El nuevo sistema de inteligencia artificial puede decodificar los comportamientos de la mosca de la fruta: por qué eso es fundamental para la futura investigación en genética humana

¿Cómo saber si una mosca de la fruta tiene hambre? Pregúntale a una computadora.

Si bien eso puede sonar como una mala broma de papá, es una realidad en la Universidad de Tulane, donde los investigadores han desarrollado una nueva herramienta de inteligencia artificial que puede decirle si una mosca de la fruta tiene hambre, sueño o canta (sí, las moscas de la fruta cantan).

Apodado MAFDA (por Novel Machine-based Automatic Fly-behavioral Detection and Anotation), el sistema utiliza cámaras y un software recientemente desarrollado para rastrear e identificar comportamientos interactivos complejos de moscas individuales dentro de un grupo más grande. Esto permite a los investigadores comparar y contrastar los comportamientos de las moscas de la fruta con diferentes antecedentes genéticos.

Durante más de un siglo, los científicos han utilizado el genoma simple y la corta vida útil de las moscas de la fruta para descifrar los misterios de la herencia y la inmunidad en los humanos con estudios de Drosophila melanogaster que ganó seis premios Nobel. Las moscas de la fruta y los humanos comparten el 60% del mismo ADN.

Los algoritmos anteriores eran menos precisos en el seguimiento de moscas individuales dentro de un grupo, pero el sistema MAFDA facilita el estudio de los pequeños insectos.

«Las moscas de la fruta son como pioneras en el descubrimiento de cosas nuevas, desde la teoría cromosómica de la herencia hasta la inmunidad innata», dijo el autor correspondiente Wu-Min Deng, Ph.D., profesor de bioquímica y biología molecular y Gerald & Flora Jo Mansfield Profesor Piltz Endowed en Investigación del Cáncer en la Facultad de Medicina de Tulane. «Poder cuantificar el comportamiento de las moscas es realmente un paso adelante en los estudios de comportamiento».

Wenkan Liu, estudiante de posgrado de la Facultad de Medicina que desarrolló el sistema MAFDA, dijo que la importancia de la plataforma es «innegable».

«Acelera la investigación, minimiza el error humano y proporciona información compleja sobre la genética del comportamiento», dijo Liu. «Esta herramienta es potencialmente fundamental, ya que mejora la reproducibilidad y allana el camino para nuevas exploraciones en el análisis del comportamiento a gran escala».

MAFDA se desarrolló como parte de un estudio reciente, que descubrió que el gen que hace que las moscas perciban las feromonas es el mismo gen que controla la producción de feromonas. Estos hallazgos, publicados en Avances de la cienciadesafían la visión del statu quo de que genes separados controlan la producción y percepción de feromonas y tienen amplias aplicaciones en los campos de la evolución del comportamiento humano, el metabolismo y el dimorfismo sexual.

En el futuro, los investigadores esperan ver el uso de MAFDA en una variedad de aplicaciones. Jie Sun, autor principal y becario postdoctoral en la Escuela de Medicina de Tulane, dijo que MAFDA eventualmente podría usarse para estudiar otros insectos, así como ratones y peces, y que el sistema puede ser útil para estudiar los efectos de las drogas.

«Cuanta más información le demos a la máquina, mejor identificará correctamente los diferentes comportamientos, desde el cortejo hasta la alimentación, etc.», dijo Sun. «Esta es una herramienta muy importante y significativa».

MAFDA ya está en uso en otros proyectos de investigación en Tulane, y los investigadores están trabajando para empaquetar el sistema para que pueda ser utilizado por más científicos tanto en Tulane como en todo el mundo.

«Ese es el objetivo», dijo Deng. «La idea original era poder identificar el estado de salud de las moscas. Eso puede ser demasiado pedir en este momento, pero esperamos que la comunidad lo use más ampliamente y, con suerte, en el futuro podamos hacerlo». dirección.»