Cómo el pez elefante silencia su propio ruido para encontrar alimento

Los investigadores de la Universidad de Columbia describieron el circuito cerebral con el que el pez nariz de elefante elimina la interferencia de sus propios pulsos eléctricos para localizar presas enterradas en ríos africanos de aguas turbias.

El análisis combinó registros de peces vivos, un modelo computacional y un mapa de conexiones neuronales, de acuerdo con el estudio publicado en Nature y divulgado por Earth.com.

El animal detecta los débiles campos eléctricos que producen las larvas de insectos bajo el sedimento mediante sensores en su piel. Sin embargo, varias veces por segundo emite una descarga eléctrica propia, cuya respuesta en esos mismos receptores es mucho más intensa que la señal procedente de una presa.

Cada descarga dura menos de medio milisegundo y puede ocultar la información que el animal necesita. El problema se parece a tratar de escuchar un sonido débil mientras se hace mucho ruido.

El órgano que cancela su propio pulso

La solución se encuentra en el lóbulo electrosensorial, ubicado en la parte posterior del cerebro del pez, que procesa las respuestas eléctricas que detecta su piel. Esa zona recibe información sobre lo que ocurre en el agua y también un aviso de que el animal está por emitir su propia descarga eléctrica.

El órgano recibe dos avisos: uno le dice que está a punto de emitir una descarga y otro registra esa descarga cuando llega a sus sensores. Con el tiempo, aprende cómo suele ser esa señal propia y prepara una contraria para neutralizarla. Es parecido a usar auriculares que reducen el ruido: detectan un sonido molesto y generan otro que lo compensa.

Así, la descarga del mismo ejemplar deja de interferir y puede prestar atención a los débiles campos eléctricos producidos por sus presas. Los investigadores llaman “imágenes negativas” a esa señal contraria que el cerebro crea para cancelar la descarga propia.

El aprendizaje debe actualizarse de forma constante porque la conductividad del agua altera la intensidad y la forma de cada pulso. Por ello, el sistema necesita reajustar su predicción cada vez que varían las condiciones del entorno.

Nathaniel Sawtell, investigador del Instituto Zuckerman de Columbia, explicó que la disposición de las células no resultaba evidente al observar su ubicación. “Los tipos de neuronas rápidas y lentas están entremezclados espacialmente; al visualizarlas todas juntas, vimos lo que parece un enredo”, declaró.

Un mapa de miles de conexiones reveló el patrón neuronal

Para reconstruir el circuito, un equipo de la Universidad de Harvard, vinculado al laboratorio Lichtman, dividió una porción del cerebro posterior de un pez de 9,3 centímetros en 3.534 secciones. Una vez reunidas, alcanzaban un grosor aproximado al de una hoja de papel.

Un programa desarrollado por Google Research, entrenado inicialmente con tejido humano, permitió seguir las células a través de esas imágenes. Posteriormente, personas identificaron 29.694 sinapsis, es decir, los puntos de contacto donde una neurona transmite información a otra, entre 5.016 células.

Las neuronas de salida envían al resto del cerebro la señal ya depurada. En tanto, las células MG, llamadas así por “ganglio medio”, permanecen en el lóbulo electrosensorial y transmiten información a esas neuronas de salida.

Ambos grupos se presentan en dos variantes opuestas: una incrementa su actividad cuando aumenta el campo eléctrico y otra la reduce. El mapa mostró que las conexiones rara vez confunden esas variantes. De las 3.527 sinapsis que iban de células MG a neuronas de salida, solo una incumplió la regla de contacto entre tipos opuestos.

La combinación de aprendizaje rápido y lento filtra el ruido

Cuando una neurona recibe una señal al mismo tiempo que está activa, la conexión que las une pierde fuerza. En cambio, durante los momentos en que eso no ocurre, ese contacto se recupera y se fortalece poco a poco. Lo importante es que perder fuerza sucede mucho más rápido que recuperarla.

En las neuronas de salida, ese cambio rápido ocurre unas 8 veces antes que el fortalecimiento. En las células MG, sucede cerca de 60 veces antes. Por eso, cuando el pulso eléctrico del pez cambia de intensidad, algunas neuronas se adaptan rápidamente a ese cambio, mientras que otras tardan más, pero conservan una respuesta más constante.

Salomon Muller, investigador posdoctoral de los laboratorios Abbott y Sawtell de Columbia y autor principal, describió la función de ese equilibrio: “Las células más rápidas pueden aprender con rapidez, pero son más vulnerables al ruido aleatorio e irregular”. Añadió que las células lentas aportan estabilidad para cancelar la interferencia persistente.

Los científicos también simularon la presencia de otros peces nariz de elefante, que emiten pulsos en momentos imprevisibles. Tras 10 minutos de esa interferencia en el modelo, realizaron registros en animales vivos bajo condiciones equivalentes. En ambos casos, el mecanismo de cancelación se mantuvo.

Un mapa cerebral con límites

El análisis se basa en el mapa cerebral de un solo individuo y no permite observar directamente la actividad de cada conexión. Además, aún no pudieron observar cómo funciona una de las clases de neuronas presentes cuando el pez está vivo. Tampoco se midió de manera directa la intensidad con la que las células MG se inhiben unas a otras.

Sawtell señaló que aún no se sabe si otros animales emplean una organización semejante. El lóbulo electrosensorial posee una estructura similar al cerebelo, región cerebral relacionada con la coordinación y la precisión de los movimientos, y ambos tipos de células tienen equivalentes en esa zona.

“Los sistemas sensoriales evolucionaron para resolver los mismos problemas fundamentales, incluido el problema que estudiamos: distinguir la información sensorial externa de la información generada por el propio comportamiento del animal”, afirmó Sawtell. No obstante, aclaró que los circuitos pueden variar entre especies y sentidos.

El volumen de imágenes ya fue completado y será publicado de forma abierta, lo que permitirá continuar el análisis sin utilizar otro organismo. Entre las preguntas pendientes figura si una conexión que ya aprendió presenta diferencias visibles frente a otra que aún no lo ha hecho.