L'abilità che un insetto ha di volare è forse una delle più grandi imprese dell'evoluzione.

In questa interessante video-presentazione tenuta al recente TEDxCaltech, il noto biologo Michael Dickinson esamina come una comune mosca prende il volo con ali così delicate, grazie a un intelligente modo di battere le ali e a muscoli del volo potenti e agili allo stesso tempo, ma il vero segreto è l'incredibile cervello della mosca.

Il Laboratorio Dickinson studia le basi neurali e biomeccaniche nel comportamento dei moscerini della frutta Drosophila, l'obbiettivo é quello di costruire un modello integrato di comportamento che incorpori la comprensione della morfologia, neurobiologia, fisiologia muscolare, fisica e ecologia di questo insetto.

Michael Dickinson: Come vola una mosca
( con sottotitoli in Italiano )

Trascrizione integrale del testo
Sono cresciuto guardando Star trek. Adoro Star Trek. Star Trek ha fatto nascere in me la voglia di vedere creature aliene, creature da un mondo lontano. Ma ho capito che potevo trovare quelle creature aliene anche sulla Terra.

e faccio è studiare gli insetti. Sono ossessionato dagli insetti, in particolare dal volo degli insetti. penso che l'evoluzione del volo degli insetti sia uno dei più importanti eventi nella storia della vita. Senza insetti, non ci sarebbero piante fiorite. Senza piante fiorite, non ci sarebbero primati intelligenti ghiotti di frutta a presentare i talk di TED.

(Risate)

Dunque, David e Hidehiko e Ketaki hanno raccontato una storia convincente sulle somiglianze tra tra i moscerini della frutta e gli umani, e ci sono molte somiglianze, quindi potreste pensare che se gli umani sono simili ai moscerini della frutta, il comportamento preferito di un moscerino della frutta potrebbe essere questo -- (Risate) ma nel mio discorso, non voglio enfatizzare le somiglianze tra gli umani e i moscerini della frutta, ma le differenze, voglio concentrarmi sulle cose che penso che i moscerini facciano meglio.

Voglio mostrarvi un video velocizzato di una mosca, a 7000 fotogrammi al secondo in infrarossi a destra, fuori dallo schermo, c'è un minaccioso predatore elettronico che sta per andare verso la mosca. La mosca sta per percepire il predatore. Sta per estendere le sue zampe. Sta per andarsene con disinvoltura per vivere un giorno in più. Ho tagliato questa sequenza in modo che corrispondesse alla durata di un battito di ciglia umano, nel tempo in cui battete gli occhi, la mosca ha visto il predatore minaccioso, valutato la sua posizione, iniziato a volare via, battendo le ali 220 volte al secondo. Credo che questo sia un comportamento affascinante che mostra quanto velocemente il cervello della mosca possa elaborare le informazioni.

Volare -- cosa ci vuole per volare? Per volare, come in un aeroplano umano, c'è bisogno di ali che generino abbastanza forza aerodinamica, c'è bisogno di un motore che generi potenza per volare, e c'è bisogno di un controllore, e nel primo aeroplano umano, il controllore era il cervello di Orville e Wilbur seduti nella cabina di pilotaggio.

Cosa ha a che fare questo con una mosca? All'inizio ho speso gran parte della mia carriera a cercare di capire come le ali degli insetti generino forza sufficiente per tenere le mosche sospese. Avrete sentito che gli ingegneri dimostrarono che i calabroni non potevano volare. Il problema era pensare che le ali degli insetti funzionassero come le ali degli aerei. Ma non è così. Affrontiamo questo problema costruendo insetti robot giganti in scala che si muovono in giganti vasche di olio minerale dove possiamo studiare le forze aerodinamiche. Risulta che gli insetti sbattono le ali in modo intelligente, a un angolo d'attacco alto che crea una struttura nella parte anteriore dell'ala, una struttura a tornado chiamata vortice della parte anteriore, ed è questo vortice che permette alle ali di produrre forza sufficiente affinché l'animale stia in aria. Ma la cosa più affascinante non sta tanto nell'interessante morfologia dell'ala. La cosa intelligente è il modo in cui la mosca batte le ali, il che è controllato dal sistema nervoso, e questo permette alle mosche di realizzare queste eccezionali evoluzioni aeree.

