Gero Miesenboeck rediseña un cerebro

Tengo un doble. (Risas) El Dr. Gero es un científico brillante pero un poco loco de la "Saga Androids" de Dragon Ball Z. Si miran con cuidado, se ve que su cráneo ha sido sustituido por una cúpula transparente de plexiglás así que el funcionamiento de su cerebro se puede observar y controlar con luz. Eso es exactamente lo que hago... control óptico de la mente.

(Risas)

Pero a diferencia de mi gemelo malvado, que quiere dominar el mundo, mis motivos no son siniestros. Yo controlo el cerebro para entender cómo funciona. Y Uds dirán: espere un minuto, ¿cómo puede controlar el cerebro... ...sin entenderlo primero? ¿No es poner el carro delante del caballo? Muchos neurocientíficos piensan lo mismo, que la comprensión vendrá de una observación y un análisis más detallados. Dicen: "Si pudiéramos registrar la actividad neuronal... ...entenderíamos al cerebro". Pero piensen un momento lo que eso significa. Aún si pudiéramos medir lo hace cada célula en todo momento, todavía tendría que darle sentido a los patrones de actividad registrados y eso es muy difícil; lo más probable es que entendamos tan poco estos patrones como al cerebro que los produce.

Miren cómo se vería la actividad cerebral. En esta simulación, cada punto negro es una célula nerviosa. El punto es visible cada vez que una célula dispara un impulso eléctrico. Hay 10.000 neuronas aquí. Estamos mirando cerca de un 1% del cerebro de una cucaracha. Nuestros cerebros son unos 100 millones de veces más complicados. En algún punto es un patrón como este, eres tú, tus percepciones, tus emociones, tus recuerdos, tus planes para el futuro. Pero no sabemos dónde, dado que no conocemos cómo leer el patrón. No entendemos el código que usa el cerebro. Para avanzar tenemos que descifrar el código. Pero, ¿cómo? Un desencriptador con experiencia les dirá que para descubrir qué significan los símbolos de un código es esencial poder jugar con ellos, reacomodarlos a voluntad. Así que en esta situación también, para decodificar la información contenida en los patrones de este tipo, con sólo mirar no basta; tenemos que reacomodar el patrón. En otras palabras, en vez de grabar la actividad neuronal tenemos que controlarla. No es esencial que podamos controlar la actividad de todas las neuronas del cerebro, sólo algunas. Cuanto más orientadas nuestras intervenciones, mejor. En un momento les voy a mostrar cómo alcanzar la precisión necesaria.

Y como soy realista, más que ambicioso, no afirmo que la capacidad de controlar la función del sistema nervioso desentrañe de una vez todos sus misterios. Pero sin duda vamos a aprender mucho. Ahora, de ninguna manera soy la primera persona en darse cuenta qué herramienta poderosa es la intervención. La historia de los intentos de jugar con la función del sistema nervioso es larga e ilustre. Su origen se remonta al menos 200 años, a los famosos experimentos de Galvani de fines del siglo XVIII y más allá. Galvani demostró que las patas de una rana se movían cuando él conectaba el nervio lumbar a una fuente de corriente eléctrica. Este experimento reveló la primera, y tal vez fundamental, pista del código neuronal: que la información está escrita en forma de impulsos eléctricos. El enfoque de Galvani, de sondear el sistema nervioso con electrodos, sigue siendo la norma hoy en día, a pesar de una serie de inconvenientes. Poner cables en el cerebro obviamente es más bien tosco. Es difícil de hacer en animales en movimiento y hay un límite físico de la cantidad de cables que se pueden insertar de forma simultánea.

Así que a fines del siglo pasado, empecé a pensar que sería maravilloso tomar esta lógica y poder revertirla. Así, en vez de insertar un cable en un solo lugar del cerebro, mejor rediseñar el propio cerebro para que algunos de sus elementos neurales sean sensibles a señales de transmisión difusa, como un destello de luz. Un enfoque tal superaría, en un destello de luz, muchos de los obstáculos para el descubrimiento. En primer lugar, es claramente una forma de comunicación inalámbrica, no invasiva. En segundo lugar, como en un programa de radio, uno puede comunicarse con muchos receptores a la vez. No es necesario saber dónde están estos receptores. Y no importa si estos receptores se mueven; basta pensar en el estéreo del coche. Se pone aún mejor, pues resulta que podemos fabricar los receptores a partir de materiales codificados en el ADN. Así, cada célula nerviosa con la estructura genética correcta producirá de forma espontánea un receptor que nos permitirá controlar su función. Espero que aprecien la hermosa sencillez de este concepto. Aquí no hay artilugios de alta tecnología, sólo biología revelada con biología.

