Es, sin lugar a dudas, una de las preguntas más fascinantes y, a la vez, más esquivas de la biología moderna: ¿Cómo es posible que una única célula, el cigoto, tras dividirse miles de millones de veces, acabe convertida en la estructura más compleja del … universo conocido? Porque el cerebro humano no es simplemente una masa de tejido biológico; es una red prodigiosa que alberga unas 170.000 millones de células (si sumamos las neuronas y las células de soporte o glía) perfectamente orquestadas. Si una sola de esas piezas se asienta en el lugar equivocado, el sistema entero puede fallar, dando lugar a trastornos del desarrollo o enfermedades neurológicas graves.
Hasta ahora, la ciencia nos decía que las células se orientaban mediante «balizas químicas». Pero hay un problema fundamental: el cerebro es demasiado grande, denso y complejo para que esas señales lleguen a todos los rincones. Pero un equipo de neurocientíficos del Laboratorio Cold Spring Harbor (CSHL), en colaboración con investigadores de la Universidad de Harvard y la ETH de Zúrich, acaba de dar con otra posible (y sorprendente) respuesta.
Una solución simple y elegante, de esas que la naturaleza suele esconder ‘a plena vista’: el cerebro se construye siguiendo su propio árbol genealógico. No necesita un arquitecto externo; le basta con recordar quién es su familia.
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Ni para masticar mejor, ni para hablar
Adiós al ‘GPS químico’
Durante mucho tiempo, el paradigma dominante en la biología del desarrollo se ha basado en los llamados gradientes químicos o’morfógenos’, sustancias químicas descritas teóricamente por Alan Turing en los años 50.
La idea clásica era que las células intercambiaban información posicional principalmente a través de señales químicas que, como la luz de un faro, se va haciendo más y más débil con la distancia. Del mismo modo, las células cerebrales más cercanas reciben una señal fuerte y se convierten en un tipo de tejido, mientras que las más alejadas reciben una señal débil y se convierten en otro.
En un cerebro en crecimiento, las señales químicas se diluyen. Es como intentar escuchar un susurro en un estadio de fútbol lleno de gente
El problema, explica Stan Kerstjens, autor principal del estudio, es que «la única cosa que una célula ‘ve’ es a sí misma y a sus vecinas». Es decir, que ese sistema químico sólo funciona cuando tratamos con unas pocas docenas de células en un embrión incipiente. Pero el cerebro es mucho más que un puñado de células. Son miles de millones de neuronas, y cada una necesita aterrizar en el lugar correcto. Y a esa escala, las señales químicas se diluyen. Es como intentar escuchar un susurro en un estadio lleno de gente; la señal se pierde en el ruido antes de llegar a su destino.«Una célula en el lugar equivocado -explica el científico- se convierte en algo equivocado, y el cerebro no se desarrolla bien. Por tanto, cada célula debe resolver dos preguntas: ¿Dónde estoy? ¿Y en qué necesito convertirme?».
En la imagen, los patrones de expresión génica a través de miles de genes en dos regiones limítrofes del cerebro del pez cebra, coloreadas de rojo y azul.
(Zador lab/CSHL)
Seguir a la ‘familia’
La respuesta que proponen los investigadores rompe con la dependencia exclusiva de las señales químicas y se centra más en lo que podríamos llamar la ‘historia familiar’ de las propias células. «Consideremos cómo las poblaciones humanas se extienden por un país a lo largo de las generaciones -explica Kerstjens-. Los descendientes se asientan cerca de sus padres, por lo que las personas que comparten ascendencia terminan en regiones vecinas, produciendo estructuras geográficas a gran escala sin necesidad de comunicación a larga distancia».
Se trata, en esencia, de un modelo de información posicional basada en el linaje. Los investigadores sostienen que, del mismo modo, las células no necesitan recibir una instrucción química desde el otro lado del cerebro. Les basta con saber de quién son hijas y quiénes son sus hermanas. En palabras de Kerstjens, «las células que descienden del mismo progenitor tienden a permanecer cerca unas de otras».
Este descubrimiento podría cambiar la forma en que diseñamos la Inteligencia Artificial: los modelos del futuro no se entrenarán, sino que se ‘cultivarán’
Lo cual crea una especie de mapa de coordenadas intrínseco. Es como si cada neurona llevara un ‘apellido’ que, automáticamente, le indica su ‘código postal’. Si te apellidas ‘Corteza Visual’, te quedas con tu familia en la parte posterior del cerebro; no emigras al lóbulo frontal. La célula, pues, no necesita un GPS externo que le indique dónde está, sino que lleva sus ‘coordenadas’ inscritas en su linaje familiar.
Un mecanismo universal
Para demostrar su teoría, Kerstjens y su equipo diseñaron lo que llamaron un «modelo de información posicional escalable basado en el linaje». Y no se quedaron sólo en las matemáticas teóricas, sino que validaron sus cálculos analizando la expresión genética individual en cerebros de ratones en pleno desarrollo. Al rastrear los clones (grupos de células descendientes de un mismo ancestro), vieron que la teoría se cumplía: el parentesco predecía la ubicación. Y después, para estar aún más seguros, confirmaron que el mismo patrón matemático funcionaba también en el pez cebra.
Según el estudio, eso demuestra que estamos ante un mecanismo universal, uno que funciona igual en el pequeño cerebro de un pez que en el complejo cerebro de un mamífero. Con todo, Kerstjens aclara que esto no significa que las señales químicas no existan; más bien, el linaje y la química trabajan juntos. El linaje proporciona el mapa general (la estructura ‘basta’), y la química refina los detalles locales.
Del cáncer a la IA
Las implicaciones del estudio van mucho más allá de la neurociencia básica. Por ejemplo, la investigación nos ofrece una nueva forma de mirar al cáncer. Los tumores son, al fin y al cabo, tejidos que crecen y se organizan (o desorganizan) siguiendo reglas biológicas. Entender cómo el linaje determina la posición podría arrojar luz sobre cómo las células cancerosas ‘olvidan’ cuál es su lugar y deciden migrar (metástasis) o colonizar tejidos vecinos.
Por otra parte, en un mundo cada vez más obsesionado con la Inteligencia Artificial, este descubrimiento podría convertirse también en una auténtica ‘hoja de ruta’ para la ingeniería informática. Hasta ahora, nuestras redes neuronales artificiales se han venido diseñando de forma muy rígida. Pero si queremos crear IAs que se ‘auto-repliquen’ o aumenten su complejidad, puede que debamos imitar a la naturaleza.
«El cerebro, de alguna manera, nos hace inteligentes -reflexiona Kerstjens-. ¿Pero cómo logró desarrollar esta capacidad, no solo durante su tiempo de crecimiento, sino a lo largo del tiempo evolutivo? Esta es una pieza fundamental de ese gran rompecabezas».
Podría ser, incluso, que los futuros modelos de IA no se entrenen con cientos de miles de ejemplos y datos, sino que, simplemente, se ‘cultiven’, pasando información de una generación de código a la siguiente, tal y como lo hacen nuestras propias neuronas. Una vez más, la naturaleza nos demuestra que la solución más simple (en este caso seguir a la familia), suele ser la que permite construir los prodigios más asombrosos.