Una de las principales misiones de la neurociencia es hacer conexiones entre neuronas particulares en el cerebro y comportamientos específicos. Ahora, un equipo de investigadores ha utilizado técnicas de visión artificial y aprendizaje automático en moscas de la fruta para crear mapas de anatomía del comportamiento que nos ayudaránentender cómo se generan circuitos cerebrales específicos Drosophila agresión, extensión del ala o preparación. Los datos se publicarán el 13 de julio en la revista Celda como recurso para otros investigadores.
"El objetivo final de este trabajo es asignar comportamientos a las neuronas en el cerebro de la mosca", dice la autora principal Kristin Branson, bióloga computacional en el Campus de Investigación Janelia del Instituto Médico Howard Hughes. Janelia Research.comportamientos a regiones del cerebro, pero estamos haciendo esto a nivel celular con una resolución mucho más alta. Además, nuestra investigación utiliza moscas que se mueven libremente, lo que nos permite catalogar un conjunto más amplio de comportamientos, tanto movimientos como interacciones sociales.trató de cuantificar todo lo que pudimos ver haciendo a las moscas "
Para recopilar la información, las moscas se colocaron 20 a la vez en una arena para caminar, en realidad un plato de aproximadamente cinco pulgadas de diámetro. El techo del plato era bajo, solo alrededor de dos alturas de mosca, evitando que las moscas caminen sobreuno encima del otro, lo que dificultaría el monitoreo de sus acciones. Cada sesión duró 15 minutos, con ocho cámaras entrenadas en las moscas al mismo tiempo. Las actividades medidas fueron comportamientos de locomoción, como caminar, girar y saltar, ycomportamientos sociales y de cortejo, como persecución y extensión de alas.
"Uno de los avances que permitió esta investigación fueron las herramientas desarrolladas en Janelia para apuntar genéticamente a poblaciones específicas de neuronas", explica Branson. "Estas diferentes líneas de moscas nos permiten manipular la actividad de neuronas específicas y medir sus efectos sobre el comportamiento"."Por ejemplo, un conjunto de cambios neuronales puede hacer que las moscas salten. Otro conjunto puede inducir moscas macho a cortejar a las hembras con mayor frecuencia. En total, los investigadores estudiaron alrededor de 400,000 moscas de aproximadamente 2,200 genotipos diferentes en un período de 18 meses".
Otro elemento esencial fue la visión por computadora y el análisis de aprendizaje automático necesarios para realizar esta investigación de manera automatizada. Para capacitar al clasificador de aprendizaje automático para detectar un comportamiento, los movimientos se etiquetaron manualmente en un pequeño número de marcos de muestra. Eventualmente, los clasificadores podrían aplicarse a nuevos videos, usando la computadora para categorizar y definir los movimientos de las moscas de una manera de alto rendimiento. En total, el conjunto de datos de comportamiento se deriva de aproximadamente medio petabyte de video ". Fue una tarea enormepara reunir estos grandes conjuntos de datos y obtener una perspectiva científicamente significativa ", dice Branson.
"Creemos que estas bases de datos serán útiles de dos maneras", señala Alice Robie, científica investigadora en el laboratorio de Branson y primera autora del estudio. "Los neurobiólogos de moscas podrán observar una región del cerebro que les interesey encontrar todos los comportamientos que se correlacionan con él. Por otro lado, los investigadores que estudian el comportamiento podrán vincular esas actividades con regiones del cerebro, que luego se pueden estudiar más a fondo ".
Los investigadores agregan que los mecanismos que subyacen a la forma en que operan y se comunican las neuronas moscas probablemente sean los mismos mecanismos que operan en el cerebro humano. "Este es el primer paso para estudiar estos circuitos, de modo que pueda avanzar hacia una comprensión decómo todos los cerebros generan comportamiento ", dice Robie.
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Materiales proporcionados por prensa celular . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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