Imaginar a un ratón moviendo un pequeño volante puede parecer una escena curiosa, casi de película animada. Pero esta imagen fue clave para que un equipo internacional de científicos lograra algo sin precedentes: mapear la actividad cerebral completa de un mamífero durante la toma de decisiones, con resolución de una sola célula.
Este experimento, coordinado por el International Brain Laboratory (IBL), una red de 22 laboratorios en todo el mundo, utilizó ratones que interactuaban con estímulos visuales en una pantalla, guiando un círculo mediante un volante diminuto. A cambio, recibían una recompensa de agua azucarada. Aunque parezca simple, esta dinámica permitió observar cómo el cerebro se activa de forma distribuida ante decisiones rápidas, basadas tanto en estímulos presentes como en experiencias pasadas.
Más allá de una sola región cerebral
Tradicionalmente, los estudios sobre la toma de decisiones han apuntado a zonas específicas del cerebro, como la corteza prefrontal. Pero este nuevo mapa, publicado en la revista Nature, demuestra algo mucho más amplio: la toma de decisiones involucra una red masiva y distribuida de regiones cerebrales, incluso aquellas que antes se asociaban exclusivamente al movimiento, como el cerebelo.
Ilana Witten, investigadora en neurociencia de la Universidad de Princeton, explicó que la vida cotidiana está repleta de decisiones, y el cerebro no delega esta función en un único “centro de mando”. En lugar de ello, distintos sectores participan al mismo tiempo, como si fueran músicos en una orquesta sin director visible, pero que actúan en sintonía.
Una colaboración sin precedentes
Este logro no habría sido posible sin una coordinación meticulosa. Los datos provienen de 139 ratones y más de 620.000 neuronas analizadas en 279 regiones cerebrales. Cada laboratorio del consorcio se especializó en una parte específica del cerebro, pero bajo un protocolo estandarizado. Esto permitió unir todas las grabaciones neuronales en un solo recurso integrado, disponible ahora para toda la comunidad científica.
Tatiana Engel y Jonathan Pillow, también desde Princeton, lideraron junto a Witten la creación de estas herramientas comunes de análisis, garantizando que los datos fueran comparables y de alta calidad, sin importar el laboratorio de origen. La escala del proyecto recuerda más a un estudio astronómico o genético que a la investigación neurocientífica tradicional.
Expectativas, experiencia y elección
El experimento consistía en mostrar al ratón un círculo en blanco y negro que podía aparecer a la derecha o a la izquierda de la pantalla. Si el ratón lo movía al centro con el volante, recibía su recompensa. La clave estaba en que algunos círculos eran apenas visibles, obligando al animal a basar su decisión en experiencias anteriores, y no solo en lo que veía.
Esto permitió estudiar no solo la percepción visual, sino también los mecanismos de la memoria, la predicción y la toma de decisiones en contextos de incertidumbre. Las neuronas se activaban de forma simultánea en zonas asociadas con el aprendizaje, la recompensa, el movimiento y la cognición.
Tecnología para leer la mente, sin metáforas
Para registrar la actividad neuronal se utilizaron electrodos de alta densidad, capaces de captar la señal de cientos de neuronas a la vez, distribuidos por casi todo el cerebro. El nivel de detalle alcanzado equivale a tener un mapa de tráfico en tiempo real de todas las calles de una ciudad mientras ocurren miles de decisiones simultáneas.
Este enfoque masivo es relativamente nuevo en neurociencia. Hasta ahora, la mayoría de los estudios se centraban en pequeñas áreas, lo que daba una visión parcial. El IBL demostró que, al compartir métodos y datos entre equipos, es posible lograr una imagen mucho más rica y precisa de cómo funciona el cerebro.
Un punto de partida, no una meta
Aunque el mapa cerebral completo es un hito, los investigadores lo ven como una base para futuras exploraciones. Este conjunto de datos es ahora un recurso abierto, que permitirá a otros científicos probar hipótesis nuevas, buscar patrones ocultos o incluso entrenar modelos de inteligencia artificial inspirados en el cerebro real.
Alejandro Pan Vazquez, uno de los autores, destacó el valor organizativo de esta iniciativa. “Nunca se había hecho algo así en neurociencia”, afirmó. Coordinar tantos laboratorios, con culturas científicas distintas, implicó crear un lenguaje común, desde los protocolos experimentales hasta los criterios de calidad. La experiencia podría servir de modelo para otras áreas de la ciencia que buscan trabajar de manera global.
Implicaciones futuras
Tener un mapa cerebral tan detallado no es solo un avance académico. Podría sentar las bases para entender trastornos neurológicos complejos, como el Parkinson o la esquizofrenia, donde la toma de decisiones se ve afectada. También puede abrir la puerta a nuevas interfaces cerebro-máquina, al comprender mejor qué regiones se activan en distintas circunstancias.
Además, este enfoque colaborativo muestra un nuevo camino para la ciencia del siglo XXI: compartir no solo resultados, sino también métodos, datos brutos y recursos computacionales. En un momento donde la inteligencia artificial avanza a pasos acelerados, comprender cómo el cerebro biológico toma decisiones puede ofrecer claves valiosas para diseñar sistemas más flexibles, eficientes y adaptativos.
