Durante años, los científicos estimaron que esta organización dependía principalmente de señales químicas intercambiadas entre las células. Sin embargo, estas señales pierden fuerza a largas distancias, lo que representa una dificultad para estructuras de gran tamaño como el cerebro en desarrollo.
Por consiguiente, investigadores del Cold Spring Harbor Laboratory exploraron una pista diferente. Se preguntaron si la historia familiar de las células, o su linaje, desempeñaba un papel clave en su colocación. La idea se basa en el hecho de que las células procedentes de un mismo antepasado tienden a permanecer vecinas a lo largo de las divisiones, algo así como los miembros de una familia que a menudo se instalan en la misma región.
Para probar esta hipótesis, el equipo diseñó primero un modelo matemático. Este modelo muestra cómo pueden surgir estructuras organizadas simplemente a partir de las relaciones de parentesco entre las células, sin necesidad de comunicación a larga distancia. Posteriormente, examinaron la expresión de los genes en cerebros de ratón en desarrollo.
Las observaciones en ratones se complementaron con experimentos en peces cebra, confirmando que el modelo se aplica a cerebros de diferentes tamaños. Los resultados indican que las señales químicas y los mecanismos relacionados con el linaje actúan conjuntamente para guiar a las células hacia su ubicación correcta.
Este descubrimiento podría tener repercusiones más allá del campo de las neurociencias. Podría enseñarnos sobre el crecimiento de otros tejidos, como ciertos tumores, donde las células se multiplican de manera desorganizada. Además, inspira el diseño de sistemas de inteligencia artificial capaces de autorreplicarse y transmitir información de una generación a otra.
Los neurocientíficos rastrearon los patrones de expresión génica en dos regiones adyacentes del cerebro del pez cebra, coloreadas en rojo y azul.
Crédito: Zador lab/CSHL
La manera en que una estructura tan elaborada como el cerebro se construye a partir de una sola célula también ofrece pistas de investigación sobre el origen de la inteligencia.
El papel del linaje celular en la organización tisular
La noción de linaje celular designa la relación de parentesco entre las células procedentes de una misma célula original, o progenitora. Durante el desarrollo, cada división celular crea células hijas que heredan no solo el material genético, sino también, según esta nueva teoría, una información posicional relacionada con su ascendencia.
A diferencia de las señales químicas que deben viajar a través del tejido, esta información posicional basada en el linaje es intrínseca a las células. Surge de los patrones de división y migración: las células provenientes de un mismo linaje tienen una alta probabilidad de permanecer espacialmente próximas unas a otras a medida que el órgano se desarrolla. Este mecanismo permite una organización a gran escala sin necesidad de una coordinación central detallada.
Esta perspectiva transforma nuestra comprensión de la morfogénesis, el proceso por el cual los tejidos adquieren su forma. Indica que reglas simples de parentesco y proximidad pueden generar estructuras extremadamente ordenadas y funcionales, como el cerebro, a partir de un estado inicial muy simple.
Inspiraciones biológicas para la inteligencia artificial
Los principios descubiertos en el desarrollo cerebral, como la transmisión de información por el linaje, abren vías de investigación para la inteligencia artificial. En particular, interesan al campo de los sistemas autorreplicativos y evolutivos, donde agentes artificiales deben multiplicarse y organizarse de manera autónoma.
En estos sistemas, la idea es incorporar un mecanismo donde una 'generación' de agentes transmita no solo datos, sino también un contexto o una 'posición' funcional a la siguiente generación. Esto podría permitir que redes de agentes desarrollen una organización detallada y especializada sin programación explícita para cada individuo.
Este enfoque, denominado bioinspirado, busca imitar los procesos eficientes observados en la naturaleza. Contrasta con los métodos tradicionales de IA que a menudo se basan en una arquitectura fija y una centralización de las decisiones.
Al estudiar cómo el cerebro realiza esta hazaña, los informáticos pueden diseñar algoritmos más robustos y adaptativos. Estos sistemas podrían, a la larga, gestionar mejor tareas en entornos cambiantes o desconocidos, heredando y adaptando los 'conocimientos' de sus predecesores de manera distribuida.