I grew up watching Star Trek. I love Star Trek. Star Trek made me want to see alien creatures, creatures from a far-distant world. But basically, I figured out that I could find those alien creatures right on Earth.
Crecí viendo Star Trek. Me encanta Star Trek. Star Trek me hizo querer ver criaturas alienígenas, criaturas de un mundo distante. Pero básicamente, me di cuenta de que podía encontrar esas criaturas extraterrestres aquí en la Tierra.
And what I do is I study insects. I'm obsessed with insects, particularly insect flight. I think the evolution of insect flight is perhaps one of the most important events in the history of life. Without insects, there'd be no flowering plants. Without flowering plants, there would be no clever, fruit-eating primates giving TED Talks.
Y lo que hago es estudiar insectos. Estoy obsesionado con los insectos, particularmente con el vuelo de los insectos. Creo que la evolución del vuelo de los insectos es quizás uno de los eventos más importantes en la historia de la vida. Sin insectos, no habría ninguna planta de floración. Sin plantas con flores, no habría inteligentes primates comedores de fruta dando TEDTalks.
(Laughter)
(Risas)
Now, David and Hidehiko and Ketaki gave a very compelling story about the similarities between fruit flies and humans, and there are many similarities, and so you might think that if humans are similar to fruit flies, the favorite behavior of a fruit fly might be this, for example -- (Laughter) but in my talk, I don't want to emphasize on the similarities between humans and fruit flies, but rather the differences, and focus on the behaviors that I think fruit flies excel at doing.
Ahora, David, Hidehiko y Ketaki hicieron una historia muy convincente sobre las similitudes entre las moscas de la fruta y los seres humanos, y hay muchas similitudes, así que, se podría pensar que si los seres humanos son similares a las moscas de la fruta, el comportamiento preferido de una mosca de la fruta podría ser este, por ejemplo... (Risas) pero en mi charla no quiero hacer hincapié en las semejanzas entre los seres humanos y las moscas de la fruta, sino más bien en las diferencias, y centrarme en los comportamientos en que creo que sobresalen las moscas de la fruta.
And so I want to show you a high-speed video sequence of a fly shot at 7,000 frames per second in infrared lighting, and to the right, off-screen, is an electronic looming predator that is going to go at the fly. The fly is going to sense this predator. It is going to extend its legs out. It's going to sashay away to live to fly another day. Now I have carefully cropped this sequence to be exactly the duration of a human eye blink, so in the time that it would take you to blink your eye, the fly has seen this looming predator, estimated its position, initiated a motor pattern to fly it away, beating its wings at 220 times a second as it does so. I think this is a fascinating behavior that shows how fast the fly's brain can process information.
Y por eso quiero mostrarles una secuencia de vídeo de alta velocidad de una mosca, a 7000 fotogramas por segundo con luz infrarroja, y a la derecha, fuera de la pantalla, hay un depredador electrónico amenazador que atacará a la mosca. La mosca va a sentir este depredador. Va a extender sus piernas hacia fuera. Va a alejarse para vivir para volar un día más. He recortado cuidadosamente esta secuencia para que dure exactamente un parpadeo de ojo humano, así que en el tiempo que tardarían en parpadear, la mosca ha visto este depredador que se avecina, ha estimado su posición, ha iniciado un patrón motor para irse volando, batiendo sus alas 220 veces por segundo mientras hace todo eso. Creo que este es un comportamiento fascinante que muestra la rapidez con la que el cerebro de la mosca puede procesar información.
Now, flight -- what does it take to fly? Well, in order to fly, just as in a human aircraft, you need wings that can generate sufficient aerodynamic forces, you need an engine sufficient to generate the power required for flight, and you need a controller, and in the first human aircraft, the controller was basically the brain of Orville and Wilbur sitting in the cockpit.
Ahora, el vuelo. ¿Qué se necesita para volar? Bueno, para poder volar, al igual que un avión humano, se necesitan alas que puedan generar suficientes fuerzas aerodinámicas, se necesita un motor capaz de generar la energía necesaria para el vuelo, y se necesita un controlador, y en el primer avión humano, el controlador era básicamente el cerebro de Orville y Wilbur sentados en la cabina.
