Michael Dickinson: How a fly flies

Michael Dickinson: El vuelo de una mosca

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TED


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Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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Traductor: Ciro Gomez Revisor: Mihaela Panayotova
00:15
I grew up watching Star Trek. I love Star Trek.
1
15805
3532
Crecí viendo Star Trek. Me encanta Star Trek.
00:19
Star Trek made me want to see alien creatures,
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19337
4462
Star Trek me hizo querer ver criaturas alienígenas,
00:23
creatures from a far-distant world.
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23799
2303
criaturas de un mundo distante.
00:26
But basically, I figured out that I could find
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26102
2787
Pero básicamente, me di cuenta de que podía encontrar
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those alien creatures right on Earth.
5
28889
2977
esas criaturas extraterrestres aquí en la Tierra.
00:31
And what I do is I study insects.
6
31866
2653
Y lo que hago es estudiar insectos.
00:34
I'm obsessed with insects, particularly insect flight.
7
34519
3256
Estoy obsesionado con los insectos, particularmente con el vuelo de los insectos.
00:37
I think the evolution of insect flight is perhaps
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37775
3141
Creo que la evolución del vuelo de los insectos es quizás
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one of the most important events in the history of life.
9
40916
2742
uno de los eventos más importantes en la historia de la vida.
00:43
Without insects, there'd be no flowering plants.
10
43658
2237
Sin insectos, no habría ninguna planta de floración.
00:45
Without flowering plants, there would be no
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45895
1916
Sin plantas con flores, no habría
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clever, fruit-eating primates giving TED Talks.
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47811
3137
inteligentes primates comedores de fruta dando TEDTalks.
00:50
(Laughter)
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2300
(Risas)
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Now,
14
53248
1987
Ahora,
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David and Hidehiko and Ketaki
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3039
David, Hidehiko y Ketaki
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gave a very compelling story about
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58274
3445
hicieron una historia muy convincente sobre
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the similarities between fruit flies and humans,
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61719
2805
las similitudes entre las moscas de la fruta y los seres humanos,
01:04
and there are many similarities,
18
64524
1489
y hay muchas similitudes,
01:06
and so you might think that if humans are similar to fruit flies,
19
66013
3002
así que, se podría pensar que si los seres humanos son similares a las moscas de la fruta,
01:09
the favorite behavior of a fruit fly might be this, for example --
20
69015
3797
el comportamiento preferido de una mosca de la fruta podría ser este, por ejemplo...
01:12
(Laughter)
21
72812
2282
(Risas)
01:15
but in my talk, I don't want to emphasize on the similarities
22
75094
3191
pero en mi charla no quiero hacer hincapié en las semejanzas
01:18
between humans and fruit flies, but rather the differences,
23
78285
3067
entre los seres humanos y las moscas de la fruta, sino más bien en las diferencias,
01:21
and focus on the behaviors that I think fruit flies excel at doing.
24
81352
5287
y centrarme en los comportamientos en que creo que sobresalen las moscas de la fruta.
01:26
And so I want to show you a high-speed video sequence
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86639
2856
Y por eso quiero mostrarles una secuencia de vídeo de alta velocidad
01:29
of a fly shot at 7,000 frames per second in infrared lighting,
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89495
3935
de una mosca, a 7000 fotogramas por segundo con luz infrarroja,
01:33
and to the right, off-screen, is an electronic looming predator
27
93430
4210
y a la derecha, fuera de la pantalla, hay un depredador electrónico amenazador
01:37
that is going to go at the fly.
28
97640
1435
que atacará a la mosca.
01:39
The fly is going to sense this predator.
29
99075
1838
La mosca va a sentir este depredador.
01:40
It is going to extend its legs out.
30
100913
2455
Va a extender sus piernas hacia fuera.
01:43
It's going to sashay away
31
103368
1613
Va a alejarse
01:44
to live to fly another day.
32
104981
2565
para vivir para volar un día más.
01:47
Now I have carefully cropped this sequence
33
107546
2362
He recortado cuidadosamente esta secuencia
01:49
to be exactly the duration of a human eye blink,
34
109908
3160
para que dure exactamente un parpadeo de ojo humano,
01:53
so in the time that it would take you to blink your eye,
35
113068
2834
así que en el tiempo que tardarían en parpadear,
01:55
the fly has seen this looming predator,
36
115902
3265
la mosca ha visto este depredador que se avecina,
01:59
estimated its position, initiated a motor pattern to fly it away,
37
119167
6168
ha estimado su posición, ha iniciado un patrón motor para irse volando,
02:05
beating its wings at 220 times a second as it does so.
38
125335
4464
batiendo sus alas 220 veces por segundo mientras hace todo eso.
02:09
I think this is a fascinating behavior
39
129799
1973
Creo que este es un comportamiento fascinante
02:11
that shows how fast the fly's brain can process information.
40
131772
3921
que muestra la rapidez con la que el cerebro de la mosca puede procesar información.
02:15
Now, flight -- what does it take to fly?
