jueves 17 de septiembre de 2026 · Santa Cruz de la Sierra, Bolivia
Mundo

El cerebro de la mosca como modelo para entender el comportamiento humano

Un estudio reciente revela cómo las conexiones neuronales en el cerebro de las moscas macho pueden brindar información valiosa sobre el comportamiento humano y ciertas afecciones mentales.

Por Paola Melgar · 7 de septiembre de 2026

Un equipo de investigadores ha logrado mapear las 124 millones de conexiones de las células nerviosas en el cerebro de una mosca de la fruta macho. Esta reconstrucción 3D del cerebro muestra una asombrosa simetría y una complejidad biológica notable, destacando la densidad poblacional de células.

Al comparar este mapa con el del cerebro de la mosca hembra, los científicos encontraron diferencias significativas en las conexiones neuronales que podrían explicar comportamientos como la agresividad, el cortejo y la comunicación a través de sonidos.

El investigador principal, profesor Gregory Jefferis, destacó que este avance representa un hito en la neurociencia, permitiendo una mejor comprensión de cómo los genes influyen en el comportamiento y en trastornos como el autismo y la esquizofrenia.

Diferencias clave en el comportamiento de machos y hembras.

Aunque el 95% de las células en los cerebros de machos y hembras son comunes, el 5% restante es clave para las diferencias de comportamiento. Por ejemplo, los machos son más agresivos y tienen circuitos neuronales especializados para el cortejo y la producción de sonidos, que son esenciales para atraer a las hembras.

Estas diferencias neuronales están relacionadas con dos genes específicos que influyen en el comportamiento, lo que permite a los científicos observar cómo las conexiones neuronales generan variaciones en la conducta.

Esto es el sueño de cualquier científico

La investigación no solo tiene implicaciones para entender el comportamiento en moscas, sino también en humanos, ya que patrones de comportamiento similares pueden estar influidos por bases genéticas. Los hallazgos podrían incluso ser aplicables al desarrollo de inteligencia artificial más eficiente.