Now, how does this compare to a fly? Well, I spent a lot of my early career trying to figure out how insect wings generate enough force to keep the flies in the air. And you might have heard how engineers proved that bumblebees couldn't fly. Well, the problem was in thinking that the insect wings function in the way that aircraft wings work. But they don't. And we tackle this problem by building giant, dynamically scaled model robot insects that would flap in giant pools of mineral oil where we could study the aerodynamic forces. And it turns out that the insects flap their wings in a very clever way, at a very high angle of attack that creates a structure at the leading edge of the wing, a little tornado-like structure called a leading edge vortex, and it's that vortex that actually enables the wings to make enough force for the animal to stay in the air. But the thing that's actually most -- so, what's fascinating is not so much that the wing has some interesting morphology. What's clever is the way the fly flaps it, which of course ultimately is controlled by the nervous system, and this is what enables flies to perform these remarkable aerial maneuvers.
Ahora, ¿cómo se compara esto con una mosca? Pasé mucho tiempo al principio de mi carrera intentando averiguar como las alas de los insectos generan suficiente fuerza como para mantener las moscas en el aire. Y quizás hayan escuchado cómo los ingenieros probaron que los abejorros no podían volar. Bien, el problema fue pensar que las alas del insecto funcionaban de la forma que lo hacían las del avión. Pero no es así. Y abordamos este problema construyendo un modelo gigante, a escala dinámica de insecto robot que pudiera aletear en piscinas gigantes de aceite mineral donde podríamos estudiar las fuerzas aerodinámicas. Y resulta que los insectos, al batir sus alas, de forma muy inteligente, en un ángulo de ataque muy alto, crean una estructura en el borde de ataque del ala, una pequeña estructura parecida a un tornado, llamada vórtice del borde de ataque, y es ese vórtice el que realmente permite a las alas hacer la suficiente fuerza como para que el animal pueda mantenerse en el aire. Pero lo que es realmente más... lo qué es fascinante no es tanto que el ala tenga una morfología interesante. Lo inteligente es la manera en que la mosca aletea que por supuesto, en definitiva, es controlado por el sistema nervioso, y esto es lo que permite a las moscas realizar estas notables maniobras aéreas.
Now, what about the engine? The engine of the fly is absolutely fascinating. They have two types of flight muscle: so-called power muscle, which is stretch-activated, which means that it activates itself and does not need to be controlled on a contraction-by-contraction basis by the nervous system. It's specialized to generate the enormous power required for flight, and it fills the middle portion of the fly, so when a fly hits your windshield, it's basically the power muscle that you're looking at. But attached to the base of the wing is a set of little, tiny control muscles that are not very powerful at all, but they're very fast, and they're able to reconfigure the hinge of the wing on a stroke-by-stroke basis, and this is what enables the fly to change its wing and generate the changes in aerodynamic forces which change its flight trajectory. And of course, the role of the nervous system is to control all this.
Ahora, ¿qué pasa con el motor? El motor de la mosca es absolutamente fascinante. Tienen dos tipos de músculos de vuelo: el llamado músculo de la potencia, que es activado por estiramiento, que significa que se activa a sí mismo y no necesita ser controlado contracción por contracción por el sistema nervioso. Se ha especializado para generar la enorme potencia necesaria para el vuelo, y llena la parte media de la mosca, así que cuando una mosca golpea su parabrisas, básicamente, están viendo el músculo de la potencia. Pero conectado a la base del ala, hay un conjunto de diminutos músculos de control, que no son muy poderosos, pero sí muy rápidos, y son capaces de reconfigurar la bisagra del ala a cada golpe, y esto es lo que permite a la mosca transformar su ala y generar los cambios en las fuerzas aerodinámicas que modifican su trayectoria de vuelo. Y por supuesto, el papel del sistema nervioso es controlar todo esto.