41
135693
2842
Ahora, el vuelo. ¿Qué se necesita para volar?
02:18
Well, in order to fly, just as in a human aircraft,
42
138535
2864
Bueno, para poder volar, al igual que un avión humano,
02:21
you need wings that can generate sufficient aerodynamic forces,
43
141399
2735
se necesitan alas que puedan generar suficientes fuerzas aerodinámicas,
02:24
you need an engine sufficient to generate the power required for flight,
44
144134
3546
se necesita un motor capaz de generar la energía necesaria para el vuelo,
02:27
and you need a controller,
45
147680
1709
y se necesita un controlador,
02:29
and in the first human aircraft, the controller was basically
46
149389
2626
y en el primer avión humano, el controlador era básicamente
02:32
the brain of Orville and Wilbur sitting in the cockpit.
47
152015
4312
el cerebro de Orville y Wilbur sentados en la cabina.
02:36
Now, how does this compare to a fly?
48
156327
2753
Ahora, ¿cómo se compara esto con una mosca?
02:39
Well, I spent a lot of my early career trying to figure out
49
159080
3251
Pasé mucho tiempo al principio de mi carrera intentando averiguar
02:42
how insect wings generate enough force to keep the flies in the air.
50
162331
4336
como las alas de los insectos generan suficiente fuerza como para mantener las moscas en el aire.
02:46
And you might have heard how engineers proved
51
166667
1610
Y quizás hayan escuchado cómo los ingenieros probaron
02:48
that bumblebees couldn't fly.
52
168277
2634
que los abejorros no podían volar.
02:50
Well, the problem was in thinking that the insect wings
53
170911
2620
Bien, el problema fue pensar que las alas del insecto
02:53
function in the way that aircraft wings work. But they don't.
54
173531
3119
funcionaban de la forma que lo hacían las del avión. Pero no es así.
02:56
And we tackle this problem by building giant,
55
176650
2854
Y abordamos este problema construyendo un modelo
02:59
dynamically scaled model robot insects
56
179504
3432
gigante, a escala dinámica de insecto robot
03:02
that would flap in giant pools of mineral oil
57
182936
3336
que pudiera aletear en piscinas gigantes de aceite mineral
03:06
where we could study the aerodynamic forces.
58
186272
2274
donde podríamos estudiar las fuerzas aerodinámicas.
03:08
And it turns out that the insects flap their wings
59
188546
2158
Y resulta que los insectos, al batir sus alas,
03:10
in a very clever way, at a very high angle of attack
60
190704
2592
de forma muy inteligente, en un ángulo de ataque muy alto,
03:13
that creates a structure at the leading edge of the wing,
61
193296
3121
crean una estructura en el borde de ataque del ala,
03:16
a little tornado-like structure called a leading edge vortex,
62
196417
3199
una pequeña estructura parecida a un tornado, llamada vórtice del borde de ataque,
03:19
and it's that vortex that actually enables the wings
63
199616
2954
y es ese vórtice el que realmente permite a las alas
03:22
to make enough force for the animal to stay in the air.
64
202570
3359
hacer la suficiente fuerza como para que el animal pueda mantenerse en el aire.
03:25
But the thing that's actually most -- so, what's fascinating
65
205929
2428
Pero lo que es realmente más... lo qué es fascinante
03:28
is not so much that the wing has some interesting morphology.
66
208357
2975
no es tanto que el ala tenga una morfología interesante.
03:31
What's clever is the way the fly flaps it,
67
211332
3645
Lo inteligente es la manera en que la mosca aletea
03:34
which of course ultimately is controlled by the nervous system,
68
214977
3136
que por supuesto, en definitiva, es controlado por el sistema nervioso,
03:38
and this is what enables flies to perform
69
218113
2647
y esto es lo que permite a las moscas realizar
03:40
these remarkable aerial maneuvers.
70
220760
2807
estas notables maniobras aéreas.
03:43
Now, what about the engine?
71
223567
2097
Ahora, ¿qué pasa con el motor?
03:45
The engine of the fly is absolutely fascinating.
72
225664
2492
El motor de la mosca es absolutamente fascinante.
03:48
They have two types of flight muscle:
73
228156
1898
Tienen dos tipos de músculos de vuelo:
03:50
so-called power muscle, which is stretch-activated,
74
230054
2985
el llamado músculo de la potencia, que es activado por estiramiento,
03:53
which means that it activates itself and does not need to be controlled
75
233039
3726
que significa que se activa a sí mismo y no necesita ser controlado
03:56
on a contraction-by-contraction basis by the nervous system.
76
236765
3339
contracción por contracción por el sistema nervioso.
04:00
It's specialized to generate the enormous power required for flight,
77
240104
4609
Se ha especializado para generar la enorme potencia necesaria para el vuelo,
04:04
and it fills the middle portion of the fly,
78
244713
2079
y llena la parte media de la mosca,
04:06
so when a fly hits your windshield,
79
246792
1547
así que cuando una mosca golpea su parabrisas,
04:08
it's basically the power muscle that you're looking at.