E il motore? Il motore della mosca è affascinante. Hanno due tipi di muscoli del volo: il muscolo della potenza, attivato dall'allungamento, quindi che si attiva da solo senza essere controllato con un sistema di contrazioni dal sistema nervoso. È specializzato nel generare l'enorme potenza necessaria per volare, e riempie la parte centrale della mosca, quando una mosca colpisce un tergicristallo, state guardando il muscolo della potenza. Ma attaccato alla base delle ali c'è un insieme di piccoli muscoli di controllo non molto potenti, ma molto veloci, possono riconfigurare il cardine dell'ala con un colpo dopo l'altro, e questo permette alla mosca di cambiare ala e generare i cambiamenti nelle forze aerodinamiche che cambiano la sua traiettoria di volo. Il ruolo del sistema nervoso è di controllare tutto questo.

Esaminiamo il controllore. Le mosche eccellono nei tipi di sensori che hanno a questo scopo. Hanno antenne che percepiscono gli odori e rilevano il vento. Hanno un occhio sofisticato che è il sistema visivo più veloce del mondo. Hanno altri occhi sulla loro testa. Non abbiamo idea di ciò che facciano. Hanno dei sensori sull'ala. La loro ala è ricoperta di sensori, compresi sensori che percepiscono la deformazione dell'ala. Possono distinguere il sapore con le loro ali. Uno dei sensori più sofisticati di una mosca è una struttura chiamata bilanciere. I bilancieri sono dei giroscopi. Questi strumenti sbattono avanti e indietro a circa 200 hertz durante il volo, e l'animale può usarli per precepire la rotazione del suo corpo e iniziare manovre correttive molto veloci. Tutte queste informazioni sensoriali devono essere elaborate da un cervello e le mosche ne hanno uno, un cervello di 100 000 neuroni.

Molti a questa conferenza hanno già suggerito che i moscerini della frutta possono servire alla neuroscienza perché sono un modello semplice della funzione cerebrale. E lo scopo del mio discorso è quello di capovolgere tutto questo. Non penso siano un modello semplice di niente. Penso che le mosche siano un ottimo modello. Sono un ottimo modello per le mosche. (Risate)

Esploriamo questo concetto di semplicità. Penso che molti neuroscienziati, siamo tutti un po' narcisisti. Quando pensiamo al cervello, immaginiamo il nostro. Ma questo tipo di cervello, che è più piccolo - invece di 100 miliardi di neuroni ne ha 100 000 - ma questa è la più comune forma di cervello al mondo e lo è stata per 400 milioni di anni. È giusto dire che è semplice? È semplice nel senso che ha meno neuroni, ma questo è un metro di paragone giusto? Suggerirei che non lo è. Pensiamoci. Credo che dovremmo comparare -- (Risate) -- dobbiamo comparare le dimensioni del cervello con ciò che il cervello può fare. Propongo di avere un numero Trump, dove il numero Trump è il rapporto tra i comportamenti di quest'uomo e il numero di neuroni del suo cervello. Calcoliamo il numero Trump per il moscerino della frutta. Quanti pensano che il numero Trump sia più alto per il moscerino?

(Applausi)

Il pubblico è molto intelligente. La disparità va in questa direzione, o così ipotizzerei.

Capisco che sia un po' assurdo paragonare i comportamenti di umani e mosche. Facciamo un esempio con un altro animale. Un topo. Un topo ha circa 1000 neuroni in più di una mosca. Studiavo i topi. Quando li studiavo parlavo molto piano. Poi è successo qualcosa quando ho iniziato a studiare le mosche. (Risate) Se si confronta la storia naturale di mosche e topi, è davvero comparabile. Devono ricercare cibo. Devono fare la corte. Fanno sesso. Si nascondono dai predatori. Fanno un sacco di cose simili. Ma io direi che le mosche fanno di più. Per esempio, vi farò vedere una sequenza, devo dire che alcuni dei miei fondi vengono dalle forze armate, quindi vi mostro questa sequenza riservata di cui non potete parlare al di fuori di questa stanza, ok? Voglio che guardiate il carico sulla coda del moscerino della frutta. Guardatelo attentamente, e capirete perché mio figlio di sei anni vuole diventare un neuroscienziato. Aspettate. Fiuuuu! Ammetterete che se i moscerini della frutta non sono intelligenti quanto i topi, almeno lo sono quanto i piccioni. (Risate)

