Acerca de WiredMind

Qué es real y qué está simplificado

Real

• Las neuronas. Cada lección usa entre 3000 y 4500 neuronas reconstruidas del conectoma MaleCNS v1.0 (se abre en una pestaña nueva), que abarca todo el sistema nervioso central de una mosca macho, con los tipos celulares que les asignaron sus autores.
• El número de sinapsis. El peso de cada conexión es el número de sinapsis que el conjunto de datos registra entre las dos células, con una confianza de detección de 0,5 o más.
• Los signos. El neurotransmisor que se predice para cada neurona decide si excita o inhibe: la acetilcolina excita; el GABA y el glutamato inhiben. Las células que, según la predicción, liberan dopamina, serotonina, octopamina o un transmisor poco claro no tienen efecto en el modelo.
• Las formas y las posiciones. Cada neurona se dibuja a partir de su propio esqueleto en el conjunto de datos, en el lugar que ocupa realmente en la mosca.

Simplificado

• Recortes pequeños. Cada lección simula un subcircuito de entre 3000 y 4500 neuronas, no el sistema nervioso completo. El circuito del olfato tiene cuatro poblaciones de células: receptores, neuronas de proyección, células de Kenyon y neuronas de salida. Los circuitos de la brújula y del escape se extienden dos saltos desde sus tipos celulares de partida y conservan las neuronas con conexiones más fuertes. Se descartan las conexiones de menos de cinco sinapsis. Todo lo que queda fuera del recorte desaparece, incluida la inhibición que normalmente equilibraría la red.
• Un único modelo de neurona para todas las células. Neuronas puntuales de integración y disparo con fuga, con los mismos parámetros en todas partes, los valores publicados por Shiu et al. (2024) (se abre en una pestaña nueva): reposo y reinicio a −52 mV, umbral a −45 mV, constante de tiempo de membrana de 20 ms, constante de tiempo sináptica de 5 ms, periodo refractario de 2,2 ms, retardo de 1,8 ms y 0,275 mV por sinapsis. Sin cómputo dendrítico, sin neuronas de potencial graduado ni neuronas que no disparan, sin neuromodulación y sin aprendizaje: las sinapsis nunca cambian.
• Sin uniones comunicantes. El conectoma solo registra sinapsis químicas, así que faltan las sinapsis eléctricas. Esto importa sobre todo en la lección del escape: en una mosca real, la conexión de la fibra gigante con la neurona motora del salto es una sinapsis mixta que depende mucho de las uniones comunicantes. Aquí esa conexión se reduce a sus 90 sinapsis químicas.
• Nada aprende. La lección del olfato muestra dónde guarda una mosca los recuerdos de olores, en las sinapsis de las células de Kenyon a las neuronas de salida, pero el modelo no tiene neuronas dopaminérgicas ni plasticidad. El recorte también deja fuera la neurona APL, que mantiene dispersa la actividad de las células de Kenyon.
• Estimulación idealizada. El botón Estimular activa todas las neuronas de un grupo con una entrada de Poisson independiente (40 Hz durante 200 ms en las lecciones del olfato y del escape; 60 Hz durante 800 ms en las neuronas de giro), y cada evento basta para que la célula dispare, de forma muy parecida a una activación optogenética. Un olor real activa unos pocos tipos de receptores siguiendo un patrón; el olor de la lección activa las 1861 neuronas receptoras del recorte. El matamoscas activa a la vez las 304 células de aproximación, mientras que un objeto real que se acerca las va reclutando a medida que crece.
• Silenciar es un bloqueo total. Un grupo silenciado se queda en reposo, nunca dispara y no envía nada. Las herramientas reales para silenciar neuronas, como Kir2.1 o la toxina tetánica, son parciales, más lentas y pueden dejar funcionando las sinapsis eléctricas.
• Referencias de la brújula. En el modelo, las neuronas del anillo no reciben ninguna entrada visual. Al silenciarlas desaparece su inhibición sobre la brújula, y eso es lo que aquí deja que el pico vaya a la deriva. En una mosca real, traen desde los sentidos puntos de referencia y otras pistas.
• Tiempos. Las latencias salen de un único retardo uniforme de 1,8 ms y de las constantes de tiempo de membrana y sinápticas, no de registros experimentales. Caen en un rango plausible, pero no se ajustó nada para que coincidieran con las latencias de escape medidas. El visor lo reproduce todo en cámara lenta, de 0,2 a 2 ms de tiempo de mosca por fotograma según el dispositivo, y deja de simular 150 ms después del último estímulo, porque algunos recortes tienen bucles excitadores que, sin la inhibición que quedó fuera, resonarían para siempre.
• Dibujos, no morfología. Cada neurona se dibuja como una línea de 12 puntos a lo largo de su esqueleto, no con sus ramas reales. Los destellos marcan los impulsos. Los puntos que se mueven son una ilustración, no la velocidad de conducción ni el recorrido real de un impulso.