80
248339
2406
básicamente, están viendo el músculo de la potencia.
04:10
But attached to the base of the wing
81
250745
2146
Pero conectado a la base del ala,
04:12
is a set of little, tiny control muscles
82
252891
2638
hay un conjunto de diminutos músculos de control,
04:15
that are not very powerful at all, but they're very fast,
83
255529
3301
que no son muy poderosos, pero sí muy rápidos,
04:18
and they're able to reconfigure the hinge of the wing
84
258830
3206
y son capaces de reconfigurar la bisagra del ala
04:22
on a stroke-by-stroke basis,
85
262036
1762
a cada golpe,
04:23
and this is what enables the fly to change its wing
86
263798
3142
y esto es lo que permite a la mosca transformar su ala
04:26
and generate the changes in aerodynamic forces
87
266940
2971
y generar los cambios en las fuerzas aerodinámicas
04:29
which change its flight trajectory.
88
269911
2573
que modifican su trayectoria de vuelo.
04:32
And of course, the role of the nervous system is to control all this.
89
272484
3563
Y por supuesto, el papel del sistema nervioso es controlar todo esto.
04:36
So let's look at the controller.
90
276047
1512
Así que analicemos el controlador.
04:37
Now flies excel in the sorts of sensors
91
277559
2647
Las moscas sobresalen en las clases de sensores
04:40
that they carry to this problem.
92
280206
2284
que llevan a este problema.
04:42
They have antennae that sense odors and detect wind detection.
93
282490
4127
Tienen antenas que perciben olores y detectan la dirección del viento.
04:46
They have a sophisticated eye which is
94
286617
1675
Tienen un ojo sofisticado que es
04:48
the fastest visual system on the planet.
95
288292
2456
el sistema visual más rápido del planeta.
04:50
They have another set of eyes on the top of their head.
96
290748
2036
Tienen otro par de ojos en la parte superior de su cabeza.
04:52
We have no idea what they do.
97
292784
2052
No tenemos idea de lo que hacen.
04:54
They have sensors on their wing.
98
294836
2954
Tienen sensores en su ala.
04:57
Their wing is covered with sensors, including sensors
99
297790
3760
Su ala está cubierta de sensores, incluyendo sensores
05:01
that sense deformation of the wing.
100
301550
2046
que detectan la deformación del ala.
05:03
They can even taste with their wings.
101
303596
2109
Incluso pueden degustar con sus alas.
05:05
One of the most sophisticated sensors a fly has
102
305705
2555
Uno de los más sofisticados sensores que tiene una mosca
05:08
is a structure called the halteres.
103
308260
1807
es una estructura llamada halterio.
05:10
The halteres are actually gyroscopes.
104
310067
1879
Los halterios son realmente giroscopios.
05:11
These devices beat back and forth about 200 hertz during flight,
105
311946
4449
Estos dispositivos oscilan a unos 200 hercios durante el vuelo,
05:16
and the animal can use them to sense its body rotation
106
316395
2673
y el animal puede utilizarlos para detectar la rotación de su cuerpo
05:19
and initiate very, very fast corrective maneuvers.
107
319068
3968
e iniciar maniobras correctivas muy, muy rápidas.
05:23
But all of this sensory information has to be processed
108
323036
2329
Pero toda esta información sensorial debe ser procesada
05:25
by a brain, and yes, indeed, flies have a brain,
109
325365
3720
por un cerebro, y sí, en efecto, las moscas tienen un cerebro,
05:29
a brain of about 100,000 neurons.
110
329085
3159
un cerebro de unas 100 000 neuronas.
05:32
Now several people at this conference
111
332244
2193
Ahora varias personas en esta conferencia
05:34
have already suggested that fruit flies could serve neuroscience
112
334437
4808
ya han sugerido que las moscas de la fruta podrían servir a la neurociencia
05:39
because they're a simple model of brain function.
113
339245
3247
porque son un modelo simple de la función cerebral.
05:42
And the basic punchline of my talk is,
114
342492
2077
Y el punto fuerte básico de mi charla
05:44
I'd like to turn that over on its head.
115
344569
2658
es que me gustaría voltear esto cabeza abajo.
05:47
I don't think they're a simple model of anything.
116
347227
2628
No pienso que sean un modelo simple de nada.
05:49
And I think that flies are a great model.
117
349855
2477
Y creo que las moscas son un gran modelo.
05:52
They're a great model for flies.
118
352332
2516
Son un gran modelo para moscas.
05:54
(Laughter)
119
354848
2481
(Risas)
05:57
And let's explore this notion of simplicity.
120
357329
3003
Y permítanme explorar esta noción de simplicidad.
06:00
So I think, unfortunately, a lot of neuroscientists,
121
360332
2431
Creo que, infortunadamente, muchos de los neurocientíficos,
06:02
we're all somewhat narcissistic.
122
362763
1832
somos todos un poco narcisistas.
06:04
When we think of brain, we of course imagine our own brain.
123
364595
3433
Cuando pensamos en un cerebro, nos imaginamos, por supuesto, nuestro cerebro.
