De cómo los conductores evitan colisiones

DIALOGO CON DANIEL TOMSIC, BIOLOGO, INVESTIGADOR DEL CONICET Y DOCENTE EN LA FCEN

Nuestro cerebro, como el del resto de los animales, realiza tareas que nos parecen obvias, pero son de una extrema complejidad, como calcular la manera de escapar de un predador o de evitar un choque con el auto que va delante. Ese sería el domino de la neuroetología.




–Usted se dedica a la neuroetología... O por lo menos dentro del Laboratorio de neurobiología de la memoria esto se llama unidad de neuroetología. Nunca antes había escuchado esa palabra... Cuénteme qué quiere decir.

–Es una rama de la neurología que está destinada a entender las bases neuronales del comportamiento. La salvedad, con respecto a otras ramas, es que se estudia el comportamiento de animales que realmente se observen en la naturaleza. Digo esto para contraponerlo a lo que son estudios con animales de laboratorio. A no- sotros nos interesa entender el comportamiento de animales que pueden ser efectivamente observados.

–¿Por ejemplo?

–Por ejemplo, el fenómeno de ecolocalización de los murciélagos. Lo que nos interesa no es simplemente estudiar el fenómeno conductual, sino que consideramos que hay animales que son campeones para desarrollar determinadas tareas. Ese es el caso de los murciélagos: en animales que tienen capacidades especiales puede ser más fácil estudiar las propiedades del cerebro. El objetivo es, por supuesto, conocer el funcionamiento de los cerebros. El hecho de que estos animales hayan generado mecanismos tan espectacularmente complejos como la ecolocalización o algunas respuestas de escape lleva a que los cerebros estén hiperadaptados para esas funciones. Entonces hay mayores chances para entender cómo funciona el cerebro. Es como elegir el animal campeón de determinada disciplina, donde la habilidad está hiperdesarrollada, y estudiarlo ahí.

–¿Y qué es lo que pretende, o mejor, qué es lo que llega a averiguar?

–Bueno, yo he trabajado mucho con neurobiología de la memoria, pero ahora estoy muy entusiasmado con el tema de cómo se detectan las colisiones y cómo los animales somos capaces...

–¿Dijo “somos”?

–Dije somos. Capaces de reaccionar y de anticipar el momento de la colisión. Piense en la situación de manejo, cuando uno tiene un camión adelante: siempre va regulando cuánto pisa el acelerador y el freno para no chocar. O el tipo que juega al tenis y recibe un saque. Ese saque viene, por ahí, a 200 kilómetros por hora. Pero el tipo es capaz de pegarle a la pelotita y devolverla para el otro lado. Para lograrlo, tiene que haber hecho previamente un cálculo, que debe realizarse en el orden de los milisegundos, o menos aún. Y está basado, fundamentalmente, en la imagen de la pelotita que se viene expandiendo sobre la retina del observador, y a partir de esa expansión, el cerebro hace cálculos de cuánto tiempo falta y se produce la maniobra anticipatoria. Esto de estimar el tiempo para la colisión lo hacen muchísimo los animales. Los que vuelan, por ejemplo, lo hacen cada vez que tienen que aterrizar, desde una paloma hasta una mosca. Momentos antes de aterrizar, la paloma despliega el tren de aterrizaje (sus patas delanteras) luego de haber hecho un cálculo de cuánto le falta para llegar al suelo. Los animales, cuando detectan un predador que se les viene encima, no siempre salen corriendo. Ellos hacen una serie de cálculos y muchas veces prefieren quedarse quietos y pasar desapercibidos. Si el predador se sigue acercando, deciden correr. Muchas de esas decisiones son tomadas en función del análisis de la imagen del predador que se acerca. El interés no es sólo teórico (entender cómo funciona el cerebro), sino también práctico.

–A ver...
–Pensemos por ejemplo en una mosca, que vuela por el medio de todo y no colisiona nunca y, por si fuera poco, evita de manera muy efectiva nuestros manotazos. Eso sucede con un animal que tiene un cerebro mínimo. Hay mucho interés, por parte sobre todo de ingenieros, en algo que se llama “Robots biológicamente inspirados”. La pregunta es: ¿Cómo puede ser que en un microchip tan chiquito como el de una mosca se puedan llevar adelante estas tareas de manera tan eficiente? Si podemos entender cuáles son los principios computacionales que operan en ese cerebro, tal vez el día de mañana podamos utilizar esos principios de cómputos en sistemas artificiales. Si uno pudiera tener un sistema efectivo de cálculo de colisiones sería posible, por ejemplo, hacer que los cinturones de seguridad o los airbags (que ahora se activan en el momento en que chocan) pudieran activarse antes.

