Cerebros y Xenobots: El Baile de la Vida
Explorando las conexiones entre los cerebros humanos y los sistemas vivos artificiales.
Thomas F. Varley, Vaibhav P. Pai, Caitlin Grasso, Jeantine Lunshof, Michael Levin, Josh Bongard
― 10 minilectura
Tabla de contenidos
- El Desafío de Entender la Complejidad
- Mirando Más Allá del Cerebro
- ¿Qué Son los Xenobots?
- Una Comparación Fascinante
- La Importancia de la Conectividad Funcional
- Sumergiéndose en la Dinámica de la Información
- Variabilidad y Patrones
- Información de Orden Superior: Una Mirada Más Cercana
- ¿Es "Parecido al Cerebro"?
- Implicaciones para la Investigación Futura
- Preparándose para los Próximos Pasos
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
Los sistemas biológicos son creaciones fascinantes de la naturaleza, marcadas por lo que algunos llaman "complejidad organizada". Esto significa que, a diferencia de máquinas o estructuras simples, como una tostadora o un puente, los sistemas vivos tienen diseños intrincados con muchas partes que interactúan. Imagina una ciudad bulliciosa donde todos hacen lo suyo, pero de alguna manera todo funciona en armonía. Eso es lo que hace que estudiar estos sistemas sea tan emocionante y desafiante.
Los científicos están interesados en entender cómo funcionan estos sistemas, especialmente en lo que respecta a las interacciones entre diferentes elementos biológicos como moléculas, células y órganos. No solo muestran diseños complejos, sino que también tienen la capacidad de organizarse y hasta repararse cuando están dañados. Piénsalo como un superhéroe que puede curarse de heridas; ¡la biología tiene su propia versión de esta magia!
Un tema principal en esta exploración científica es cómo los sistemas biológicos pueden mantener un equilibrio y funcionar correctamente, incluso frente a desafíos inesperados. Esto se vuelve particularmente importante durante procesos como el crecimiento, la sanación y la prevención de enfermedades como el cáncer. Sin embargo, armar el rompecabezas de la complejidad biológica puede ser algo complicado, especialmente cuando se trata de datos que a menudo pueden ser confusos o engañosos.
El Desafío de Entender la Complejidad
Una gran pregunta que enfrentan los científicos es cómo averiguar la estructura y el comportamiento de estos Sistemas Complejos cuando a menudo solo tienen datos limitados y desordenados con los que trabajar. Aunque han desarrollado varios métodos para estudiar cómo fluye la información a través de los componentes de estos sistemas biológicos, todavía queda mucho por hacer.
Por ejemplo, los investigadores han logrado progresos significativos en entender cómo las redes de células se comunican entre sí en el cerebro. Con la ayuda de técnicas avanzadas como fMRI, EEG y MEG, recopilan enormes cantidades de datos para analizar. Sin embargo, gran parte de lo que han aprendido ha permanecido principalmente en el ámbito de la neurociencia, lo que plantea preguntas sobre si los patrones que ven en la actividad cerebral son únicos de los cerebros o si también podrían encontrarse en otros sistemas biológicos.
Mirando Más Allá del Cerebro
Para explorar estas preguntas, los investigadores han comparado dos sistemas muy diferentes: cerebros humanos y un tipo especial de criatura artificial hecha de células de rana, a menudo llamadas "Xenobots". Estos pequeños seres están formados por células de la rana Xenopus laevis, y tienen la capacidad única de moverse y ensamblarse por sí mismos. ¡Imagina robots vivos que pueden nadar en un plato de Petri!
Los investigadores hipótesis que, a pesar de las diferencias en estos dos sistemas, puede haber características comunes en cómo procesan la información. En otras palabras, los cerebros de los humanos y estas entidades basadas en ranas podrían ser más similares de lo que pensamos—pero sin la parte de "pensar" que asociamos con los cerebros.
¿Qué Son los Xenobots?
Los Xenobots no son sujetos de laboratorio comunes. Están hechos de células de piel de embriones de rana, y estas células pueden crear movimientos y acciones de manera bastante independiente. ¡Cualquiera que vea a estos pequeños nadar seguro se quedaría encantado! Se consideran un modelo para estudiar cómo los sistemas vivos pueden coordinar sus actividades incluso sin un sistema nervioso tradicional.
Al estudiar cómo los Xenobots toman decisiones y se mueven, los científicos esperan obtener una visión más amplia de los principios de la vida misma. ¿Son estos Xenobots solo juguetes biológicos, o guardan secretos sobre cómo funcionan los sistemas complejos?
