El profesor Benny Hochner del Instituto de Ciencias de la Vida de la Universidad Hebrea y el profesor Jeff Lichtman de la Universidad de Harvard han descubierto la arquitectura neuronal que gobierna los procesos de aprendizaje del enigmático Octopus vulgaris. La investigación presenta un modelo prometedor para estudiar las redes de memoria y podría mejorar nuestra comprensión de la cognición y la memoria de los cefalópodos a través de la comparación con el pulpo y otros animales, incluidos los humanos.
Esta investigación introduce un modelo prometedor para profundizar en las redes de memoria, con implicaciones tanto para la cognición de los cefalópodos, considerados los invertebrados más inteligentes, como para una visión más amplia de los procesos de memoria, incluidos los de los humanos.
El pulpo, separado de nosotros por 700 millones de años de evolución, muestra habilidades cognitivas que rivalizan con los vertebrados superiores. El equipo del profesor Hochner en la Universidad Hebrea se centró en el lóbulo vertical del sistema nervioso central del pulpo, crucial para el aprendizaje y la memoria. Su objetivo era comparar redes neuronales y mecanismos entre especies.
La colaboración con el laboratorio del profesor Jeff Lichtman en la Universidad de Harvard aprovechó la innovadora preparación automatizada de tejidos y los nuevos algoritmos de reconstrucción de aprendizaje automático. Esta tecnología de vanguardia permitió cortar y clasificar secciones ultrafinas, cada una de apenas 30 millonésimas de milímetro de espesor, construyendo una representación tridimensional de los elementos estructurales que componen la red.
El profesor Hochner comentó: “Nuestros estudios previos revelaron un fenómeno fascinante de fortalecimiento sináptico a largo plazo (potenciación a largo plazo – LTP) incluso dentro del lóbulo vertical del pulpo. Este fenómeno, reconocido como un proceso sináptico universal esencial para el aprendizaje y la memoria, llamó nuestra atención.
Trazamos meticulosamente la conectividad del lóbulo vertical utilizando la precisión de un microscopio electrónico, logrando una resolución del orden de unas 4 millonésimas de milímetro. Junto con el equipo del profesor Jeff Lichtman en la Universidad de Harvard, diseñamos un sistema robótico junto con un sofisticado algoritmo computacional, excepcionalmente capaz de organizar cientos de secciones ultradelgadas (cada una de solo 30 millonésimas de milímetro de espesor) en una estructura 3D integral.
Este enfoque innovador nos permitió rastrear el conectoma, es decir, las intrincadas conexiones sinápticas entre los elementos neuronales que componen la red”.
Bajo el liderazgo de los investigadores postdoctorales,la Dra. Flavie Bidel de la Universidad Hebrea y el Dr. Yaron Meirovitch de la Universidad de Harvard, un diminuto volumen de tejido que representa el lóbulo vertical fue meticulosamente reconstruido para revelar el conectoma.
A través de la aplicación de algoritmos avanzados de aprendizaje automático y anotaciones precisas, los investigadores trazaron el cableado del lóbulo vertical dentro de los cerebros de pulpo.
Esto desafió las nociones establecidas de la funcionalidad de la red neuronal en el contexto del aprendizaje y la memoria. A diferencia de los modelos típicos, la red del lóbulo vertical opera en una configuración de feedforward, como una calle de sentido único, con información solo de las neuronas de entrada a las neuronas de salida que controlan el comportamiento del pulpo.
Un elemento central de esta simplicidad es la estructura organizativa de aproximadamente 25 millones de interneuronas, divididas en dos grupos distintos: células amacrinas simples (SAM) y células amacrinas complejas (CAM). Los SAM, que suman alrededor de 23 millones, se especializan en el aprendizaje de las características visuales a través del refuerzo sináptico. Por el contrario, las CAM, que suman aproximadamente 400.000, desempeñan un papel fundamental en la consolidación de los niveles de actividad.
Los dos tipos de células envían sus ramas axonales para conectarse con células más grandes en la capa de salida. Las células simples, que transmiten información “aprendida”, hacen que las células grandes se activen, mientras que las células complejas las hacen menos activas, controlando cómo funciona el cerebro de manera eficiente.
Esta adaptación evolutiva subraya la destreza cognitiva única del pulpo, contribuyendo a nuestra comprensión de los mecanismos neuronales importantes para las funciones cognitivas.
La investigación revela al Octopus vulgaris como un organismo modelo invaluable para la exploración en profundidad de las redes de adquisición de memoria y abre las puertas para desentrañar aún más las complejidades de los procesos cognitivos de los cefalópodos, enriqueciendo nuestra comprensión de la memoria en varias especies.
El estudio, titulado “Connectomics of the Octopus vulgaris Vertical Lobe Provides Insight into Conserved and Novel Principles of a Memory Acquisition Network”, ha sido publicado en eLife.
Financiación:
Human Frontier Science Program (RGP0042/2019-102)
Fundación de Ciencias de Israel (1928 /15)
Institutos Nacionales de Salud (5U24 NS109102
Institutos Nacionales de Salud (U01 NS108637)
Becas de estudio Aharon y Ephraim Katzir.
Equipo de investigación:
Flavie Bidel, Yaron Meirovitch, Richard Lee Schalek, Xiaotang Lu, Elisa-Catherine Pavarino, Fuming Yang, Adi Peleg, Yuelong Wu, Tal Shomrat, Daniel Raimund Berger, Adi Shaked, Jeff William Lichtman, Binyamin Hochner
Instituciones:
Departamento de Neurobiología, Instituto Silberman de Ciencias de la Vida, Universidad Hebrea de Jerusalem, Israel; Departamento de Biología Molecular y Celular, Universidad de Harvard, Estados Unidos; Facultad de Ciencias Marinas, Centro Académico Ruppin, Israel.
