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# Biología# Neurociencia

Cómo los langostas procesan señales visuales en movimiento

Un estudio revela cómo los saltamontes detectan el movimiento en entornos complejos.

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Los animales en la naturaleza necesitan captar rápidamente señales visuales importantes mientras se mueven en un ambiente ajetreado. Por ejemplo, cuando se mueven, su entorno crea patrones de movimiento en su visión. Esto se llama Flujo Óptico, que ocurre cuando las imágenes en la vista del animal cambian debido a su propio movimiento. Los animales pueden usar estos patrones para controlar qué tan rápido se mueven y para corregir su dirección en el aire o en el suelo. Sin embargo, estos patrones en movimiento también pueden dificultar que los animales noten otras cosas en movimiento, como depredadores que podrían acercarse. Así que poder detectar y diferenciar entre diferentes tipos de movimiento es crucial para sobrevivir.

En los ratones, hay Células Nerviosas especiales en la retina que ayudan a procesar estas señales de flujo óptico. Estas células son sensibles al movimiento en direcciones específicas, como avanzar o retroceder, y también pueden trabajar juntas para entender movimientos más complejos. Cuando miramos a los animales voladores, tienen que lidiar con aún más tipos de movimiento que los animales en el suelo porque se mueven en tres dimensiones. Los insectos, con sus sistemas nerviosos más simples, ofrecen una buena oportunidad para estudiar cómo procesan información visual compleja.

Por ejemplo, los langostas, un tipo de saltamontes, son sujetos interesantes para estudiar cómo funcionan estas habilidades de procesamiento visual. Pueden vivir en dos estados: solos o en grandes grupos llamados swarms. Cuando están en swarms, pueden volar bastante rápido, alrededor de 3 metros por segundo. Incluso cuando muchos langostas vuelan cerca unos de otros, todavía pueden evitar chocar entre sí o ser atrapados por aves. Hay un camino específico en sus cerebros que les ayuda a reaccionar a objetos que se acercan, lo cual es vital para evitar Colisiones.

Este camino incluye un tipo de célula nerviosa que se activa más cuando algo se mueve hacia la langosta, especialmente cuando llega a un punto donde parece inminente una colisión. A medida que el objeto se acerca, las células nerviosas pasan por diferentes cambios en sus patrones de activación. Los visuales de fondo pueden influir en sus respuestas a los objetos que se acercan. Por ejemplo, cuando hay un fondo grande en movimiento, puede realmente disminuir la respuesta de la langosta a objetos más pequeños que se mueven.

Para entender cómo funcionan estas células nerviosas en entornos más naturales, los científicos realizaron experimentos con langostas. Usaron un estímulo visual que parece crecer más grande a medida que se acerca, contra varios visuales de fondo. Aunque la mayoría de las langostas probadas respondieron al objeto que se acercaba sin importar el fondo, el tipo de fondo marcó la diferencia en cómo reaccionaron las células nerviosas.

Configuración del Experimento

Los investigadores utilizaron langostas macho adultas de una colonia de laboratorio que estaban bien alimentadas y mantenidas en un ambiente controlado de luz y temperatura. Antes de la prueba, prepararon las langostas quitándoles las patas y atándolas con un cable a un dispositivo que les permitía quedarse quietas mientras respondían a estímulos visuales.

Los experimentos se llevaron a cabo en una arena en forma de cúpula donde se proyectaron visuales en la pantalla mientras se grababa la actividad cerebral de la langosta. Se probaron diferentes tipos de fondos visuales, incluido un fondo blanco simple, un patrón en gris y blanco, y un campo de flujo más complejo hecho de círculos concéntricos.

Cada estímulo visual involucraba un disco negro que parecía acercarse a la langosta a una velocidad y ángulo específicos. Los investigadores variaron los fondos para ver cómo cambiaban las respuestas nerviosas de las langostas. Las langostas fueron probadas varias veces con diferentes visuales para recopilar suficientes datos mientras aseguraban que las respuestas estuvieran frescas permitiendo descansos entre pruebas.

Recolectando Datos de las Langostas

Para capturar las señales eléctricas de las células nerviosas de las langostas, los investigadores utilizaron electrodos especiales para amplificar y grabar las señales mientras las langostas respondían a los estímulos visuales. Los datos fueron procesados para identificar los patrones de actividad de diferentes células nerviosas.

A través de este proceso, encontraron un montón de picos nerviosos, que son señales enviadas por las células nerviosas que indican respuesta a las entradas visuales. Los científicos clasificaron estas respuestas para establecer cuántas unidades nerviosas únicas estaban respondiendo a cada tipo de estímulo.

Los datos mostraron que un gran porcentaje de las unidades reaccionó al estímulo visual que se acercaba presentado contra los diferentes fondos. Sin embargo, el tipo específico de respuestas difería según el fondo, incluso si el número de unidades que respondían se mantenía similar.

