Insegnare a un computer a comportarsi come un pesce zebra non era l'obiettivo di Martin Haesemeyer.

Infatti, il ricercatore associato nei laboratori di Florian Engert, professore di biologia molecolare e cellulare, e Alexander Schier, il Professore di Scienze della Vita Leo Erikson di Biologia Molecolare e Cellulare, sperava di costruire un sistema che funzionasse in modo diverso rispetto a zebrafish con un occhio al confronto di come entrambe le informazioni sulla temperatura di processo.

Quello che ottenne invece fu un sistema che imitava quasi perfettamente il pesce zebra e che poteva essere un potente strumento per comprendere la biologia. Il lavoro è descritto in un articolo del 31 luglio pubblicato su Neurone .

"Inizialmente, quello che mi interessava era una specie di studio comparativo, guardare il pesce zebra e qualcosa come Drosophila e vedere se il loro cervello fa lo stesso, " Haesemeyer ha detto. "E come un'alternativa più economica rispetto a convincere un altro animale a farlo, Ho scelto la rete neurale artificiale, e sono rimasto sorpreso che abbia funzionato così bene".

Utilizzando strumenti software open source, Haesemeyer ha costruito una rete neurale con un'architettura diversa da quella del cervello del pesce zebra, gli ha dato alcune regole di base su come elaborare le variazioni di temperatura, e poi gli ha permesso di "imparare" come farlo da solo.

"Essenzialmente, ciò che la rete apprende è ... una funzione di filtro per estrarre i tassi di cambiamento da uno stimolo, " Haesemeyer ha detto. "Fa quello che pensa sia il miglior movimento, e poi quando gli input cambiano perché è in un posto diverso, si muove di nuovo, e inizia a navigare nel gradiente termico. E dopo aver appreso, può farlo abbastanza bene."

Ma non era solo la capacità della rete di navigare a interessare Haesemeyer:era il fatto che sembrava farlo in un modo identico al pesce.

"C'erano due cose che ho guardato, " ha detto. "Il primo è stato, in mancanza di un termine migliore, come si confrontava il suo comportamento con il pesce zebra? Segue regole simili al pesce zebra? E infatti lo fa.

"Posso anche misurare quanto velocemente integra lo stimolo, "Continuò. "L'avevo già fatto con il pesce zebra, e i risultati della rete artificiale concordano, quindi anche se non ho detto alla rete che dovrebbe prestare attenzione alla temperatura ogni mezzo secondo, che fa il pesce, ha imparato un'abilità simile."

Haesemeyer ha quindi confrontato la rete artificiale con i dati di imaging dell'intero cervello che aveva precedentemente raccolto e che mostravano come ogni cellula del cervello del pesce zebra reagiva allo stimolo della temperatura. Ha scoperto che i "neuroni" artificiali mostravano gli stessi tipi di cellule di quelli trovati nei dati biologici.

"Questa è stata la prima sorpresa, che in realtà ci sia un ottima corrispondenza tra il modo in cui la rete codifica la temperatura e il modo in cui il pesce codifica la temperatura, " ha detto. "E come un modo per confermare un po' di più questo punto ... una cosa che possiamo facilmente fare con la rete artificiale è rimuovere alcuni tipi di cellule. Quando abbiamo rimosso tutte le cellule che assomigliano a quelle del pesce, la rete non può più navigare nel gradiente, quindi ciò indica davvero che ciò che fa fare alla rete ciò che fa sono le cellule che assomigliano a quelle che si trovano nei pesci".

Haesemeyer pensa che potrebbe essere possibile creare reti artificiali per altri animali. Se è, potrebbero rivelarsi guide importanti per comprendere le reti biologiche.

"Per esempio, c'era un tipo di cellula nella rete che non avevo trovato nel pesce, " ha detto. "Ma dal momento che tutto il resto sembrava corrispondere così bene, Ho pensato che forse non l'ho trovato perché quando si analizza l'imaging dell'intero cervello bisogna fare alcuni compromessi che rendono difficile trovare tipi di cellule rare. E si è scoperto che questo tipo di cellula, che la rete aveva previsto e io non avevo trovato, effettivamente esiste nel pesce."

Sebbene Haesemeyer abbia affermato di dubitare che verrà il giorno in cui le reti artificiali saranno sufficienti per comprendere comportamenti complessi - le ipotesi dovranno sempre essere confermate dalla biologia - crede che le reti possano fungere da strumenti importanti.

"Se sai quali domande fare, dovrai fare molti meno esperimenti, e potresti ottenere risposte molto più velocemente che andare a caccia con un fucile al buio, " Egli ha detto.

Haesemeyer ha affermato che la scoperta evidenzia anche la necessità per i ricercatori di ottenere una comprensione più chiara del funzionamento preciso di tali reti artificiali.

"Penso che diventerà più importante e interessante studiare in generale come queste reti fanno queste cose, perché è ancora molto difficile districare ciò che stanno facendo, " ha detto. "In questo caso, ha funzionato perché lo stimolo in ingresso era abbastanza semplice, ma penso che ci siano sviluppi interessanti da trovare nella comprensione di come queste reti svolgono i loro compiti che potrebbero insegnarci di più sul nostro cervello".

Questa storia è pubblicata per gentile concessione della Harvard Gazette, Il giornale ufficiale dell'Università di Harvard. Per ulteriori notizie universitarie, visita Harvard.edu.