Ahora miremos de cerca a estos receptores milagrosos. A medida que nos acercamos a estas neuronas púrpura vemos que su membrana exterior está salpicada de poros microscópicos. Poros como estos conducen la corriente eléctrica y son responsables de toda la comunicación en el sistema nervioso. Pero estos poros de aquí son especiales. Están acoplados a receptores de luz similares a los de los ojos. Cada vez que un rayo de luz incide en el receptor, se abre el poro, se enciende la corriente eléctrica, y la neurona dispara impulsos eléctricos. Debido a que el poro está codificado en el ADN, podemos lograr una precisión increíble. Esto se debe a que, aunque cada célula de nuestro cuerpo contiene el mismo conjunto de genes, se activan y desactivan distintas combinaciones de genes en células diferentes. Esto se puede aprovechar para asegurarse de que sólo algunas neuronas contengan poros fotosensibles y otras no. En esta lámina la célula blanco-azulada de la esquina superior izquierda no responde a la luz porque carece de poros fotosensibles. El método funciona tan bien que se puede escribir mensajes puramente artificiales directamente en el cerebro. En este ejemplo cada impuso eléctrico, cada desviación de la traza, es causado por un breve pulso de luz. Y el enfoque también funciona en animales en movimiento.

Este es el primer experimento en su tipo, una especie de equivalente óptico del de Galvani. Fue hecho hace 6 ó 7 años por mi, en ese entonces, estudiante de posgrado Susana Lima. Susana diseñó la mosca de la fruta de la izquierda para que sólo 2 de las 200.000 células del cerebro expresaran el poro fotosensible. Uds conocen bien estas células porque son las que los frustran cuando intentan aplastar la mosca. Entrenan el reflejo de escape que las hace saltar por el aire y volar cada vez que uno mueve la mano de su dirección. Y aquí pueden ver que el destello de luz tiene exactamente el mismo efecto. El animal salta, despliega sus alas, las hace vibrar, pero no puede despegar porque la mosca está atrapada entre dos placas de vidrio. Para asegurarnos de que no se trataba de la reacción de la mosca a un destello que podía ver Susana realizó un experimento simple pero brutalmente eficaz. Decapitó a sus moscas. Estos cuerpos decapitados pueden vivir un día, pero no hacen mucho. Sólo se pasean y se pavonean en exceso. Parece que el único rasgo que sobrevive a la decapitación es la vanidad. (Risas) De todos modos, como veremos en un momento, Susana pudo encender el motor de vuelo del equivalente de la columna vertebral de estas moscas y hacer que algunos cuerpos decapitados realmente despegaran y volaran. No llegaron muy lejos, obviamente. Desde que dimos estos primeros pasos el campo de la opto genética se ha disparado. Ahora hay cientos de laboratorios que usan estos enfoques.

Y hemos recorrido un largo camino desde los primeros éxitos de Galvani y Susana en hacer mover a los animales. Ahora podemos interferir con su psicología de maneras más profundas como les mostraré en mi último ejemplo, que apunta a una cuestión familiar. La vida es una serie de opciones que crean una presión constante para decidir qué hacer a continuación. Hacemos frente a esa presión con el cerebro y dentro del cerebro, con los centros de toma de decisiones que aquí he llamado el Actor. El Actor implementa una política que tiene en cuenta el estado del entorno y el contexto en el que operamos. Nuestras acciones cambian al medio ambiente o contexto, y estos cambios retroalimentan luego el circuito de decisión.

Para poner un poco de carne neurobiológica en este modelo abstracto, construimos un mundo simple unidimensional para nuestro sujeto favorito, la mosca de la fruta. Cada cámara en estas dos pilas verticales contiene una mosca. La mitad izquierda y la derecha de la cámara se llenan con dos olores diferentes, y una cámara de seguridad mira cómo las moscas se pasean entre ellas. Aquí hay algunas tomas del CCTV. Cada vez que una mosca llega al medio de la cámara donde se juntan los dos olores tiene que tomar una decisión. Tiene que decidir si dar la vuelta y quedarse en el mismo olor, o si cruzar la línea del medio y probar algo nuevo. Estas decisiones son claramente un reflejo de la política del Actor. Para un ser inteligente como nuestra mosca, esta política no es algo rígido, sino que cambia a medida que el animal aprende de la experiencia. Podemos incorporar un elemento tal de inteligencia de adaptación al modelo suponiendo que el cerebro de la mosca contiene no sólo un Actor, sino un grupo diferente de células, una Crítica, que ofrece comentarios continuos sobre la elección del Actor. Puede pensarse esta voz interior incesante como un equivalente cerebral de la Iglesia Católica para un austríaco como yo, o del superego para los freudianos, o de la madre para los judíos.