Categorías de Respuesta de las Células Nerviosas

Las respuestas de las células nerviosas que alcanzaron su punto máximo alrededor del momento en que se esperaba la colisión del objeto fueron categorizadas en diferentes tipos. Por ejemplo, algunas células nerviosas mostraron un pico claro de activación cuando el objeto estaba casi en el punto de colisión, mientras que otras mostraron cambios más graduales o tasas de activación constantes.

Estas categorías distintas permitieron a los investigadores comprender cómo las células nerviosas respondían de manera diferente según los visuales de fondo. Se hizo claro que cuando las langostas estaban expuestas a un fondo de campo de flujo, había retrasos en los tiempos de respuesta y patrones de activación iniciales más cortos en comparación con los fondos más simples.

En general, los hallazgos mostraron que las células nerviosas de las langostas aún podían detectar movimiento y responder a objetos que se acercaban, pero la presencia de fondos complejos como el campo de flujo alteraba qué tan rápido y efectivamente respondían.

Tendencias Comunes en las Respuestas Neurales

Para simplificar cómo respondieron las células nerviosas en diferentes ensayos y condiciones, los investigadores buscaron tendencias comunes entre las respuestas. Utilizaron modelos estadísticos para identificar patrones compartidos en la actividad de las células nerviosas al enfrentarse a diferentes estímulos visuales.

Tanto en los fondos blanco como gris, se encontraron niveles similares de variabilidad en las respuestas de las langostas, lo que indica una consistencia en cómo procesaban los objetos que se acercaban. Por otro lado, cuando el campo de flujo estaba presente, la respuesta se volvió menos variable, sugiriendo que el fondo complejo redujo cómo reaccionaron de manera diferente las células nerviosas.

Las tendencias comunes identificadas permitieron a los investigadores ver cómo las langostas interpretaron los estímulos que se acercaban en un entorno visual más complejo. La mayoría de las tendencias mostraron un pico en las respuestas nerviosas cerca del tiempo de colisión, pero algunas tendencias representaron aumentos más graduales en la actividad.

Implicaciones de los Efectos del Fondo sobre el Procesamiento Visual

Esta investigación destaca que los fondos contra los cuales se perciben los objetos pueden afectar significativamente cómo los animales detectan y responden al movimiento. En entornos naturales, los animales a menudo tienen que lidiar con varias distracciones visuales y complejidades, haciendo su capacidad para identificar pistas visuales críticas esencial para la supervivencia.

Para los animales voladores como las langostas, comprender cómo funcionan sus sistemas visuales bajo estas condiciones puede ayudar a explicar no solo su movimiento y comportamiento, sino también ofrecer información sobre los principios generales de cómo funciona el procesamiento visual en otras especies.

Saber que los fondos complejos pueden retrasar respuestas o cambiar patrones de activación abre nuevas avenidas para la investigación, potencialmente ayudando a comprender cómo otros animales navegan por sus entornos y las implicaciones para su supervivencia en hábitats cambiantes.

Conclusión

El estudio del procesamiento visual en langostas muestra cómo los entornos complejos impactan su capacidad para responder al movimiento. Al observar cómo diferentes fondos influyen en la forma en que reaccionan las células nerviosas, los científicos obtienen valiosos conocimientos no solo sobre el comportamiento de las langostas, sino también sobre aspectos fundamentales de cómo funciona la visión en los animales.

Este entendimiento puede ayudar en muchos campos, desde la robótica y la inteligencia artificial-donde crear sistemas que imitan el movimiento y la respuesta animal-hasta esfuerzos de conservación centrados en proteger especies en sus hábitats naturales. La exploración continua de cómo los animales perciben su mundo seguirá revelando las complejidades de la vida y el comportamiento en el entorno natural.

Fuente original

Título: Background optic flow modulates responses of multiple descending interneurons to object motion in locusts

Resumen: Animals flying within natural environments are constantly challenged with complex visual information. Therefore, it is necessary to understand the impact of the visual background on the motion detection system. Locusts possess a well-identified looming detection pathway, compromised of the lobula giant movement detector (LGMD) and the descending contralateral movement detector (DCMD). The LGMD/DCMD pathway responds preferably to objects on a collision course, and the response of this pathway is affected by the background complexity. However, multiple other neurons are also responsive to looming stimuli. In this study, we presented looming stimuli against different visual backgrounds to a rigidly-tethered locust, and simultaneously recorded the neural activity with a multichannel electrode. We found that the number of discriminated units that responded to looms was not affected by the visual background. However, the peak times of these units were delayed, and the rise phase was shortened in the presence of a flow field background. Dynamic factor analysis (DFA) revealed that fewer types of common trends were present among the units responding to looming stimuli against the flow field background, and the response begin time was delayed among the common trends as well. These results suggest that background complexity affects the response of multiple motion-sensitive neurons, yet the animal is still capable of responding to potentially hazardous visual stimuli.

Autores: Sinan Zhang, J. R. Gray

Última actualización: 2024-10-17 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.15.617990

Fuente PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.15.617990.full.pdf

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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