Tal vez comience con una sensación de poca energía, o tal vez te estés poniendo un poco irritable. Es posible que tenga dolor de cabeza o dificultad para concentrarse. Tu cerebro te está enviando un mensaje: tienes hambre. Encontrar comida.

Los estudios en ratones han identificado un grupo de células llamadas neuronas AgRP cerca de la parte inferior del cerebro que pueden crear esta desagradable sensación de hambre, incluso de “hambre”. Se sientan cerca del suministro de sangre del cerebro, lo que les da acceso a las hormonas que llegan del estómago y del tejido adiposo que indican los niveles de energía. Cuando la energía es baja, actúan en una variedad de otras áreas del cerebro para promover la alimentación.

Al escuchar a escondidas las neuronas AgRP en ratones, los científicos han comenzado a desentrañar cómo estas células se encienden y animan a los animales a buscar comida cuando tienen pocos nutrientes, y cómo sienten que la comida llega al intestino para volver a apagarse. Los investigadores también descubrieron que la actividad de las neuronas AgRP se altera en ratones con síntomas similares a los de la anorexia, y que la activación de estas neuronas puede ayudar a restaurar los patrones normales de alimentación en esos animales.

Comprender y manipular las neuronas AgRP podría conducir a nuevos tratamientos tanto para la anorexia como para la sobrealimentación. “Si pudiéramos controlar esta sensación de hambre, podríamos controlar mejor nuestras dietas”, dice Amber Alhadeff, neurocientífica del Monell Chemical Senses Center en Filadelfia.

Comer o no comer

Las neuronas AgRP parecen ser actores clave en el apetito: desactivarlas en ratones adultos hace que los animales dejen de comer, incluso pueden morir de hambre. Por el contrario, si los investigadores activan las neuronas, los ratones saltan a sus platos de comida y se atiborran.

Los experimentos en varios laboratorios en 2015 ayudaron a ilustrar lo que hacen las neuronas AgRP. Los investigadores descubrieron que cuando los ratones no habían comido lo suficiente, las neuronas AgRP se activaban con más frecuencia. Pero solo la vista o el olor de la comida, especialmente algo delicioso como la mantequilla de maní o un beso de Hershey, fue suficiente para amortiguar esta actividad, en segundos. A partir de esto, los científicos concluyeron que las neuronas AgRP hacen que los animales busquen comida. Una vez que se ha encontrado comida, dejan de disparar con tanta fuerza.

Un equipo de investigación, dirigido por el neurocientífico Scott Sternson en el Campus de Investigación Janelia en Ashburn, Virginia, también mostró que la actividad de las neuronas AgRP parece hacer que los ratones se sientan mal. Para demostrar esto, los científicos diseñaron ratones para que las neuronas AgRP comenzaran a activarse cuando la luz brillaba en el cerebro con una fibra óptica (la fibra aún permitía que los ratones se movieran libremente). Colocaron estos ratones diseñados en una caja con dos áreas distintas: una de color negro con un piso de rejilla de plástico, la otra blanca con un piso de papel de seda suave. Si los investigadores activaban las neuronas AgRP cada vez que los ratones entraban en una de las dos áreas, los ratones comenzaban a evitar esa región.

Sternson, ahora en la Universidad de California en San Diego, concluyó que la activación de AgRP se sintió «ligeramente desagradable». Eso tiene sentido en la naturaleza, dice: cada vez que un ratón abandona su nido, está en riesgo de los depredadores, pero debe superar este miedo para poder buscar comida y comer. «Estas neuronas AgRP son una especie de impulso que, en un entorno peligroso, vas a salir y buscar comida para seguir con vida».

El estudio de Sternson de 2015 había demostrado que, si bien la vista o el olor de la comida calman las neuronas AgRP, es solo temporal: la actividad vuelve a subir si el ratón no puede seguir y comerse el bocadillo. A través de experimentos adicionales, Alhadeff y sus colegas descubrieron que lo que apaga las neuronas AgRP de manera más confiable son las calorías que llegan al intestino.