So let's look at the controller. Now flies excel in the sorts of sensors that they carry to this problem. They have antennae that sense odors and detect wind detection. They have a sophisticated eye which is the fastest visual system on the planet. They have another set of eyes on the top of their head. We have no idea what they do. They have sensors on their wing. Their wing is covered with sensors, including sensors that sense deformation of the wing. They can even taste with their wings. One of the most sophisticated sensors a fly has is a structure called the halteres. The halteres are actually gyroscopes. These devices beat back and forth about 200 hertz during flight, and the animal can use them to sense its body rotation and initiate very, very fast corrective maneuvers. But all of this sensory information has to be processed by a brain, and yes, indeed, flies have a brain, a brain of about 100,000 neurons.
Así que analicemos el controlador. Las moscas sobresalen en las clases de sensores que llevan a este problema. Tienen antenas que perciben olores y detectan la dirección del viento. Tienen un ojo sofisticado que es el sistema visual más rápido del planeta. Tienen otro par de ojos en la parte superior de su cabeza. No tenemos idea de lo que hacen. Tienen sensores en su ala. Su ala está cubierta de sensores, incluyendo sensores que detectan la deformación del ala. Incluso pueden degustar con sus alas. Uno de los más sofisticados sensores que tiene una mosca es una estructura llamada halterio. Los halterios son realmente giroscopios. Estos dispositivos oscilan a unos 200 hercios durante el vuelo, y el animal puede utilizarlos para detectar la rotación de su cuerpo e iniciar maniobras correctivas muy, muy rápidas. Pero toda esta información sensorial debe ser procesada por un cerebro, y sí, en efecto, las moscas tienen un cerebro, un cerebro de unas 100 000 neuronas.
Now several people at this conference have already suggested that fruit flies could serve neuroscience because they're a simple model of brain function. And the basic punchline of my talk is, I'd like to turn that over on its head. I don't think they're a simple model of anything. And I think that flies are a great model. They're a great model for flies. (Laughter)
Ahora varias personas en esta conferencia ya han sugerido que las moscas de la fruta podrían servir a la neurociencia porque son un modelo simple de la función cerebral. Y el punto fuerte básico de mi charla es que me gustaría voltear esto cabeza abajo. No pienso que sean un modelo simple de nada. Y creo que las moscas son un gran modelo. Son un gran modelo para moscas. (Risas)
And let's explore this notion of simplicity. So I think, unfortunately, a lot of neuroscientists, we're all somewhat narcissistic. When we think of brain, we of course imagine our own brain. But remember that this kind of brain, which is much, much smaller — instead of 100 billion neurons, it has 100,000 neurons — but this is the most common form of brain on the planet and has been for 400 million years. And is it fair to say that it's simple? Well, it's simple in the sense that it has fewer neurons, but is that a fair metric? And I would propose it's not a fair metric. So let's sort of think about this. I think we have to compare -- (Laughter) — we have to compare the size of the brain with what the brain can do. So I propose we have a Trump number, and the Trump number is the ratio of this man's behavioral repertoire to the number of neurons in his brain. We'll calculate the Trump number for the fruit fly. Now, how many people here think the Trump number is higher for the fruit fly?
Y permítanme explorar esta noción de simplicidad. Creo que, infortunadamente, muchos de los neurocientíficos, somos todos un poco narcisistas. Cuando pensamos en un cerebro, nos imaginamos, por supuesto, nuestro cerebro. Pero recuerden que esta clase de cerebro, que es mucho, mucho más pequeño — en vez de 100 mil millones de neuronas, tiene 100 000 — pero esta es la forma más común de cerebro en el planeta y lo ha sido por 400 millones de años. ¿Es justo decir que es sencillo? Bueno, es simple en el sentido de que tiene menos neuronas, ¿pero es una medida justa? Y propongo que no es una medida justa. Así que vamos a pensar en esto. Creo que debemos comparar — (Risas) — tenemos que comparar el tamaño del cerebro con lo que el cerebro puede hacer. Lo que propongo es tener un 'número Trump', y el 'número Trump' es la relación entre el repertorio conductual de este hombre y la cantidad de neuronas de su cerebro. Calcularemos el 'número Trump' para la mosca de la fruta. Ahora, ¿cuántas personas aquí creen que el 'número Trump' es mayor para la mosca de la fruta?
