Investigadores han desarrollado un sistema de inteligencia artificial capaz de detectar la canción de cortejo de una mosca de la fruta en el instante en que comienza y, de inmediato, silenciar las neuronas que la producen.
Este avance transforma las interacciones animales fugaces en pruebas directas para identificar qué células cerebrales las originan.
La IA detiene el canto de la mosca
En una pequeña cámara de cortejo, un macho de mosca de la fruta comenzaba a extender su ala para cantar, y el sistema interrumpía el movimiento antes de que la nota se produjera.
Trabajando con estas grabaciones, la profesora Azusa Kamikouchi de la Universidad de Nagoya demostró que el software podía identificar al macho cortejador incluso cuando múltiples moscas se movían en contacto cercano.
Cada vez que el ala comenzaba a elevarse, el programa identificaba el comportamiento de forma inmediata y activaba un pulso de luz que silenciaba las neuronas objetivo sin afectar a los animales cercanos.
Esta capacidad de vincular una acción individual con un control neural instantáneo y selectivo allana el camino para probar cómo el cerebro impulsa el comportamiento social en tiempo real.
La IA detecta el comportamiento rápidamente
En lugar de rastrear patas o alas individuales a lo largo del tiempo, el nuevo sistema de IA, llamado YORU, identifica una postura completa como un único comportamiento en un solo fotograma de video.
Después de ser entrenado con ejemplos etiquetados, el software dibujaba un cuadro alrededor de la acción y la nombraba a medida que aparecía.
En moscas, hormigas y peces cebra, YORU alcanzó una precisión del 90% al 98% para varios comportamientos sociales complejos.
Esta rapidez era crucial, ya que el sistema debía actuar antes de que terminara un breve aleteo o un giro de cabeza.
La detección de la postura completa funciona
Cuando los animales se superponen, el seguimiento de partes del cuerpo puede perder una extremidad o intercambiar identidades, lo que arruina la etiqueta del comportamiento.
Las herramientas tradicionales rastreaban puntos clave fotograma por fotograma, pero el contacto social ocultaba esos puntos y hacía que los cálculos fueran inestables.
Incluso las herramientas de seguimiento sin marcadores ampliamente utilizadas struggled en arenas concurridas, donde los cuerpos superpuestos ocultaban las extremidades y confundían qué animal era cuál.
Al tratar la postura completa como la clave, YORU continuó funcionando en multitudes, aunque las secuencias más largas aún presentaban desafíos.
Control cerebral en tiempo real
En un circuito cerrado, un sistema que reacciona inmediatamente al comportamiento detectado, la velocidad era tan importante como la precisión.
Desde el fotograma de la cámara hasta el pulso de disparo, el ciclo completo promedió alrededor de 31 milisegundos en las pruebas, lo suficientemente rápido para muchas acciones.
En comparación con un rastreador de poses popular, la misma configuración corrió aproximadamente un 30% más rápido, reduciendo el retraso promedio de alrededor de 47 milisegundos.
Con retrasos tan bajos, YORU podía encender la luz mientras el comportamiento aún ocurría, no después.
La luz silencia neuronas específicas
Para controlar las neuronas a voluntad, los investigadores primero diseñaron moscas para que las células cerebrales elegidas respondieran a la luz verde.
A través de la optogenética, que utiliza la luz para activar o desactivar neuronas específicas, una revisión de 2015 traced cómo las proteínas sensibles a la luz controlan la señalización.
Una vez que YORU detectó la extensión del ala, envió una señal a una lámpara y la luz silenciaba las neuronas del cortejo, disminuyendo el éxito del apareamiento.
“Podemos silenciar las neuronas del cortejo de la mosca en el instante en que YORU detecta la extensión del ala”, dijo Kamikouchi, la autora principal del estudio.
Apuntar a una mosca en la multitud
Configuraciones anteriores de control cerebral iluminaban toda la arena a la vez, por lo que cada animal recibía la misma orden simultáneamente.
Al alimentar los datos de ubicación de cada fotograma a un proyector, YORU dirigió la luz a una mosca mientras las demás continuaban moviéndose.
Durante una prueba con dos moscas, la luz en movimiento permaneció en el objetivo previsto el 89.5% del tiempo de estimulación.
Esta precisión permitió a los investigadores cambiar la entrada neural de un animal durante un momento social, sin alterar al resto del grupo.
Patrones de actividad cerebral y comportamiento
Más allá de controlar el comportamiento, el mismo software ayudó a interpretar la actividad cerebral al relacionar lo que hacía un animal con lo que mostraba su corteza.
Utilizando calcium imaging, que rastrea señales brillantes que siguen la actividad neuronal, el equipo vinculó la carrera y el aseo del ratón con patrones distintos.
Posteriormente, los mapas construidos a partir de las etiquetas de YORU coincidieron con los mapas construidos a partir de la puntuación humana, lo que respalda la herramienta como una lectura confiable.
Estas conexiones pueden ayudar a los científicos a decidir qué señales neuronales reflejan un comportamiento real, en lugar de tratar cada parpadeo cerebral como significativo.
Limitaciones del sistema
Algunos actos sociales se ven diferentes solo en varios fotogramas, por lo que un detector de un solo fotograma puede perder el inicio o el final.
Sin un seguimiento de identidad incorporado, YORU podía detectar un comportamiento pero no siempre confirmar qué individuo lo continuaba más tarde.
El hardware también impuso un límite, ya que los proyectores y los controladores introdujeron un retraso adicional que podría permitir que un animal rápido escapara a la iluminación.
Una mejor predicción y equipos de menor latencia podrían extender el enfoque, pero cada laboratorio aún necesitará una calibración cuidadosa.
Direcciones futuras de la investigación
Hacer que el sistema fuera utilizable era importante, ya que a muchos laboratorios de biología les falta personal que pueda programar o ajustar modelos.
Con una interfaz gráfica, los usuarios entrenaron nuevos detectores de comportamiento a partir de un pequeño conjunto de fotogramas etiquetados y hicieron clic para ejecutar pruebas.
Debido a que YORU trataba los comportamientos como objetos, podía conectarse a luces, cámaras y otros equipos que ya estaban en los bancos de trabajo.
Un acceso más amplio podría acelerar los estudios que conectan los circuitos con las elecciones sociales, aunque las reglas éticas deberán mantenerse al día.
Al combinar la detección instantánea del comportamiento con un control neural igualmente rápido, el sistema permite a los científicos probar la causa y el efecto en el momento exacto en que se desarrolla una acción.
El trabajo futuro se centrará en capturar comportamientos más largos y complejos y en reducir los retrasos del hardware. Esto garantizará que los animales individuales puedan ser atacados con precisión incluso dentro de grupos más grandes y dinámicos.
El estudio se publica en la revista Science Advances.
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