Qué haría distinto una herramienta de investigación

• Simular todo el sistema nervioso central, o recortarlo por límites bien justificados y con entradas modeladas, y conservar las conexiones débiles.
• Ajustar los parámetros de cada tipo celular a registros reales, admitir neuronas de potencial graduado y neuronas que no disparan, y usar modelos basados en conductancias o de varios compartimentos donde las dendritas importan.
• Añadir uniones comunicantes a partir de otros datos, neuromoduladores como la dopamina y la octopamina, y plasticidad; por ejemplo, depresión controlada por dopamina en las sinapsis de las células de Kenyon a las neuronas de salida.
• Activar las neuronas sensoriales como lo hace el mundo: con patrones de receptores propios de cada olor y con estímulos de aproximación que reclutan células a medida que el objeto crece.
• Tratar como inciertos las predicciones de transmisores y los pesos, explorar distintos valores, probar muchas semillas y comparar los resultados con la electrofisiología y el comportamiento.

Ir a las fuentes

• neuPrint (se abre en una pestaña nueva): consulta MaleCNS v1.0 célula a célula y sinapsis a sinapsis.
• El artículo de MaleCNS (se abre en una pestaña nueva): Berg, S., Beckett, I. R., Costa, M., Schlegel, P., Januszewski, M., et al. (2026). Sexual dimorphism in the complete Drosophila male central nervous system connectome. Cell 189, 5504–5526.e15.
• Shiu et al. (2024) (se abre en una pestaña nueva): el modelo de integración y disparo con fuga de todo el cerebro, del que WiredMind toma prestados los parámetros.
• El código fuente (se abre en una pestaña nueva): el procesamiento de los datos, el simulador, las lecciones y las pruebas que comprueban en los circuitos reales lo que afirma cada lección.

De dónde vienen las neuronas

Todas las neuronas y los recuentos de sinapsis vienen del conectoma MaleCNS v1.0 (se abre en una pestaña nueva) del sistema nervioso central de una mosca de la fruta macho, elaborado por HHMI Janelia FlyEM (se abre en una pestaña nueva), la Universidad de Cambridge (se abre en una pestaña nueva), el Laboratorio de Biología Molecular del MRC (se abre en una pestaña nueva) y Google Research (se abre en una pestaña nueva).

Berg, S., Beckett, I. R., Costa, M., Schlegel, P., Januszewski, M., et al. (2026). Sexual dimorphism in the complete Drosophila male central nervous system connectome. Cell 189, 5504–5526.e15. doi:10.1016/j.cell.2026.08.015 (se abre en una pestaña nueva)

Los datos tienen licencia CC BY 4.0 (se abre en una pestaña nueva). WiredMind los modifica: recorta tres circuitos pequeños, descarta las conexiones de menos de cinco sinapsis y dibuja cada neurona como una línea simplificada. El simulador usa el modelo de neurona de Shiu et al. (2024) (se abre en una pestaña nueva).

Quién lo creó

WiredMind lo creó Guy Dahan, desarrollador full-stack y estratega SEO en Tel Aviv, durante una semana de septiembre de 2026.

GitHub (se abre en una pestaña nueva)·guy-dev.com (se abre en una pestaña nueva)

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