El neocórtex se encuentra como un impresionante logro de la evolución biológica. Todos los mamíferos tienen esta franja de tejido que cubre su cerebro, y las seis capas de neuronas densamente empaquetadas en su interior manejan los cálculos y asociaciones sofisticados que producen la destreza cognitiva. Dado que ningún otro animal, aparte de los mamíferos, tiene una neocorteza, los científicos se han preguntado cómo evolucionó una región cerebral tan compleja.

Los cerebros de los reptiles parecían ofrecer una pista. Los reptiles no solo son los parientes vivos más cercanos de los mamíferos, sino que sus cerebros tienen una estructura de tres capas llamada cresta ventricular dorsal, o DVR, con similitudes funcionales con la neocorteza. Durante más de 50 años, algunos neurocientíficos evolutivos han argumentado que tanto el neocórtex como el DVR se derivaron de una característica más primitiva en un ancestro compartido por mamíferos y reptiles.

Ahora, sin embargo, al analizar detalles moleculares invisibles para el ojo humano, los científicos han refutado esa opinión. Al observar los patrones de expresión génica en células cerebrales individuales, los investigadores de la Universidad de Columbia demostraron que, a pesar de las similitudes anatómicas, la neocorteza de los mamíferos y el DVR de los reptiles no están relacionados. En cambio, los mamíferos parecen haber desarrollado la neocorteza como una región cerebral completamente nueva, construida sin dejar rastro de lo que vino antes. El neocórtex está compuesto por nuevos tipos de neuronas que parecen no tener precedentes en los animales ancestrales.

Las neuronas piramidales son el tipo más abundante de neuronas en la neocorteza. Trabajos recientes sugieren que varios tipos de ellos en la neocorteza evolucionaron como innovaciones en los mamíferos.

Ilustración : Ekaterina Epifanova y Marta Rosário/Charité

El artículo que describe este trabajo, que fue dirigido por la bióloga evolutiva y del desarrollo Maria Antonietta Tosches, se publicó el pasado mes de septiembre en Ciencia.

Este proceso de innovación evolutiva en el cerebro no se limita a la creación de nuevas partes. Otro trabajo de Tosches y sus colegas en el mismo número de Ciencia mostró que incluso las regiones cerebrales aparentemente antiguas continúan evolucionando al ser reconectadas con nuevos tipos de células. El descubrimiento de que la expresión génica puede revelar este tipo de distinciones importantes entre las neuronas también está impulsando a los investigadores a repensar cómo definen algunas regiones del cerebro y a reevaluar si algunos animales podrían tener cerebros más complejos de lo que pensaban.

Genes activos en neuronas individuales

En la década de 1960, el influyente neurocientífico Paul MacLean propuso una idea sobre la evolución del cerebro que estaba equivocada pero que aún tuvo un impacto duradero en el campo. Sugirió que los ganglios basales, una agrupación de estructuras cerca de la base del cerebro, eran un vestigio de un «cerebro de lagarto» que evolucionó en los reptiles y fue responsable de los instintos y comportamientos de supervivencia. Cuando los primeros mamíferos evolucionaron, agregaron un sistema límbico para la regulación de las emociones por encima de los ganglios basales. Y cuando surgieron los humanos y otros mamíferos avanzados, según MacLean, agregaron una neocorteza. Como un «gorro de pensamiento», se sentó en la parte superior de la pila e impartió una cognición superior.

Este modelo de “cerebro triuno” cautivó la imaginación del público después de que Carl Sagan escribiera sobre él en su libro ganador del Premio Pulitzer de 1977. Los Dragones del Edén. Los neurocientíficos evolutivos quedaron menos impresionados. Los estudios pronto desacreditaron el modelo al mostrar de manera concluyente que las regiones del cerebro no evolucionan ordenadamente una encima de la otra. En cambio, el cerebro evoluciona como un todo, con partes más antiguas que sufren modificaciones para adaptarse a la adición de nuevas partes, explicó Paul Cisek, neurocientífico cognitivo de la Universidad de Montreal. “No es como actualizar tu iPhone, donde cargas una nueva aplicación”, dijo.