06:08
But remember that this kind of brain,
124
368028
1960
Pero recuerden que esta clase de cerebro,
06:09
which is much, much smaller
125
369988
1768
que es mucho, mucho más pequeño
06:11
— instead of 100 billion neurons, it has 100,000 neurons —
126
371756
2678
— en vez de 100 mil millones de neuronas, tiene 100 000 —
06:14
but this is the most common form of brain on the planet
127
374434
2882
pero esta es la forma más común de cerebro en el planeta
06:17
and has been for 400 million years.
128
377316
2904
y lo ha sido por 400 millones de años.
06:20
And is it fair to say that it's simple?
129
380220
2288
¿Es justo decir que es sencillo?
06:22
Well, it's simple in the sense that it has fewer neurons,
130
382508
2095
Bueno, es simple en el sentido de que tiene menos neuronas,
06:24
but is that a fair metric?
131
384603
1754
¿pero es una medida justa?
06:26
And I would propose it's not a fair metric.
132
386357
2276
Y propongo que no es una medida justa.
06:28
So let's sort of think about this. I think we have to compare --
133
388633
3100
Así que vamos a pensar en esto. Creo que debemos comparar
06:31
(Laughter) —
134
391733
1559
— (Risas) —
06:33
we have to compare the size of the brain
135
393292
5121
tenemos que comparar el tamaño del cerebro
06:38
with what the brain can do.
136
398413
2030
con lo que el cerebro puede hacer.
06:40
So I propose we have a Trump number,
137
400443
2881
Lo que propongo es tener un 'número Trump',
06:43
and the Trump number is the ratio of this man's
138
403324
2865
y el 'número Trump' es la relación entre el repertorio conductual
06:46
behavioral repertoire to the number of neurons in his brain.
139
406189
3679
de este hombre y la cantidad de neuronas de su cerebro.
06:49
We'll calculate the Trump number for the fruit fly.
140
409868
2668
Calcularemos el 'número Trump' para la mosca de la fruta.
06:52
Now, how many people here think the Trump number
141
412536
2684
Ahora, ¿cuántas personas aquí creen que el 'número Trump'
06:55
is higher for the fruit fly?
142
415220
2489
es mayor para la mosca de la fruta?
06:57
(Applause)
143
417709
2431
(Aplausos)
07:00
It's a very smart, smart audience.
144
420140
3428
Es un público muy, muy inteligente.
07:03
Yes, the inequality goes in this direction, or I would posit it.
145
423568
3327
Sí, la desigualdad va en esta dirección, o lo postulamos.
07:06
Now I realize that it is a little bit absurd
146
426895
2382
Ahora me doy cuenta de que es un poco absurdo
07:09
to compare the behavioral repertoire of a human to a fly.
147
429277
3558
comparar el repertorio conductual de un ser humano con una mosca.
07:12
But let's take another animal just as an example. Here's a mouse.
148
432835
4143
Pero tomemos otro animal como ejemplo. Aquí hay un ratón.
07:16
A mouse has about 1,000 times as many neurons as a fly.
149
436978
4305
Un ratón tiene cerca de 1000 veces más neuronas que una mosca.
07:21
I used to study mice. When I studied mice,
150
441283
2027
Yo solía estudiar ratones. Cuando estudiaba los ratones,
07:23
I used to talk really slowly.
151
443310
2837
solía hablar muy despacio.
07:26
And then something happened when I started to work on flies.
152
446147
2576
Y entonces algo sucedió cuando comencé a trabajar con las moscas.
07:28
(Laughter)
153
448723
2412
(Risas)
07:31
And I think if you compare the natural history of flies and mice,
154
451135
3460
Y creo que si comparan la historia natural de moscas y ratones,
07:34
it's really comparable. They have to forage for food.
155
454595
3313
es realmente comparable. Tienen que buscarse la comida.
07:37
They have to engage in courtship.
156
457908
2447
Tienen que practicar el ritual del cortejo.
07:40
They have sex. They hide from predators.
157
460355
3471
Tienen sexo. Se esconden de los depredadores.
07:43
They do a lot of the similar things.
158
463826
1980
Hacen un montón de cosas similares.
07:45
But I would argue that flies do more.
159
465806
1718
Pero yo diría que las moscas hacen más.
07:47
So for example, I'm going to show you a sequence,
160
467524
3378
Por ejemplo, voy a mostrarles una secuencia,
07:50
and I have to say, some of my funding comes from the military,
161
470902
4205
y tengo que decir, algunos de mis fondos provienen de las fuerzas armadas,
07:55
so I'm showing this classified sequence
162
475107
2072
así que estoy mostrando esta secuencia clasificada
07:57
and you cannot discuss it outside of this room. Okay?
163
477179
4093
y Uds. no pueden discutirla fuera de esta sala. ¿Está bien?
08:01
So I want you to look at the payload
164
481272
1908
Así que quiero que vean la carga
08:03
at the tail of the fruit fly.