Una Comparación Fascinante
¿Qué pasa cuando los investigadores se toman el tiempo para analizar el funcionamiento de estas dos entidades biológicas? Descubren que tanto los cerebros humanos como los Xenobots muestran patrones interesantes de organización e interacción. Usando herramientas estadísticas sofisticadas, miden cómo fluye la información a través de cada sistema y comparan sus resultados.
Esta investigación es como ser un detective, examinando pistas para resolver el misterio de cómo operan ambos sistemas. ¿Comparten formas similares de procesar la información? ¿Muestran signos de organización compleja que les ayudan a alcanzar sus objetivos? ¡Spoiler alert: la respuesta es sí!
Conectividad Funcional
La Importancia de laUno de los conceptos clave para entender tanto los cerebros como los Xenobots es la "conectividad funcional". Este término se refiere a cómo diferentes partes de un sistema se conectan y se comunican entre sí. En un cerebro humano, las regiones se hablan entre sí, compartiendo información y trabajando juntas para ayudarnos a pensar, sentir y reaccionar ante el mundo. De manera similar, en los Xenobots, las células individuales se comunican y coordinan sus movimientos.
Los investigadores utilizan técnicas especiales para construir redes que representan estas conexiones. En ambos casos, la conectividad funcional revela perspectivas fascinantes sobre cómo funcionan eficazmente juntos los sistemas. Cuando se analizan los datos, queda claro que ambos sistemas exhiben patrones organizados que insinúan un nivel más profundo de complejidad.
Sumergiéndose en la Dinámica de la Información
A medida que los científicos profundizaban, examinaron cómo se comparte la información entre múltiples elementos en ambos sistemas. Este análisis va más allá de observar interacciones simples entre pares, ya que considera cómo grupos de células o regiones del cerebro coordinan sus actividades. Imagina una rutina de baile bien ensayada—todos desempeñan su papel, y juntos crean una actuación hermosa.
Esta exploración de la dinámica de la información indica que tanto los cerebros humanos como los Xenobots tienen interacciones de orden superior más allá de relaciones simples entre pares. Esto significa que grupos de células en ambos sistemas pueden colaborar y compartir información de maneras que apoyan su funcionamiento general.
Variabilidad y Patrones
¡Pero espera, hay más! Los investigadores también exploraron cómo estos patrones cambian con el tiempo. Descubrieron que ambos sistemas muestran períodos de sincronización colectiva y momentos en los que las partes individuales actúan de manera independiente. Piensa en ello como un momento de grupo—un momento en que todos se juntan para hacer una estrategia, seguido de períodos de acción donde cada miembro desempeña su propio papel.
Esta interacción dinámica entre la sincronización y la independencia es una característica distintiva de los sistemas complejos, y habla de la adaptabilidad tanto del cerebro como de los Xenobots. Al igual que un equipo deportivo bien coordinado, ambos sistemas saben cuándo trabajar unidos y cuándo darse espacio.
Información de Orden Superior: Una Mirada Más Cercana
Profundizar en la información de orden superior revela características únicas en ambos sistemas. Los investigadores examinaron cómo grupos de elementos, en lugar de solo pares, comparten información. Este análisis incluye conceptos como la correlación total, que observa cuánto se comparte la información entre múltiples regiones o células, y la correlación total dual, que se centra en la redundancia en la información compartida.
Curiosamente, tanto los cerebros como los Xenobots mostraron signos de esta información de orden superior. Exhibieron patrones que indican acciones coordinadas, sugiriendo que no son solo colecciones de partes independientes, sino unidades cohesivas que trabajan en armonía.
¿Es "Parecido al Cerebro"?
Esto plantea una pregunta intrigante: ¿Son los Xenobots "parecidos al cerebro"? Si bien carecen de la sofisticada estructura de un sistema nervioso, exhiben ciertas características organizativas que se encuentran en los cerebros. Esto provoca un debate sobre lo que significa procesar información y si esa capacidad está limitada a los sistemas neuronales. ¿Podemos considerar ciertos sistemas no neuronales como "inteligentes"?
Al final, los hallazgos de esta investigación desafían las ideas convencionales sobre la inteligencia y el procesamiento de información en biología. Nos hace preguntarnos si la inteligencia puede encontrarse más allá de los contextos tradicionales a los que estamos acostumbrados, o si se trata más de cómo están organizados los sistemas y cómo interactúan.