La explicación mejor respaldada para el origen de las nuevas regiones del cerebro fue que evolucionaron principalmente mediante la duplicación y modificación de estructuras y circuitos neuronales preexistentes. Para muchos biólogos evolutivos, como Harvey Karten de la Universidad de California en San Diego, las similitudes entre el neocórtex de los mamíferos y el DVR de los reptiles sugerían que, en términos evolutivos, eran homólogos, que ambos evolucionaron a partir de una estructura transmitida de un antepasado compartido por mamíferos y reptiles.

Pero otros investigadores, incluido Luis Puelles de la Universidad de Murcia en España, no estuvieron de acuerdo. En el desarrollo de mamíferos y reptiles, vieron señales de que la neocorteza y el DVR se formaron a través de procesos completamente diferentes. Esto insinuó que el neocórtex y el DVR evolucionaron de forma independiente. Si es así, sus similitudes no tenían nada que ver con la homología: probablemente eran coincidencias dictadas por las funciones y restricciones de las estructuras.

Uno de los desarrollos más emocionantes en IA ha sido el desarrollo de algoritmos que pueden aprender por sí mismos las reglas de un sistema. Las primeras versiones de cosas como los algoritmos de juego tenían que recibir los conceptos básicos de un juego. Pero las versiones más nuevas no necesitan eso, simplemente necesitan un sistema que realice un seguimiento de alguna recompensa, como una puntuación, y puedan determinar qué acciones maximizan eso sin necesidad de una descripción formal de las reglas del juego.

Un artículo publicado por la revista Neuron lleva esto un paso más allá al usar neuronas reales cultivadas en un plato lleno de electrodos. Esto agregó un nivel adicional de complicación, ya que no había forma de saber qué neuronas encontrarían realmente gratificantes. El hecho de que el sistema parezca haber funcionado puede decirnos algo sobre cómo las neuronas pueden autoorganizar sus respuestas al mundo exterior.

Saluda a DishBrain

Los investigadores detrás del nuevo trabajo, que se encontraban principalmente en Melbourne, Australia, llaman a su sistema DishBrain. Y se basa en, sí, un plato con un conjunto de electrodos en el suelo del plato. Cuando las neuronas crecen en el plato, estos electrodos pueden hacer dos cosas: detectar la actividad de las neuronas sobre ellos o estimular esos electrodos. Los electrodos son grandes en relación con el tamaño de las neuronas, por lo que tanto la detección como la estimulación (que se puede considerar similar a leer y escribir información) involucran una pequeña población de neuronas, en lugar de una sola.

Más allá de eso, es un plato de cultivo estándar, lo que significa que se puede cultivar una variedad de tipos de células; para algunos experimentos de control, los investigadores usaron células que no responden a las señales eléctricas. Para estos experimentos, los investigadores probaron dos tipos de neuronas: algunas diseccionadas de embriones de ratón y otras producidas induciendo células madre humanas para formar neuronas. En ambos casos, como se vio en otros experimentos, las neuronas formaron espontáneamente conexiones entre sí, creando redes que tenían actividad espontánea.

Si bien el hardware es completamente flexible, los investigadores lo configuraron como parte de un sistema de circuito cerrado con un controlador de computadora. En esta configuración, los electrodos en un par de regiones del plato se definieron como entradas del DishBrain; se denominan colectivamente región motora, ya que controlan la respuesta del sistema.

Se designaron otras ocho regiones para recibir información en forma de estimulación por parte de los electrodos, que actúan un poco como un área sensorial del cerebro. La computadora también podría usar estos electrodos para proporcionar retroalimentación al sistema, que veremos a continuación.

Colectivamente, estos proporcionan todo lo necesario para que una red neuronal aprenda lo que sucede en el entorno informático. Los electrodos motores permiten que las neuronas alteren el comportamiento del ambiente, y los sensoriales reciben tanto información sobre el estado del ambiente como una señal que indica si sus acciones fueron exitosas. El sistema es lo suficientemente genérico como para que se puedan configurar todo tipo de entornos en la parte de la computadora del experimento, prácticamente cualquier cosa donde las entradas simples alteren el entorno.

Los investigadores eligieron Apestar.