165
483180
3026
en la cola de la mosca de la fruta.
08:06
Watch it very closely,
166
486206
2101
Mírenlo muy de cerca,
08:08
and you'll see why my six-year-old son
167
488307
4297
y verán por qué mi hijo de seis años
08:12
now wants to be a neuroscientist.
168
492604
4729
ahora quiere ser un neurocientífico.
08:17
Wait for it.
169
497333
1179
Esperen.
08:18
Pshhew.
170
498512
1569
¡Uf!
08:20
So at least you'll admit that if fruit flies are not as clever as mice,
171
500081
3084
Al menos admitirán que si las moscas de la fruta no son tan inteligentes como los ratones,
08:23
they're at least as clever as pigeons. (Laughter)
172
503165
4916
lo son como mínimo como las palomas. (Risas)
08:28
Now, I want to get across that it's not just a matter of numbers
173
508081
3967
Ahora, quiero transmitir que no es solo una cuestión de números,
08:32
but also the challenge for a fly to compute
174
512048
2598
sino también el reto de una mosca de calcular
08:34
everything its brain has to compute with such tiny neurons.
175
514646
2849
todo lo que su cerebro tiene que calcular con unas neuronas tan pequeñas.
08:37
So this is a beautiful image of a visual interneuron from a mouse
176
517495
2988
Así que esta es una bella imagen de una interneurona visual de un ratón
08:40
that came from Jeff Lichtman's lab,
177
520483
2768
que viene del laboratorio de Jeff Lichtman,
08:43
and you can see the wonderful images of brains
178
523251
3247
y pueden ver las maravillosas imágenes de cerebros
08:46
that he showed in his talk.
179
526498
3193
que mostró en su charla.
08:49
But up in the corner, in the right corner, you'll see,
180
529691
2368
Pero arriba en la esquina, en la esquina derecha, verán,
08:52
at the same scale, a visual interneuron from a fly.
181
532059
4112
en la misma escala, una interneurona visual de una mosca.
08:56
And I'll expand this up.
182
536171
1841
Voy a ampliarla.
08:58
And it's a beautifully complex neuron.
183
538012
2170
Y es una neurona maravillosamente compleja.
09:00
It's just very, very tiny, and there's lots of biophysical challenges
184
540182
3485
Solo que es muy, muy pequeña, y hay un montón de desafíos biofísicos
09:03
with trying to compute information with tiny, tiny neurons.
185
543667
3623
al intentar calcular información con neuronas tan pequeñas.
09:07
How small can neurons get? Well, look at this interesting insect.
186
547290
3537
¿Cuán pequeñas pueden ser las neuronas? Bueno, miren este insecto interesante.
09:10
It looks sort of like a fly. It has wings, it has eyes,
187
550827
2212
Parece algo como una mosca. Tiene alas, tiene ojos,
09:13
it has antennae, its legs, complicated life history,
188
553039
2799
tiene antenas, sus piernas, una historia de vida complicada,
09:15
it's a parasite, it has to fly around and find caterpillars
189
555838
3096
es un parásito, tiene que volar y encontrar orugas
09:18
to parasatize,
190
558934
1382
que parasitar,
09:20
but not only is its brain the size of a salt grain,
191
560316
4115
pero no es que su cerebro sea del tamaño de un grano de sal,
09:24
which is comparable for a fruit fly,
192
564431
1969
lo que sería comparable al de una mosca de la fruta,
09:26
it is the size of a salt grain.
193
566400
2926
él mismo es del tamaño de un grano de sal.
09:29
So here's some other organisms at the similar scale.
194
569326
3635
Así que aquí tenemos algunos otros organismos a escala similar.
09:32
This animal is the size of a paramecium and an amoeba,
195
572961
4130
Este animal es del tamaño de un paramecio y una ameba,
09:37
and it has a brain of 7,000 neurons that's so small --
196
577091
3880
y tiene un cerebro de 7000 neuronas que es tan pequeño,
09:40
you know these things called cell bodies you've been hearing about,
197
580971
2456
—saben, ¿estas cosas llamadas cuerpos celulares de las que han oído hablar,
09:43
where the nucleus of the neuron is?
198
583427
1651
donde está el núcleo de la neurona?
09:45
This animal gets rid of them because they take up too much space.
199
585078
3460
Este animal se deshace de ellos, porque ocupan demasiado espacio.
09:48
So this is a session on frontiers in neuroscience.
200
588538
2473
Esta es una sesión sobre las fronteras en la neurociencia.
09:51
I would posit that one frontier in neuroscience is to figure out how the brain of that thing works.
201
591011
5360
Postularía que una de las fronteras de la neurociencia es averiguar cómo funciona el cerebro de esa cosa.
09:56
But let's think about this. How can you make a small number of neurons do a lot?
202
596371
5633
Pero vamos a pensar en esto. ¿Cómo puede con un pequeño número de neuronas hacer tanto?
10:02
And I think, from an engineering perspective,
203
602004
2522
Y creo que, desde una perspectiva de ingeniería,
10:04
you think of multiplexing.