(Risas)

Ahora, obviamente, la Crítica es un ingrediente clave de lo que nos hace inteligentes. Así, nos propusimos identificar las células del cerebro de la mosca que desempeñaban el papel de la Crítica. Y la lógica de nuestro experimento era sencilla. Si podíamos usar nuestro control remoto óptico para activar las células de la Crítica, podríamos, artificialmente, fastidiar al Actor para que cambie su política. En otras palabras, la mosca debería aprender de los errores que pensara que había cometido, pero que en realidad no cometió. Así que criamos moscas cuyos cerebros fueron salpicados más o menos al azar con células direccionables por la luz. Y luego tomamos estas moscas y les permitimos tomar decisiones. Y cada vez que elegían una de las dos opciones, elegían un olor, en este caso el azul sobre el naranja, encendíamos las luces. Si la Crítica estaba entre las células ópticamente activas, el resultado de esta intervención debía ser un cambio de política. La mosca debía aprender a evitar el olor ópticamente reforzado.

Esto es lo que sucedió en dos casos. Estamos comparando dos cepas de moscas, cada una con unas 100 células direccionables en sus cerebros, mostradas aquí en verde a izquierda y derecha. Lo común entre estos grupos de células es que todas producen el neurotransmisor dopamina. Pero la identidad de las neuronas individuales productoras de dopamina son muy diferentes a la izquierda y a la derecha. La activación óptica de estas cientos de células en dos cepas de moscas, tienen consecuencias radicalmente diferentes. Si miran primero el comportamiento de la mosca de la derecha se puede ver que cada vez que llega al medio de la cámara donde se encuentran los dos olores, sigue derecho como lo hacía antes. Su comportamiento no cambia. Pero el comportamiento de la mosca de la izquierda es muy diferente. Cada vez que llega al medio, se detiene analiza con cuidado la interfaz de olor, como si estuviera olfateando su entorno, y luego da la vuelta. Esto significa que la política que implementa el Actor ahora incluye una instrucción para evitar el olor que está en la mitad derecha de la cámara. Esto significa que la Crítica debe haber hablado a ese animal, y que la Crítica debe estar contenida entre las neuronas productoras de dopamina de la izquierda, pero no en las productoras de dopamina de la derecha.

A través de muchos experimentos, pudimos reducir la identidad de la Crítica a sólo 12 células. Estas 12 células, como mostramos en verde, envían el resultado a una estructura cerebral llamada cuerpo de hongo que está aquí en gris. Sabemos por nuestro modelo formal que la estructura del cerebro en el extremo receptor de los comentarios de la Crítica es el Actor. Esta anatomía sugiere que los cuerpos de hongos tienen algo que ver con la elección de la acción. En base a todo lo que sabemos sobre los cuerpos de hongos, esto tiene mucho sentido. De hecho, tiene tanto sentido que podemos construir un circuito electrónico de juguete que simule el comportamiento de la mosca. En este circuito electrónico de juguete las neuronas del cuerpo de hongo son simbolizadas por la hilera vertical de LED azul del centro del tablero. Estos LEDs están conectados a sensores que detectan la presencia de moléculas de olor en el aire. Cada olor activa una combinación diferente de sensores, que a su vez activa un detector de olores diferente en el cuerpo de hongo. Así que el piloto en la cabina de la mosca, el Actor, puede decir qué olor está presente simplemente mirando qué luz del LED azul está encendida.

Lo que hace el actor con esta información depende de su política que se almacena en los puntos fuertes de la conexión, entre los detectores de olores y los motores que alimentan las acciones evasivas de la mosca. Si la conexión es débil, los motores se quedarán apagados y la mosca seguirá derecho en su curso. Si la conexión es fuerte, los motores se encenderán y la mosca iniciará un giro. Consideren ahora una situación con los motores apagados, la mosca sigue su camino y sufre una consecuencia dolorosa cercana a la muerte. En una situación como esa esperaríamos que la Crítica se expida y le diga al Actor que cambie de política. Hemos creado tal situación de manera artificial activando la Crítica con un destello de luz. Eso provocó un refuerzo de las conexiones entre el detector de olores activo actual y los motores. Así, la próxima vez que la mosca se encuentra ante el mismo olor de nuevo, la conexión es lo suficientemente fuerte como para encender los motores y disparar una maniobra evasiva.

No se ustedes pero a mí me resulta emocionante ver cómo nociones psicológicas vagas se evaporan y dan lugar a una comprensión física, mecánica, de la mente incluso si es la mente de una mosca. Esta es una buena noticia. La otra buena noticia, al menos para un científico, es que aún queda mucho por descubrir. En los experimentos que les conté hemos revelado la identidad de la Crítica, pero todavía no tenemos idea de cómo hace su trabajo la Crítica. Si lo pensamos, saber cuándo uno se equivoca sin un maestro, o una madre que nos lo diga, es un problema muy difícil. Hay algunas ideas en ciencias de la computación y en la inteligencia artificial de cómo podría hacerse pero todavía no hemos resuelto un ejemplo simple de cómo el comportamiento inteligente surge de las interacciones físicas en la materia viva. Creo que lo haremos en un futuro no muy lejano.

Gracias.

(Aplausos)