Los científicos han desarrollado un nuevo método para imitar los complejos movimientos de los animales con extraordinaria precisión. El equipo de investigación se propuso resolver un desafío de larga data en biología: cómo modelar con precisión los movimientos complejos y aparentemente impredecibles de los organismos. Se centraron en los gusanos nematodos. Caenorhabditis elegansUn organismo modelo ampliamente utilizado en la investigación biológica. Resultados, publicados en PNASAyude a predecir y comprender el comportamiento animal, con posibles aplicaciones desde la robótica hasta la investigación médica.
“A diferencia de los sistemas físicos simples como un péndulo o una cuenta en un resorte, el comportamiento animal existe en un espacio entre acciones regulares y aleatorias. Lograr este delicado equilibrio es muy difícil y es lo que hace que nuestro modelo sea único. – Hasta ahora nadie ha presentado un modelo de un animal que vivió antes que él”, explicó el profesor Greg Stephens, líder de la Unidad de Teoría de Biofísica del Instituto de Ciencia y Tecnología de Okinawa (OIST).
Imitando con precisión los movimientos de insectos reales.
“Las acciones de un animal están influenciadas por muchos factores, incluido su estado interno, experiencias ambientales, historia de desarrollo y herencia genética. Es notable y algo contradictorio describir estos efectos en un modelo simple y predecible. Esta complejidad y nuestra capacidad para modelar es notable”, explicó el autor principal, el Dr. Antonio Costa, del Instituto del Cerebro de París.
La construcción del modelo fue un proceso complejo que implicó varios pasos. El equipo comenzó grabando vídeos de alta resolución de los movimientos de los insectos. Utilizaron técnicas de aprendizaje automático para identificar la forma del insecto en cada cuadro de video. Luego analizaron cómo estas formas cambiaron con el tiempo para obtener una comprensión más profunda del comportamiento de los insectos. Finalmente, determinaron cuántos datos del pasado se necesitaban para hacer predicciones confiables.
“Comparamos propiedades estadísticas del comportamiento animal real, como la velocidad de movimiento y la frecuencia de los cambios de comportamiento, con las producidas por nuestras simulaciones”, añadió el Dr. Costa. “La estrecha coincidencia entre estos conjuntos de datos demuestra la alta precisión de nuestro modelo”.
Implicaciones para la medicina y la robótica
Las implicaciones de esta investigación van mucho más allá del estudio de los insectos. El equipo ya está en conversaciones con empresas que utilizan este gusano nematodo para probar el efecto de los compuestos químicos en el comportamiento. También están aplicando el modelo a otras especies, incluidas las larvas de pez cebra, que a menudo se utilizan en la investigación de descubrimiento de fármacos. Además, los investigadores están explorando aplicaciones en la medicina humana, particularmente en el estudio de trastornos del movimiento como la enfermedad de Parkinson.
El impacto potencial en la investigación clínica es significativo. Los métodos de diagnóstico actuales para los trastornos del movimiento a menudo se basan en observaciones subjetivas realizadas durante breves visitas clínicas. Estos cambios pueden ser demasiado sutiles para observarlos directamente, lo que es parte de lo que hace que el diagnóstico de estas afecciones clínicas sea un desafío. Este nuevo enfoque puede proporcionar mediciones más continuas y objetivas de la movilidad del paciente, incluso en el hogar, lo que lleva a un diagnóstico más preciso y estrategias de tratamiento personalizadas.
Además de en la medicina, este modelo puede tener aplicaciones en campos como la robótica, donde lograr un movimiento de apariencia natural ha sido un desafío constante. Al comprender mejor cómo los animales navegan en su entorno, los ingenieros podrán diseñar sistemas robóticos más adaptables y eficientes.
A medida que el equipo perfecciona y amplía sus técnicas de modelado, esperan que este enfoque abra nuevas vías para comprender las complejas relaciones entre los factores ambientales, la genética y el comportamiento en una amplia gama de especies.