204
604526
1729
piensan en la multiplexación.
10:06
You can take a hardware and have that hardware
205
606255
2703
Se puede tomar un hardware y hacer que ese hardware
10:08
do different things at different times,
206
608958
1613
haga cosas diferentes en diferentes momentos,
10:10
or have different parts of the hardware doing different things.
207
610571
2995
o tener diferentes partes del hardware haciendo cosas diferentes.
10:13
And these are the two concepts I'd like to explore.
208
613566
3271
Y estos son los dos conceptos que me gustaría explorar.
10:16
And they're not concepts that I've come up with,
209
616837
1658
Y no son conceptos que haya descubierto yo,
10:18
but concepts that have been proposed by others in the past.
210
618495
4545
sino conceptos que han sido propuestos por otros en el pasado.
10:23
And one idea comes from lessons from chewing crabs.
211
623040
3075
Y una idea proviene de las lecciones de masticación de los cangrejos.
10:26
And I don't mean chewing the crabs.
212
626115
1867
Y no me refiero a masticar los cangrejos.
10:27
I grew up in Baltimore, and I chew crabs very, very well.
213
627982
3599
Crecí en Baltimore, y mastico cangrejos muy, muy bien.
10:31
But I'm talking about the crabs actually doing the chewing.
214
631581
2857
Sino que estoy hablando de los cangrejos mismos que mastican.
10:34
Crab chewing is actually really fascinating.
215
634438
2030
La masticación del cangrejo es realmente fascinante.
10:36
Crabs have this complicated structure under their carapace
216
636468
3259
Los cangrejos tienen esta estructura complicada bajo su caparazón,
10:39
called the gastric mill
217
639727
1310
llamada molino gástrico,
10:41
that grinds their food in a variety of different ways.
218
641037
2430
que tritura su comida en una variedad de maneras diferentes.
10:43
And here's an endoscopic movie of this structure.
219
643467
5259
Esta es una película endoscópica de esta estructura.
10:48
The amazing thing about this is that it's controlled
220
648726
2560
Lo sorprendente de esto es que está controlada
10:51
by a really tiny set of neurons, about two dozen neurons
221
651286
3432
por un grupo de neuronas muy pequeño, cerca de dos docenas,
10:54
that can produce a vast variety of different motor patterns,
222
654718
4963
que pueden producir una gran variedad de diferentes patrones motores,
10:59
and the reason it can do this is that this little tiny ganglion
223
659681
4347
y la razón de que puedan hacer esto es que este minúsculo ganglio
11:04
in the crab is actually inundated by many, many neuromodulators.
224
664028
4184
en el cangrejo está realmente inundado por muchos, muchos neuromoduladores.
11:08
You heard about neuromodulators earlier.
225
668212
2141
Han escuchado hablar de los neuromoduladores antes.
11:10
There are more neuromodulators
226
670353
2225
En la estructura hay más neuromoduladores
11:12
that alter, that innervate this structure than actually neurons in the structure,
227
672578
5485
que la alteran y la inervan, que neuronas en sí,
11:18
and they're able to generate a complicated set of patterns.
228
678063
4242
y son capaces de generar un conjunto complicado de patrones.
11:22
And this is the work by Eve Marder and her many colleagues
229
682305
3441
Esta es la obra de Eve Marder y sus muchos colegas
11:25
who've been studying this fascinating system
230
685746
2295
que han estado estudiando este sistema fascinante
11:28
that show how a smaller cluster of neurons
231
688041
2152
que muestran cómo un grupo más pequeño de neuronas
11:30
can do many, many, many things
232
690193
1825
puede hacer muchas, muchas, muchas cosas
11:32
because of neuromodulation that can take place on a moment-by-moment basis.
233
692018
4856
debido a la neuromodulación que se produce en cada instante.
11:36
So this is basically multiplexing in time.
234
696874
2439
Así que esto es básicamente multiplexación en el tiempo.
11:39
Imagine a network of neurons with one neuromodulator.
235
699313
2785
Imaginen una red de neuronas con un neuromodulador.
11:42
You select one set of cells to perform one sort of behavior,
236
702098
3478
Seleccionan un conjunto de células para realizar un tipo de comportamiento,
11:45
another neuromodulator, another set of cells,
237
705576
2618
otro neuromodulador, otro conjunto de células,
11:48
a different pattern, and you can imagine
238
708194
1713
un patrón diferente, y pueden imaginar
11:49
you could extrapolate to a very, very complicated system.
239
709907
3878
que se podría extrapolar a un sistema muy, muy complicado.
11:53
Is there any evidence that flies do this?
240
713785
2094
¿Hay alguna evidencia de que las moscas hagan esto?
11:55
Well, for many years in my laboratory and other laboratories around the world,
241
715879
3375
Bien, durante muchos años en mi laboratorio y en otros alrededor del mundo,
11:59
we've been studying fly behaviors in little flight simulators.
242
719254
2648
hemos estado estudiando el comportamiento de las moscas en pequeños simuladores de vuelo.