–Bueno... ¿y cómo hace ese cerebro chiquito para ser eficiente a la hora de evitar colisiones?

–No hay una única manera en la cual se calculan los tiempos dentro de ese cerebro. Es poco lo que se sabe sobre su implementación. Se pueden hacer análisis de comportamiento, pero el problema es estudiarlo, después, en un animal que está entero y viviendo (no en una rebanada de cerebro) cómo esas neuronas están computando.

–Cuénteme cómo se hace eso.

–No hay muchos modelos en vertebrados donde se pueda hacer. Por eso son importantes los animales más sencillos, que sí permiten un estudio de este tipo. En insectos, por ejemplo, se emplea mucho la langosta. Nosotros elegimos el cangrejo por una cantidad de ventajas metodológicas: podemos hacer estudios conductuales de manera muy precisa. En su caso hay una respuesta de escape, en la que el animal va continuamente controlando la velocidad a la que se va alejando de acuerdo a la velocidad a que se va acercando el objeto, y la dirección también es continuamente modificada de acuerdo a las direcciones que va tomando el objeto que se aproxima. Con lo cual es una situación mucho más parecida a la que se da cuando nosotros manejamos: no apretamos a fondo el pedal o lo soltamos del todo, sino que vamos regulando. El cangrejo nos sirve como modelo para estudiar este tipo de cosas. Son problemas muy complicados de estudiar, pero en el cangrejo tenemos, además de su comportamiento, la ventaja de que, por el duro caparazón que tiene y por la disposición que tiene su cerebro, al acceder a neuronas con una técnica que se llama “registros intracelulares”, nos podemos meter en una única neurona a través de un pequeño agujerito en el caparazón y, con el animal vivo, presentarle los estímulos que generaban el escape pero analizando estas neuronas que están involucradas en el proceso, para darnos una idea de cómo son los procesos de cómputo.

–¿Y cómo son?

–No se sabe demasiado al respecto. Hasta ahora, lo que encontramos es que las neuronas parecen leer la velocidad a la que se expanden los bordes de una imagen. Todo objeto que se acerca genera una determinada dinámica de expansión sobre la retina. Aparentemente, lo que estas neuronas están haciendo es leer esas velocidades.

–Es curioso, porque la expansión de los bordes es lineal...

–Depende. Si uno tiene un objeto que se acerca a velocidad constante, la manera en que lo hace es exponencial, porque cuanto más cerca está viniendo, la velocidad parece crecer más rápidamente. Creemos que esa información luego es transformada en otra información acerca de cuánto tiene que modificarse la velocidad del animal. Estamos trabajando en esta línea.

–¿Y en el laboratorio cómo hacen... mmmm.... estos estudios?

–Colocamos al animal sobre una esfera de telgopor que flota en el agua, donde el animal puede correr, y tenemos dos mouses de computadora con los cuales integramos los movimientos de la bola.

–¿Cómo hace la neurona para registrar que se expande la imagen? ¿Y cómo informa que hay que cambiar la velocidad?

–Eso es algo que no conocemos. Hasta acá pudimos ver cómo se correlacionan estas cosas. Las neuronas disparan potenciales de acción (que es el código por el cual envían sus mensajes). Cuando una imagen se acerca, la frecuencia de disparos aumenta con una dinámica que se corresponde con la velocidad de expansión de los bordes. Y después, cuando trato de relacionar esa frecuencia del disparo con el comportamiento del animal, me encuentro con una correspondencia entre el incremento de frecuencia y la aceleración.

–Eso tiene una explicación evolutiva perfecta.

–Claro. Es una respuesta esencial, inherente a todos los animales. No necesita ni siquiera ser aprendida.

–Y, por ejemplo, tienen distancias a las que reaccionan de acuerdo a la especie. Una paloma tarda más en escaparse que un gorrión.

–Pero eso sí es modificable por educación. Es un proceso que se conoce como habituación. Por ejemplo, en parques nacionales donde además del interés biológico prima el interés turístico, se habitúa a los animales a no escaparse ante el hombre. Durante muchísimos años estudiamos que el fenómeno de la memoria tiene que ver con esta modificación en la reacción de escape ante un fenómeno que era potencialmente peligroso pero que, al final, no traía consecuencias. Para esta línea, que es el tema que ocupa a todo el laboratorio, descubrimos que las neuronas que disparaban frente al peligro, cuando se dan cuenta de que no pasa nada, dejan de disparar.

–¿Y cómo saben que tienen que disparar menos potenciales?

–Hay muchas maneras por las cuales una neurona puede aumentar o disminuir su excitabilidad, desde cambios en los canales que tienen las membranas hasta fenómenos de mayor duración, que hacen que se modifiquen los contactos de una neurona con la siguiente.