Cuando los peces reciben estímulos débiles de distinta naturaleza la integración multisensorial juega un rol crucial
¿Cuál es el tema central del trabajo?
La respuesta de escape en peces dorados es un comportamiento esencial para que estos animales sobrevivan en su hábitat natural, ya que conviven con diversos predadores. Nuestro trabajo demuestra que los peces integran información visual y auditiva para decidir si escapan o no frente a un posible predador. Además encontramos que la intensidad de los estímulos determina el momento y la probabilidad de que el escape ocurra. Hacia el final del trabajo propusimos cuáles pueden ser los procesos que están sucediendo en las neuronas de estos animales para llevar a cabo la integración de los estímulos.
¿Qué se preguntaron?
Los peces, al igual que todos los animales, deben integrar información proveniente de distintos sistemas sensoriales (como el visual o el auditivo, por ejemplo) para percibir su entorno como un todo y tomar decisiones en base a información coherente y confiable. En particular, se sabe que la respuesta de escape es gatillada por la célula Mauthner, una neurona que recibe información visual y auditiva, entre otras cosas. Nuestra pregunta principal fue qué efecto tiene la integración de estos dos tipos de información sobre la decisión de escapar o no. Es decir, qué diferencia existe, si la hay, entre la percepción (y consecuente decisión) de estímulos unisensoriales vs estímulos multisensoriales.
¿Cómo lo hicieron?
Primero, le presentamos a los animales estímulos visuales y auditivos de peligro, es decir, que se asemejaban a un predador acercándose. Luego, medimos cuándo los animales ejecutaban una respuesta de escape y cuán seguido lo hacían. Presentamos estímulos de distinta intensidad (algunos más fuertes, otros más débiles) y combinamos los componentes visuales y auditivos para crear estímulos multisensoriales (ambos componentes presentados al mismo tiempo). Por otro lado, creamos un modelo computacional de la célula Mauthner, la neurona encargada de decidir si el animal escapa o no, y la estimulamos con algo “parecido” a los estímulos que presentamos a los peces en la vida real. Finalmente, comparamos la respuesta del modelo con la de los animales para ver si nuestra idea de cómo funciona este sistema de toma de decisiones se condice con la realidad.
¿Qué encontraron?
Encontramos que los peces responden más (y antes) a estímulos más fuertes. Esto parece una obviedad, pero es la manera de validar que nuestros experimentos están funcionando. Más relevantemente, encontramos que la integración multisensorial hace que los animales sean más propensos a escapar, pero solamente cuando los estímulos que les presentamos son débiles. Esto se denomina “efectividad inversa”: cuando los estímulos visuales y auditivos que presentamos son muy fuertes, la integración multisensorial no importa porque cualquiera de los componentes por separado es suficiente para interpretar la situación correctamente (se interpreta como una situación de peligro sin ninguna duda). En cambio, cuando ambos estímulos son débiles, la información es mucho más ambigua y difícil de entender. Es en este caso cuando su presentación conjunta agrega información y se vuelve vital para los animales.
Por otro lado, cuando hicimos simulaciones sobre la neurona computacional, encontramos que respondía igual que la neurona real: con la misma probabilidad, en el mismo momento y, algo para nada menor, la integración multisensorial seguía siendo más importante para los estímulos más débiles (la efectividad inversa se mantenía). Esto nos dio buenas razones para pensar que las propiedades neuronales que incluimos en nuestro modelo son las responsables de ejecutar la efectividad inversa en el animal real, lo cual es interesante porque nuestro modelo es extremadamente simple: incluye una sola neurona muy simplificada. En síntesis, sólo hace falta esa neurona para crear el efecto de integración multisensorial que vemos en la vida real.
¿Qué impacto tiene en la sociedad?
La integración multisensorial es un tema muy amplio y entender cuáles son los mecanismos neuronales que la posibilitan es importante para comprender de manera más general cómo el cerebro procesa información y toma decisiones.
El trabajo fue publicado en la revista Scientific Reports ✍️
“Audiovisual integration in the Mauthner cell enhances escape probability and reduces response latency”
Nicolás Martorell y Violeta Medan
IFIBYNE-CONICET-UBA.