(Applause)
(Aplausos)
It's a very smart, smart audience. Yes, the inequality goes in this direction, or I would posit it.
Es un público muy, muy inteligente. Sí, la desigualdad va en esta dirección, o lo postulamos.
Now I realize that it is a little bit absurd to compare the behavioral repertoire of a human to a fly. But let's take another animal just as an example. Here's a mouse. A mouse has about 1,000 times as many neurons as a fly. I used to study mice. When I studied mice, I used to talk really slowly. And then something happened when I started to work on flies. (Laughter) And I think if you compare the natural history of flies and mice, it's really comparable. They have to forage for food. They have to engage in courtship. They have sex. They hide from predators. They do a lot of the similar things. But I would argue that flies do more. So for example, I'm going to show you a sequence, and I have to say, some of my funding comes from the military, so I'm showing this classified sequence and you cannot discuss it outside of this room. Okay? So I want you to look at the payload at the tail of the fruit fly. Watch it very closely, and you'll see why my six-year-old son now wants to be a neuroscientist. Wait for it. Pshhew. So at least you'll admit that if fruit flies are not as clever as mice, they're at least as clever as pigeons. (Laughter)
Ahora me doy cuenta de que es un poco absurdo comparar el repertorio conductual de un ser humano con una mosca. Pero tomemos otro animal como ejemplo. Aquí hay un ratón. Un ratón tiene cerca de 1000 veces más neuronas que una mosca. Yo solía estudiar ratones. Cuando estudiaba los ratones, solía hablar muy despacio. Y entonces algo sucedió cuando comencé a trabajar con las moscas. (Risas) Y creo que si comparan la historia natural de moscas y ratones, es realmente comparable. Tienen que buscarse la comida. Tienen que practicar el ritual del cortejo. Tienen sexo. Se esconden de los depredadores. Hacen un montón de cosas similares. Pero yo diría que las moscas hacen más. Por ejemplo, voy a mostrarles una secuencia, y tengo que decir, algunos de mis fondos provienen de las fuerzas armadas, así que estoy mostrando esta secuencia clasificada y Uds. no pueden discutirla fuera de esta sala. ¿Está bien? Así que quiero que vean la carga en la cola de la mosca de la fruta. Mírenlo muy de cerca, y verán por qué mi hijo de seis años ahora quiere ser un neurocientífico. Esperen. ¡Uf! Al menos admitirán que si las moscas de la fruta no son tan inteligentes como los ratones, lo son como mínimo como las palomas. (Risas)
Now, I want to get across that it's not just a matter of numbers but also the challenge for a fly to compute everything its brain has to compute with such tiny neurons. So this is a beautiful image of a visual interneuron from a mouse that came from Jeff Lichtman's lab, and you can see the wonderful images of brains that he showed in his talk. But up in the corner, in the right corner, you'll see, at the same scale, a visual interneuron from a fly. And I'll expand this up. And it's a beautifully complex neuron. It's just very, very tiny, and there's lots of biophysical challenges with trying to compute information with tiny, tiny neurons.
Ahora, quiero transmitir que no es solo una cuestión de números, sino también el reto de una mosca de calcular todo lo que su cerebro tiene que calcular con unas neuronas tan pequeñas. Así que esta es una bella imagen de una interneurona visual de un ratón que viene del laboratorio de Jeff Lichtman, y pueden ver las maravillosas imágenes de cerebros que mostró en su charla. Pero arriba en la esquina, en la esquina derecha, verán, en la misma escala, una interneurona visual de una mosca. Voy a ampliarla. Y es una neurona maravillosamente compleja. Solo que es muy, muy pequeña, y hay un montón de desafíos biofísicos al intentar calcular información con neuronas tan pequeñas.
How small can neurons get? Well, look at this interesting insect. It looks sort of like a fly. It has wings, it has eyes, it has antennae, its legs, complicated life history, it's a parasite, it has to fly around and find caterpillars to parasatize, but not only is its brain the size of a salt grain, which is comparable for a fruit fly, it is the size of a salt grain. So here's some other organisms at the similar scale. This animal is the size of a paramecium and an amoeba, and it has a brain of 7,000 neurons that's so small -- you know these things called cell bodies you've been hearing about, where the nucleus of the neuron is? This animal gets rid of them because they take up too much space. So this is a session on frontiers in neuroscience. I would posit that one frontier in neuroscience is to figure out how the brain of that thing works.