12:01
You can tether a fly to a little stick.
243
721902
1706
Uno puede atar una mosca a un palito.
12:03
You can measure the aerodynamic forces it's creating.
244
723608
2501
Se pueden medir las fuerzas aerodinámicas que está creando.
12:06
You can let the fly play a little video game
245
726109
2546
Se puede dejar a la mosca jugar un pequeño videojuego
12:08
by letting it fly around in a visual display.
246
728655
3878
dejándola volar alrededor en una representación visual.
12:12
So let me show you a little tiny sequence of this.
247
732533
2337
Así que permítanme mostrarles una pequeña secuencia de esto.
12:14
Here's a fly
248
734870
1227
Aquí tenemos una mosca
12:16
and a large infrared view of the fly in the flight simulator,
249
736097
3437
y una ampliación infrarroja de la mosca en el simulador de vuelo,
12:19
and this is a game the flies love to play.
250
739534
1955
y este es un juego que a las moscas les encanta jugar.
12:21
You allow them to steer towards the little stripe,
251
741489
2437
Se les permite dirigirse hacia la pequeña franja,
12:23
and they'll just steer towards that stripe forever.
252
743926
2825
y ellas se dirigirán hacia esa raya para siempre.
12:26
It's part of their visual guidance system.
253
746751
3558
Es parte de su sistema de orientación visual.
12:30
But very, very recently, it's been possible
254
750309
2345
Pero muy, muy recientemente, se ha podido
12:32
to modify these sorts of behavioral arenas for physiologies.
255
752654
4940
modificar este tipo de escenarios de comportamiento para las fisiologías.
12:37
So this is the preparation that one of my former post-docs,
256
757594
2488
Así que esta es la preparación que uno de mis expostdoctorandos,
12:40
Gaby Maimon, who's now at Rockefeller, developed,
257
760082
2443
Gaby Maimon, que está ahora en el Rockefeller, desarrolló,
12:42
and it's basically a flight simulator
258
762525
1686
y básicamente es un simulador de vuelo,
12:44
but under conditions where you actually can stick an electrode
259
764211
3075
pero en condiciones donde uno realmente puede pegar un electrodo
12:47
in the brain of the fly and record
260
767286
2264
en el cerebro de la mosca y grabar
12:49
from a genetically identified neuron in the fly's brain.
261
769550
3656
desde una neurona genéticamente identificada en el cerebro de la mosca.
12:53
And this is what one of these experiments looks like.
262
773206
2298
Y así es cómo se ve uno de estos experimentos.
12:55
It was a sequence taken from another post-doc in the lab,
263
775504
2971
Es una secuencia de otro postdoctorando en el laboratorio,
12:58
Bettina Schnell.
264
778475
1199
Bettina Schnell.
12:59
The green trace at the bottom is the membrane potential
265
779674
3392
El rastro verde en la parte inferior es el potencial de membrana
13:03
of a neuron in the fly's brain,
266
783066
2030
de una neurona en el cerebro de la mosca,
13:05
and you'll see the fly start to fly, and the fly is actually
267
785096
2942
y verán que la mosca empieza a volar, y la mosca realmente
13:08
controlling the rotation of that visual pattern itself
268
788038
3279
controla por si misma la rotación de ese patrón visual
13:11
by its own wing motion,
269
791317
1479
con el movimiento de su ala,
13:12
and you can see this visual interneuron
270
792796
2110
y se puede ver esta interneurona visual
13:14
respond to the pattern of wing motion as the fly flies.
271
794906
3908
responder al patrón de movimiento del ala mientras la mosca vuela.
13:18
So for the first time we've actually been able to record
272
798814
2376
Así que realmente por primera vez hemos conseguidos grabar
13:21
from neurons in the fly's brain while the fly
273
801190
2908
desde las neuronas en el cerebro de la mosca mientras
13:24
is performing sophisticated behaviors such as flight.
274
804098
4468
realiza comportamientos sofisticados, como volar.
13:28
And one of the lessons we've been learning
275
808566
1855
Y una de las lecciones que hemos aprendido
13:30
is that the physiology of cells that we've been studying
276
810421
2420
es que la fisiología de las células que hemos estado estudiando
13:32
for many years in quiescent flies
277
812841
2421
durante muchos años en moscas quietas,
13:35
is not the same as the physiology of those cells
278
815262
2648
no es la misma que la fisiología de estas células
13:37
when the flies actually engage in active behaviors
279
817910
2736
cuando las moscas realmente se involucran en comportamientos activos,
13:40
like flying and walking and so forth.
280
820646
2539
como volar y caminar y así sucesivamente.
13:43
And why is the physiology different?
281
823185
2925
Y ¿por qué difiere la fisiología?
13:46
Well it turns out it's these neuromodulators,
282
826110
2057
Bien, resulta que se debe a estos neuromoduladores,
13:48
just like the neuromodulators in that little tiny ganglion in the crabs.
283
828167
3951
exactamente como los neuromoduladores en ese diminuto ganglio en los cangrejos.