Implicaciones para la Investigación Futura
Los descubrimientos realizados con los Xenobots y los cerebros humanos pueden tener importantes implicaciones para la investigación científica. Al descubrir los principios de coordinación y compartición de información en estos dos sistemas, los científicos pueden inspirar nuevos enfoques para estudiar sistemas vivos en general.
Además, comprender cómo los sistemas biológicos se adaptan y responden a los cambios puede ofrecer valiosas perspectivas en campos que van desde la medicina hasta la inteligencia artificial. Después de todo, si podemos aprender cómo los sistemas vivos prosperan y sobreviven, podemos usar ese conocimiento para hacer avances en tecnología y atención médica.
Preparándose para los Próximos Pasos
De cara al futuro, los investigadores están ansiosos por ampliar sus investigaciones sobre cómo diferentes factores influyen en la coordinación y la comunicación tanto en los Xenobots como en los cerebros humanos. Esto incluye explorar cómo elementos como toxinas, cambios de temperatura o incluso perturbaciones mecánicas afectan a estos sistemas. Así como un ruido repentino puede interrumpir un concierto, las influencias externas pueden cambiar drásticamente la dinámica de estas redes biológicas.
Seguir estos cambios puede ayudarnos a comprender mejor la resiliencia y la adaptabilidad de ambos sistemas. Si encontramos que los Xenobots reaccionan de manera similar a los cerebros humanos, fortalecería la noción de que los sistemas diversos procesan la información de maneras compartidas, arrojando luz sobre los patrones más amplios de la vida.
Conclusión
En resumen, el estudio de sistemas biológicos como los cerebros humanos y los Xenobots abre posibilidades emocionantes. Estas dos entidades distintas, una familiar y otra novedosa, brindan oportunidades únicas para explorar la naturaleza de la complejidad y el procesamiento de información. Al examinar sus similitudes y diferencias, los investigadores están desafiando la idea de que la inteligencia y la coordinación son exclusivas de las redes neuronales.
Quizás algún día, miraremos a los sistemas vivos—sean cerebros, Xenobots o incluso mohos mucilaginosos—con una nueva apreciación por los patrones de información que representan. Después de todo, ya sea nadando en un plato de Petri o navegando por la vida cotidiana, las complejidades de los sistemas vivos son un testimonio de las maravillas de la naturaleza. ¡Y quién sabe? Tal vez un día tengamos un Xenobot que nos dé pelea en cuanto a habilidades para resolver problemas.
Título: Identification of brain-like functional information architectures in embryonic tissue of Xenopus laevis.
Resumen: Understanding how populations of cells collectively coordinate activity to produce the complex structures and behaviors that characterize multicellular organisms is a fundamental issue in modern biology. Here we show how mathematical techniques from complex systems science and multivariate information theory can provide a rigorous framework for inferring the structure of collective organization in non-neural tissue. Many of these techniques were developed and refined in the context of theoretical neuroscience, a field well-used to the problem of inferring coordinated activity in high-dimensional data. In neuroscience, these statistics (functional connectivity network structure, modularity, higher-order information, etc) have been found to be altered during different cognitive, clinical, or behavioral states and are generally thought to be informative about the underlying dynamics linking biology to cognition. Here we show that these same patterns of coordinated activity are also present in the aneural tissues of evolutionarily distant biological systems: preparations of self-motile embryonic Xenopus tissue (colloquially known as "basal Xenobots"). When analyzing calcium recordings from basal Xenobots and comparing them to fMRI recordings from a sample of adult human brains, we find that the bots have a "brain-like" functional information architecture, complete with positive and negative functional connections, meso-scale communities, higher-order redundant and synergistic interactions, and integrated information that is "greater than the sum of its parts". By comparing each recording (brain and bot) to a personalized null model that preserves all first-order statistical structures (autocorrelation, frequency spectrum, etc.) while disrupting all higher-order interactions, we show that these are genuine higher order interactions and not trivially reducible to lower-order features of the data. These similarities suggest that such patterns of activity and information structures either: arose independently in these two systems epithelial constructs and brains, are epiphenomenological byproducts of other dynamics conserved across vastly different configurations of life; or somehow directly support adaptive behavior across diverse living systems.
Autores: Thomas F. Varley, Vaibhav P. Pai, Caitlin Grasso, Jeantine Lunshof, Michael Levin, Josh Bongard
Última actualización: 2024-12-09 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.12.05.627037
Fuente PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.12.05.627037.full.pdf
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
Gracias a biorxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.