¿Cuán pequeñas pueden ser las neuronas? Bueno, miren este insecto interesante. Parece algo como una mosca. Tiene alas, tiene ojos, tiene antenas, sus piernas, una historia de vida complicada, es un parásito, tiene que volar y encontrar orugas que parasitar, pero no es que su cerebro sea del tamaño de un grano de sal, lo que sería comparable al de una mosca de la fruta, él mismo es del tamaño de un grano de sal. Así que aquí tenemos algunos otros organismos a escala similar. Este animal es del tamaño de un paramecio y una ameba, y tiene un cerebro de 7000 neuronas que es tan pequeño, —saben, ¿estas cosas llamadas cuerpos celulares de las que han oído hablar, donde está el núcleo de la neurona? Este animal se deshace de ellos, porque ocupan demasiado espacio. Esta es una sesión sobre las fronteras en la neurociencia. Postularía que una de las fronteras de la neurociencia es averiguar cómo funciona el cerebro de esa cosa.
But let's think about this. How can you make a small number of neurons do a lot? And I think, from an engineering perspective, you think of multiplexing. You can take a hardware and have that hardware do different things at different times, or have different parts of the hardware doing different things. And these are the two concepts I'd like to explore. And they're not concepts that I've come up with, but concepts that have been proposed by others in the past.
Pero vamos a pensar en esto. ¿Cómo puede con un pequeño número de neuronas hacer tanto? Y creo que, desde una perspectiva de ingeniería, piensan en la multiplexación. Se puede tomar un hardware y hacer que ese hardware haga cosas diferentes en diferentes momentos, o tener diferentes partes del hardware haciendo cosas diferentes. Y estos son los dos conceptos que me gustaría explorar. Y no son conceptos que haya descubierto yo, sino conceptos que han sido propuestos por otros en el pasado.
And one idea comes from lessons from chewing crabs. And I don't mean chewing the crabs. I grew up in Baltimore, and I chew crabs very, very well. But I'm talking about the crabs actually doing the chewing. Crab chewing is actually really fascinating. Crabs have this complicated structure under their carapace called the gastric mill that grinds their food in a variety of different ways. And here's an endoscopic movie of this structure. The amazing thing about this is that it's controlled by a really tiny set of neurons, about two dozen neurons that can produce a vast variety of different motor patterns, and the reason it can do this is that this little tiny ganglion in the crab is actually inundated by many, many neuromodulators. You heard about neuromodulators earlier. There are more neuromodulators that alter, that innervate this structure than actually neurons in the structure, and they're able to generate a complicated set of patterns. And this is the work by Eve Marder and her many colleagues who've been studying this fascinating system that show how a smaller cluster of neurons can do many, many, many things because of neuromodulation that can take place on a moment-by-moment basis. So this is basically multiplexing in time. Imagine a network of neurons with one neuromodulator. You select one set of cells to perform one sort of behavior, another neuromodulator, another set of cells, a different pattern, and you can imagine you could extrapolate to a very, very complicated system.
Y una idea proviene de las lecciones de masticación de los cangrejos. Y no me refiero a masticar los cangrejos. Crecí en Baltimore, y mastico cangrejos muy, muy bien. Sino que estoy hablando de los cangrejos mismos que mastican. La masticación del cangrejo es realmente fascinante. Los cangrejos tienen esta estructura complicada bajo su caparazón, llamada molino gástrico, que tritura su comida en una variedad de maneras diferentes. Esta es una película endoscópica de esta estructura. Lo sorprendente de esto es que está controlada por un grupo de neuronas muy pequeño, cerca de dos docenas, que pueden producir una gran variedad de diferentes patrones motores, y la razón de que puedan hacer esto es que este minúsculo ganglio en el cangrejo está realmente inundado por muchos, muchos neuromoduladores. Han escuchado hablar de los neuromoduladores antes. En la estructura hay más neuromoduladores que la alteran y la inervan, que neuronas en sí, y son capaces de generar un conjunto complicado de patrones. Esta es la obra de Eve Marder y sus muchos colegas que han estado estudiando este sistema fascinante que muestran cómo un grupo más pequeño de neuronas puede hacer muchas, muchas, muchas cosas debido a la neuromodulación que se produce en cada instante. Así que esto es básicamente multiplexación en el tiempo. Imaginen una red de neuronas con un neuromodulador. Seleccionan un conjunto de células para realizar un tipo de comportamiento, otro neuromodulador, otro conjunto de células, un patrón diferente, y pueden imaginar que se podría extrapolar a un sistema muy, muy complicado.