13:52
So here's a picture of the octopamine system.
284
832118
2550
Así que aquí tenemos una imagen del sistema de la octopamina.
13:54
Octopamine is a neuromodulator
285
834668
1754
La octopamina es un neuromodulador
13:56
that seems to play an important role in flight and other behaviors.
286
836422
4336
que parece desempeñar un papel importante en el vuelo y otros comportamientos.
14:00
But this is just one of many neuromodulators
287
840758
2472
Pero este es apenas uno de los muchos neuromoduladores
14:03
that's in the fly's brain.
288
843230
1071
que hay en el cerebro de la mosca.
14:04
So I really think that, as we learn more,
289
844301
2666
Así que realmente creo que, conforme sepamos más,
14:06
it's going to turn out that the whole fly brain
290
846967
2527
va a resultar que el cerebro entero de la mosca
14:09
is just like a large version of this stomatogastric ganglion,
291
849494
3089
es como una versión en grande de este ganglio estomatogástrico,
14:12
and that's one of the reasons why it can do so much with so few neurons.
292
852583
4360
y esa es una de las razones por las que puede hacer tanto con tan pocas neuronas.
14:16
Now, another idea, another way of multiplexing
293
856943
2787
Ahora, otra idea, otra forma de multiplexación
14:19
is multiplexing in space,
294
859730
1656
es multiplexar en el espacio,
14:21
having different parts of a neuron
295
861386
1694
tener diferentes partes de una neurona
14:23
do different things at the same time.
296
863080
2122
hacer cosas diferentes al mismo tiempo.
14:25
So here's two sort of canonical neurons
297
865202
1833
Así que aquí tenemos dos tipos de neuronas canónicas,
14:27
from a vertebrate and an invertebrate,
298
867035
2285
de un vertebrado y un invertebrado,
14:29
a human pyramidal neuron from Ramon y Cajal,
299
869320
3250
una neurona piramidal humana de Ramón y Cajal,
14:32
and another cell to the right, a non-spiking interneuron,
300
872570
4003
y otra célula a la derecha, una interneurona no espinosa,
14:36
and this is the work of Alan Watson and Malcolm Burrows many years ago,
301
876573
4147
y esta es la obra de Alan Watson y Malcolm Burrows hace muchos años,
14:40
and Malcolm Burrows came up with a pretty interesting idea
302
880720
3075
y Malcolm Burrows sugirió una idea bastante interesante,
14:43
based on the fact that this neuron from a locust
303
883795
2882
basado en el hecho de que esta neurona de una langosta
14:46
does not fire action potentials.
304
886677
1959
no descarga potenciales de acción.
14:48
It's a non-spiking cell.
305
888636
1748
Es una célula no espinosa.
14:50
So a typical cell, like the neurons in our brain,
306
890384
2780
Por lo tanto una célula típica, como las neuronas en nuestro cerebro,
14:53
has a region called the dendrites that receives input,
307
893164
2752
tiene una región, llamada las dendritas, que recibe estímulos,
14:55
and that input sums together
308
895916
2589
y estos estímulos todos juntos
14:58
and will produce action potentials
309
898505
2296
producen potenciales de acción
15:00
that run down the axon and then activate
310
900801
2331
que corren por el axón y luego activan
15:03
all the output regions of the neuron.
311
903132
2296
todas las regiones de emisión de impulsos de la neurona.
15:05
But non-spiking neurons are actually quite complicated
312
905428
2876
Pero las neuronas no espinosas son realmente muy complicadas
15:08
because they can have input synapses and output synapses
313
908304
3112
porque pueden recibir y enviar las sinapsis
15:11
all interdigitated, and there's no single action potential
314
911416
3663
todas interdigitadas, y no hay un único potencial de acción
15:15
that drives all the outputs at the same time.
315
915079
3126
que mueva todos los impulsos enviados al mismo tiempo.
15:18
So there's a possibility that you have computational compartments
316
918205
3907
Por lo tanto existe la posibilidad de que tengan compartimientos computacionales
15:22
that allow the different parts of the neuron
317
922112
3978
que permiten a las diferentes partes de la neurona
15:26
to do different things at the same time.
318
926090
2560
hacer cosas diferentes al mismo tiempo.
15:28
So these basic concepts of multitasking in time
319
928650
4671
Así que estos conceptos básicos de multitarea en el tiempo
15:33
and multitasking in space,
320
933321
2361
y multitarea en el espacio,
15:35
I think these are things that are true in our brains as well,
321
935682
2832
creo que son ciertos también en nuestros cerebros,
15:38
but I think the insects are the true masters of this.
322
938514
2577
pero que los insectos son los verdaderos maestros en esto.
15:41
So I hope you think of insects a little bit differently next time,
323
941091
3116
Así que espero que piensen en los insectos de manera un poco diferente la próxima vez,
15:44
and as I say up here, please think before you swat.
324
944207
2935
y, como digo aquí, por favor piensen antes de aplastarlos.
15:47
(Applause)
325
947142
2953
(Aplausos)
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