Sociedad

Las moscas de la fruta pueden discriminar entre cantidades numéricas

65ymás

Foto: Big Stock

Lunes 24 de julio de 2023

6 minutos

Un estudio ha descubierto qué parte del cerebro interviene en la percepción numérica de este insecto

Las moscas de la fruta pueden discriminar entre cantidades numéricas
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Lunes 24 de julio de 2023

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Las moscas de la fruta (drosophila melanogaster) pueden discriminar entre conjuntos que contienen distintos números de objetos y muestran espontáneamente una preferencia por los números más grandes. Este juicio numérico requiere la activación de neuronas específicas situadas en el lóbulo óptico, que también intervienen en un contexto social, permitiendo a la mosca adaptar su comportamiento en respuesta a una amenaza.

La capacidad de "contar" amigos y enemigos puede haber desempeñado un papel en la evolución de estos insectos, explican los investigadores en un nuevo estudio publicado en la revista Cell Reports.

En el mundo animal no es necesario aprender un sistema numérico y los animales utilizan constantemente información numérica de su entorno para tomar decisiones. Estimar el número de congéneres en un grupo competidor antes de entrar en conflicto, la cantidad de comida disponible en un lugar de difícil acceso o el número de posibles parejas sexuales en un nuevo territorio es esencial para la supervivencia y la reproducción. Por ejemplo, algunas especies de hormigas se orientan en el desierto calculando el número de pasos necesarios para alcanzar un objetivo.

"La sensibilidad numérica, es decir, la capacidad de percibir información relacionada con cantidades, existe en muchos vertebrados e invertebrados. Se ha documentado en primates, aves, anfibios, peces y abejas —explica Mercedes Bengochea, investigadora posdoctoral del equipo de Bassem Hassan en el Instituto del Cerebro de París (Francia)—, pero no sabíamos qué circuitos neuronales estaban implicados en esta habilidad".

Para investigar esta cuestión, los investigadores deben registrar la actividad cerebral de un animal durante una tarea numérica y, a continuación, activar o desactivar células neuronales específicas para determinar qué zonas del cerebro están implicadas. Estas operaciones son difíciles de realizar en vertebrados, pero ya existen las herramientas adecuadas con moscas de la fruta.

"La Drosophila melanogaster es un modelo de elección para estudiar la cognición —prosigue—. Estos insectos ajustan su comportamiento ante una amenaza en función del número de congéneres que podrían ayudarles, añade el investigador. En caso de peligro inminente, cuanto menor es el tamaño de su grupo, más probable es que se congelen para mantenerse a salvo".

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El papel de las neuronas del lóbulo óptico

Para determinar si las moscas de la fruta pueden evaluar con precisión los números y asignar valores a las cantidades percibidas, Mercedes Bengochea y sus colegas utilizaron un escenario experimental que ya ha demostrado su relevancia. Colocaron a las moscas en unas arenas llamadas "arenas de Buridan", donde se las exponía a estímulos visuales: en ese caso, dos conjuntos de objetos. A continuación, los investigadores determinaron qué estímulo preferían los insectos midiendo el tiempo que pasaban inspeccionando uno u otro conjunto.

Sus resultados indican que las moscas de la fruta permanecían más tiempo cerca del conjunto que contenía tres objetos que del que sólo tenía uno, independientemente del tamaño de los objetos o del volumen total ocupado por el conjunto. Este gusto por cantidades mayores se mantuvo cuando los insectos tuvieron que elegir entre grupos de dos o cuatro objetos y de dos o tres objetos.

"Las moscas, sin embargo, eran incapaces de distinguir entre conjuntos de tres y cuatro objetos respectivamente —explica Mercedes Bengochea—. Parece que la relación entre estos dos números no es suficiente para que perciban una diferencia. En cambio, pueden comparar muy fácilmente un grupo de cuatro y otro de ocho objetos, es decir, una proporción de simple a doble". Por lo tanto, las moscas de la fruta no se limitan a contar hasta tres: la relación entre las cantidades evaluadas debe ser lo bastante clara para ser percibida.

Evaluar la relación entre dos cantidades es una sencilla tarea visual habitual en los animales. También es útil para los humanos, ya que nos permite calibrar de un vistazo el tamaño de un grupo que contiene demasiados elementos para ser contados uno a uno: una multitud en un concierto, por ejemplo.

Queda por determinar qué circuitos neuronales intervienen en este sistema de discriminación numérica en Drosophila. Para ello, los investigadores "desconectaron" sucesivamente distintas zonas del cerebro de los insectos, impidiendo la transmisión de señales nerviosas en las sinapsis. Tras varias pruebas, observaron que la actividad de una columna de neuronas situada en el lóbulo óptico, las neuronas LC11 (por lobular columnar neurons 11), era necesaria para que las moscas distinguieran distintos conjuntos de objetos.

"En un segundo experimento enseñamos a los insectos a ir en contra de su inclinación natural por los grandes números, utilizando un sencillo método de condicionamiento", señala. "Se colocó una apetitosa dosis de azúcar junto a los conjuntos de objetos más pequeños", añade el investigador.

"Momentáneamente, gracias al atractivo de la comida, conseguimos que prefirieran los números pequeños. Pero una vez inactivadas las LC11, los insectos dejaron de mostrar preferencia... tanto por las cantidades grandes como por las pequeñas —prosigue—. Esto confirma que estas neuronas son esenciales para comparar cantidades, independientemente del valor que las moscas de la fruta les asignen".

Las LC11 también intervienen en el comportamiento social de las moscas de la fruta: se activan cuando los insectos deben adaptar su estrategia de defensa en función del número de congéneres que vuelan cerca. "Creemos que la capacidad de evaluar cantidades ha sido decisiva en la evolución de los invertebrados, explica Bassem Hassan, jefe del equipo de 'Desarrollo Cerebral'.

"Las soluciones cognitivas que utilizan los insectos para 'contar' son muy sencillas —continúa—. Varios estudios han demostrado que, en un modelo computacional, unas pocas neuronas artificiales bastan para realizar una tarea numérica".

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