Is there any evidence that flies do this? Well, for many years in my laboratory and other laboratories around the world, we've been studying fly behaviors in little flight simulators. You can tether a fly to a little stick. You can measure the aerodynamic forces it's creating. You can let the fly play a little video game by letting it fly around in a visual display. So let me show you a little tiny sequence of this. Here's a fly and a large infrared view of the fly in the flight simulator, and this is a game the flies love to play. You allow them to steer towards the little stripe, and they'll just steer towards that stripe forever. It's part of their visual guidance system. But very, very recently, it's been possible to modify these sorts of behavioral arenas for physiologies. So this is the preparation that one of my former post-docs, Gaby Maimon, who's now at Rockefeller, developed, and it's basically a flight simulator but under conditions where you actually can stick an electrode in the brain of the fly and record from a genetically identified neuron in the fly's brain. And this is what one of these experiments looks like. It was a sequence taken from another post-doc in the lab, Bettina Schnell. The green trace at the bottom is the membrane potential of a neuron in the fly's brain, and you'll see the fly start to fly, and the fly is actually controlling the rotation of that visual pattern itself by its own wing motion, and you can see this visual interneuron respond to the pattern of wing motion as the fly flies. So for the first time we've actually been able to record from neurons in the fly's brain while the fly is performing sophisticated behaviors such as flight. And one of the lessons we've been learning is that the physiology of cells that we've been studying for many years in quiescent flies is not the same as the physiology of those cells when the flies actually engage in active behaviors like flying and walking and so forth. And why is the physiology different? Well it turns out it's these neuromodulators, just like the neuromodulators in that little tiny ganglion in the crabs. So here's a picture of the octopamine system. Octopamine is a neuromodulator that seems to play an important role in flight and other behaviors. But this is just one of many neuromodulators that's in the fly's brain. So I really think that, as we learn more, it's going to turn out that the whole fly brain is just like a large version of this stomatogastric ganglion, and that's one of the reasons why it can do so much with so few neurons.
¿Hay alguna evidencia de que las moscas hagan esto? Bien, durante muchos años en mi laboratorio y en otros alrededor del mundo, hemos estado estudiando el comportamiento de las moscas en pequeños simuladores de vuelo. Uno puede atar una mosca a un palito. Se pueden medir las fuerzas aerodinámicas que está creando. Se puede dejar a la mosca jugar un pequeño videojuego dejándola volar alrededor en una representación visual. Así que permítanme mostrarles una pequeña secuencia de esto. Aquí tenemos una mosca y una ampliación infrarroja de la mosca en el simulador de vuelo, y este es un juego que a las moscas les encanta jugar. Se les permite dirigirse hacia la pequeña franja, y ellas se dirigirán hacia esa raya para siempre. Es parte de su sistema de orientación visual. Pero muy, muy recientemente, se ha podido modificar este tipo de escenarios de comportamiento para las fisiologías. Así que esta es la preparación que uno de mis expostdoctorandos, Gaby Maimon, que está ahora en el Rockefeller, desarrolló, y básicamente es un simulador de vuelo, pero en condiciones donde uno realmente puede pegar un electrodo en el cerebro de la mosca y grabar desde una neurona genéticamente identificada en el cerebro de la mosca. Y así es cómo se ve uno de estos experimentos. Es una secuencia de otro postdoctorando en el laboratorio, Bettina Schnell. El rastro verde en la parte inferior es el potencial de membrana de una neurona en el cerebro de la mosca, y verán que la mosca empieza a volar, y la mosca realmente controla por si misma la rotación de ese patrón visual con el movimiento de su ala, y se puede ver esta interneurona visual responder al patrón de movimiento del ala mientras la mosca vuela. Así