, ayuda a avanzar en la neurociencia. El proyecto, que pretende crear un “plan de conectividad” para las conexiones entre neuronas, descubrió 4.581 tipos de células, muchas de ellas en áreas del cerebro que no han sido estudiadas adecuadamente.². Otros grupos utilizan el mapa para estudiar y predecir la función cerebral. Por ejemplo, investigadores de EE.UU., Reino Unido, Corea del Sur y Puerto Rico lo han utilizado para estudiar las neuronas que controlan cómo las moscas se alimentan y se acicalan.³. El equipo simuló los circuitos cerebrales relevantes y utilizó el modelo para predecir qué neuronas responderían a estímulos alimentarios, como el azúcar o el agua.

Otro equipo, dirigido por investigadores de la Universidad de California en Santa Bárbara, utilizó el mapa para predecir cómo funcionan las neuronas especializadas en partes específicas de la mosca de la fruta (mosca de la fruta com.El cerebro recibe y procesa información visual.⁴. Los investigadores utilizaron técnicas de imágenes para confirmar sus predicciones en moscas hembra que tenían entre siete y nueve días de edad, lo que confirma la capacidad de la red neuronal para comprender cómo funciona el cerebro.

Una de las principales tareas de los investigadores voluntarios fue ayudar a los neurocientíficos académicos a clasificar el mapa y verificar su exactitud. En primer lugar, los científicos del proyecto utilizaron un microscopio electrónico para tomar imágenes de cortes del cerebro de la mosca. Luego entrenaron un modelo de IA con estas imágenes para crear un diagrama de cableado de millones de sinapsis y miles de neuronas. Estas expectativas deben verificarse con estándares y normas de calidad.

Validar millones de puntos de datos lleva mucho tiempo. En cambio, el codirector del proyecto, Sebastian Seung, neurocientífico de la Universidad de Princeton, y su equipo construyeron una plataforma interactiva similar a un juego llamada EyeWire, en la que se pidió a los voluntarios que ensamblaran modelos 3D de neuronas en la retina de un ratón y el rombencéfalo de un pez cebra. Luego, los 100 mejores intérpretes fueron capacitados para identificar diferentes tipos de células y luego ponerse a trabajar en el proyecto real, que consiste en examinar las sinapsis y las neuronas generadas por la IA, una tarea que de otro modo habría requerido que otros 33 neurocientíficos trabajaran a fondo. tiempo, durante al menos un año para completarlo.

“Pensamos [this study] “Se necesitarán muchos años”, afirma Murthy. “Pero a medida que la tecnología evoluciona y abrimos datos y [volunteer] La comunidad realmente intervino y estaba entusiasmada de asociarse con nosotros, y esto se convirtió en una realidad. Lo completamos en lo que considero un tiempo récord.

Un diagrama completo del cerebro de la mosca de la fruta.

John Ngai, director de la Iniciativa de Investigación del Cerebro para el Avance de Neurotecnologías Innovadoras (BRAIN) de los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. en Bethesda, Maryland, que financió los estudios, dijo. naturaleza Este enfoque podría utilizarse en grandes proyectos de redes financiados por la Iniciativa BRAIN. Esto incluye un programa llamado BRAIN CONNECTS, que implica capacitar a personas en las habilidades técnicas y de investigación necesarias para crear diagramas de cableado para cerebros de mamíferos.

Los científicos aficionados y los voluntarios también participan cada vez más en otros campos. A principios de este mes, investigadores de la División de Estadísticas de las Naciones Unidas en la ciudad de Nueva York y Open Data Watch, una organización sin fines de lucro con sede en Washington, D.C., describieron cómo los científicos ciudadanos están ayudando a llenar los vacíos de datos para los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas. Especialmente para las comunidades marginadas⁵.

El estudio del año pasado.⁶ en naturaleza Describe cómo el asteroide Dimorphos se volvió temporalmente más brillante y rojo cuando la NASA hizo esto. La nave espacial dual chocó con él para probar la reorientación intencional del asteroide.. Este descubrimiento fue confirmado por un pequeño grupo de astrónomos aficionados que pudieron compartir sus datos de observación con científicos profesionales a través de la aplicación.

Muchas veces son los profesionales los que necesitan comprobar el trabajo de los aficionados. Lo diferente del trabajo con el cerebro de las moscas es que los voluntarios ayudan a los científicos a tiempo completo a validar sus hallazgos, algo que podría tener una aplicación mucho más amplia en nuestro mundo rico en datos.