Biología

La aritmética del olfato es sorprendentemente simple

Hay neuronas que se activan cuando el cerebro huele algo, y otras que se apagan para que no perciba nada más

La aritmética del olfato es sorprendentemente simple
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Universidad de Washington/T21

El cerebro es capaz de identificar un olor a pesar de la presencia de otros aromas en el ambiente porque tiene neuronas que se encienden cuando llega la sensación olfativa, y otras que se apagan para que no huela otros olores. Se ha descubierto en langostas, pero podría pasar lo mismo en cerebros más complejos.

El mecanismo del olfato tiene una aritmética sorprendentemente simple, han descubierto investigadores de la Escuela de Ingeniería McKelvey de la Universidad de Washington en St. Louis.

Analizando el cerebro de unas langostas, comprobaron que añadiendo o suprimiendo neuronas se puede oler o dejar de oler un aroma.

Sabemos, por ejemplo, que el café siempre huele a café, ya sea en casa o en una cafetería, o que lo estemos acompañando de un bollo o de una tostada.

Lo que nunca se ha descubierto es cómo el cerebro procesa la información olfativa al margen de los factores ambientales, pero los autores de esta investigación han descubierto que se trata de un mecanismo cerebral muy sencillo.

El autor principal de esta investigación, Barani Raman, y su equipo, han trabajado con langostas durante años, observando sus cerebros y sus comportamientos relacionados con el olfato en un intento de diseñar langostas que huelan bombas.

Cerebros simples

En este proceso, han logrado avances sustanciales en lo que respecta a la comprensión de los mecanismos en juego cuando se trata del sentido del olfato de las langostas, cuyos cerebros tienen solo unas 100.000 neuronas.

Para comprender cómo es que una langosta puede reconocer constantemente los olores independientemente del contexto, siguieron el ejemplo de Ivan Pavlov.

Al igual que los perros de Pavlov, las langostas fueron entrenadas para asociar un olor con la comida, siendo su preferencia una brizna de hierba.

Después de pasar un día sin comer, se expuso una langosta a una bocanada de olor (una bocanada de hexanol o acetato de isoamilo), y luego se le dio una brizna de hierba.

En tan solo seis presentaciones de este tipo, la langosta aprendió a abrir sus palpos (apéndices sensoriales cerca de la boca) a la espera de un refrigerio, después de simplemente percibir el olor provocado por los investigadores.

Al igual que nosotros reconociendo el café, la langosta entrenada pudo reconocer el olor y no permitió que otros factores se interpusieran en el procesamiento de la información sensorial.

Después de alcanzar un umbral de neuronas ON, una langosta puede oler un olor. Una vez que las neuronas se apagan, el olor desaparece. / Laboratorio Raman.

Neuronas On y OFF

En este punto, los investigadores comenzaron a observar qué neuronas se activaban cuando la langosta estaba expuesta al olor en diferentes condiciones, incluso junto con otros olores, en condiciones húmedas o secas, cuando estaban hambrientas o completamente alimentadas, entrenadas o no entrenadas, y por diferentes cantidades de tiempo. 

Resultó que, en diferentes circunstancias, los investigadores observaron patrones muy inconsistentes de neuronas que se activaron a pesar de que los palpos de la langosta se abrieron cada vez.

Eso significa que la respuesta neuronal a los estímulos olfativos cambia constantemente, lo que plantea un problema significativo: si la reacción neuronal es distinta, ¿cómo es que huelen siempre lo mismo en cualquier circunstancia?

Para aclararlo, los investigadores recurrieron a un algoritmo de aprendizaje automático, con la finalidad de averiguar si esos patrones de respuesta neuronal se pueden utilizar para predecir el comportamiento de la langosta ante un estímulo olfativo.

Algoritmo simple

El algoritmo resultó ser muy simple de interpretar. Explotó dos tipos funcionales de neuronas: hay neuronas ON, que se activan cuando hay un olor presente, y hay neuronas OFF, que se silencian cuando hay otro olor presente, pero que se activan después de que el olor añadido desaparece.

Lo que pudieron observar los investigadores es que el cerebro de la langosta solo necesita una cantidad aproximada de neuronas encendidas y apagadas para saber que el olor estaba allí, y que también tiene la capacidad de ignorar cualquier cambio en las diferentes condiciones que alterarían el olor que más le interesa.

“Nos sorprendió descubrir que este enfoque simple es todo lo que se necesita para reconocer sólidamente un odorante”, explica Raman en un comunicado.

Raman compara este proceso cerebral de la langosta con el mecanismo que usamos generalmente al comprar una camisa. Tenemos una lista de preferencias (algodón, mangas largas, botones, color sólido, tal vez un bolsillo delantero para guardar sus anteojos) y algunos factores decisivos, como que se pueda lavar en seco o que tenga unos adornos específicos.

Una vez que vemos todo lo que hay en el escaparate, escogemos la camisa que reúne la mayor parte de mis preferencias, y renunciamos a las que no consideramos esenciales.

Apuesta segura

Encontrar las características de la camisa que queremos comprar es lo mismo que procesa el cerebro de una langosta cuando se activan las neuronas ON. Y cuando vemos que la camisa no tiene algunas de nuestras preferencias, las neuronas OFF se apagan para que no nos quedemos sin camisa nueva.

La ausencia de factores decisivos es similar al silenciamiento de las neuronas OFF. Siempre que se hayan disparado suficientes neuronas ON que normalmente son activadas por un odorante, y la mayoría de las neuronas OFF no lo han hecho, sería una apuesta segura para predecir que la langosta abrirá sus palpos en anticipación de una golosina herbosa.

Modelo escalable

“Nos sorprendió descubrir que este enfoque simple es todo lo que se necesitaba para reconocer sólidamente un odorante”, concluye Raman.

Aunque estos hallazgos no son extrapolables sin más a cerebros más complejos, conocer cómo procesan las langostas los olores ayuda a comprender mejor cómo funcionan generalmente los sistemas olfativos en la naturaleza.

Gracias a esta investigación, cuyos resultados se publican en PNAS, los científicos disponen ahora de un modelo de cómo un sistema neuronal simple puede detectar un olor específico en medio de una cacofonía de olores: simplemente, ignorando los factores ambientales apagando unas neuronas.

Referencia

Invariant odor recognition with ON–OFF neural ensembles. Srinath Nizampatnam et al. PNAS January 11, 2022 119 (2) e2023340118. DOI:https://doi.org/10.1073/pnas.2023340118

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