que realmente por primera vez hemos conseguidos grabar desde las neuronas en el cerebro de la mosca mientras realiza comportamientos sofisticados, como volar. Y una de las lecciones que hemos aprendido es que la fisiología de las células que hemos estado estudiando durante muchos años en moscas quietas, no es la misma que la fisiología de estas células cuando las moscas realmente se involucran en comportamientos activos, como volar y caminar y así sucesivamente. Y ¿por qué difiere la fisiología? Bien, resulta que se debe a estos neuromoduladores, exactamente como los neuromoduladores en ese diminuto ganglio en los cangrejos. Así que aquí tenemos una imagen del sistema de la octopamina. La octopamina es un neuromodulador que parece desempeñar un papel importante en el vuelo y otros comportamientos. Pero este es apenas uno de los muchos neuromoduladores que hay en el cerebro de la mosca. Así que realmente creo que, conforme sepamos más, va a resultar que el cerebro entero de la mosca es como una versión en grande de este ganglio estomatogástrico, y esa es una de las razones por las que puede hacer tanto con tan pocas neuronas.
Now, another idea, another way of multiplexing is multiplexing in space, having different parts of a neuron do different things at the same time. So here's two sort of canonical neurons from a vertebrate and an invertebrate, a human pyramidal neuron from Ramon y Cajal, and another cell to the right, a non-spiking interneuron, and this is the work of Alan Watson and Malcolm Burrows many years ago, and Malcolm Burrows came up with a pretty interesting idea based on the fact that this neuron from a locust does not fire action potentials. It's a non-spiking cell. So a typical cell, like the neurons in our brain, has a region called the dendrites that receives input, and that input sums together and will produce action potentials that run down the axon and then activate all the output regions of the neuron. But non-spiking neurons are actually quite complicated because they can have input synapses and output synapses all interdigitated, and there's no single action potential that drives all the outputs at the same time. So there's a possibility that you have computational compartments that allow the different parts of the neuron to do different things at the same time.
Ahora, otra idea, otra forma de multiplexación es multiplexar en el espacio, tener diferentes partes de una neurona hacer cosas diferentes al mismo tiempo. Así que aquí tenemos dos tipos de neuronas canónicas, de un vertebrado y un invertebrado, una neurona piramidal humana de Ramón y Cajal, y otra célula a la derecha, una interneurona no espinosa, y esta es la obra de Alan Watson y Malcolm Burrows hace muchos años, y Malcolm Burrows sugirió una idea bastante interesante, basado en el hecho de que esta neurona de una langosta no descarga potenciales de acción. Es una célula no espinosa. Por lo tanto una célula típica, como las neuronas en nuestro cerebro, tiene una región, llamada las dendritas, que recibe estímulos, y estos estímulos todos juntos producen potenciales de acción que corren por el axón y luego activan todas las regiones de emisión de impulsos de la neurona. Pero las neuronas no espinosas son realmente muy complicadas porque pueden recibir y enviar las sinapsis todas interdigitadas, y no hay un único potencial de acción que mueva todos los impulsos enviados al mismo tiempo. Por lo tanto existe la posibilidad de que tengan compartimientos computacionales que permiten a las diferentes partes de la neurona hacer cosas diferentes al mismo tiempo.
So these basic concepts of multitasking in time and multitasking in space, I think these are things that are true in our brains as well, but I think the insects are the true masters of this. So I hope you think of insects a little bit differently next time, and as I say up here, please think before you swat.
Así que estos conceptos básicos de multitarea en el tiempo y multitarea en el espacio, creo que son ciertos también en nuestros cerebros, pero que los insectos son los verdaderos maestros en esto. Así que espero que piensen en los insectos de manera un poco diferente la próxima vez, y, como digo aquí, por favor piensen antes de aplastarlos.
(Applause)
(Aplausos)