Voglio far capire che non è solo una questione di numeri ma è anche una sfida per una mosca calcolare tutto ciò che il suo cervello deve calcolare con neuroni così piccoli. Questa è una bella immagine di un interneurone di un topo dal laboratorio di Jeff Lichtman, potete vedere le meravigliose immagini del cervello che ha mostrato nel suo discorso. Nell'angolo in alto a destra, vedete, nella stessa scala, un interneurone di una mosca. Lo ingrandisco. È un neurone complesso. È solo molto piccolo, ed è una sfida biofisica cercare di calcolare le informazioni con dei neuroni molto piccoli.

Quanto piccoli possono essere i neuroni? Guardate questo insetto. È come una mosca. Ha le ali, gli occhi, le antenne, le zampe, una storia di vita complicata, è un parassita, vola per cercare bruchi da parassitizzare, non solo il suo cervello è grande come un granello di sale, come nel moscerino della frutta, lui stesso è grande come un granello di sale. Qui ci sono altri organismi in una scala simile. Questo animale è grande come un paramecio e un'ameba, e ha un cervello di 7000 neuroni, è così piccolo -- conoscete queste cose chiamate corpi cellulari dove c'è il nucleo del neurone? Questo animale se ne disfa perché occupano troppo spazio. Questa sessione tocca le frontiere della neuroscienza. Ipotizzerei che una frontiera della neuroscienza è capire come funziona il cervello di quella cosa.

Ma come si possono far fare così tante cose a pochi neuroni? Da una prospettiva ingegneristica, io penso, voi pensate alla multiplazione. Potete prendere un hardware e fargli fare cose diverse in momenti diversi, o avere parti diverse dell'hardware che fanno cose diverse. Questi sono due concetti che vorrei esplorare. Non sono concetti che mi sono inventato io, ma che sono stati proposti da altri in passato.

Un'idea viene dalla masticazione dei granchi. Che non significa masticare i granchi. Sono cresciuto a Baltimora, mastico i granchi molto bene. Ma sto parlando dei granchi che masticano. La masticazione dei granchi è affascinante. I granchi hanno una struttura complessa sotto il carapace chiamata mulino gastrico che frantuma il cibo in modi diversi. Ecco un filmato endoscopico di questa struttura. La cosa sorprendente è che è controllata da un insieme di neuroni, circa due dozzine che possono produrre diversi schemi motori, e la ragione per cui può farlo è che questo piccolo ganglio nel granchio è inondato da molti neuromodulatori. Avete già sentito parlare di neuromodulatori. Ci sono più neuromodulatori che alterano, innervano questa struttura rispetto ai neuroni nella struttura, e sono in grado di generare un insieme di schemi complesso. Questo è il lavoro di Eve Marder e dei suoi molti colleghi che hanno studiato questo sistema affascinante che mostra come un più piccolo gruppo di neuroni possa fare molte, molte cose a causa della neuromodulazione che può avvenire attimo per attimo. Quindi avviene una multiplazione nel tempo. Immaginate una rete di neuroni con un neuromodulatore. Selezionate un insieme di cellule per rappresentare un comportamento, un altro neuromodulatore, un altro insieme di cellule, uno schema diverso, e potete immaginare potete estrapolare un sistema molto complicato.

C'è una prova che le mosche facciano ciò? Per molti anni nel mio laboratorio e in altri laboratori nel mondo, abbiamo studiato il comportamento delle mosche in piccoli simulatori di volo. Si può legare una mosca a un bastoncino. Si possono misurare le forze aerodinamiche che sta creando. Si può lasciar giocare la mosca a un piccolo videogioco lasciandola volare in un display visivo. Ve ne mostro una piccola sequenza. Ecco una mosca e un'ampia veduta a infrarossi della mosca nel simulatore di volo, questo è un gioco che piace alle mosche. Le si lascia dirigere verso la piccola striscia, e loro andranno per sempre verso quella striscia. Fa parte del loro sistema di orientamento visivo. Ma molto recentemente, è stato possibile modificare queste aree comportamentali per fisiologie. Questa è una produzione che un mio ex ricercatore, Gaby Maimon, ora alla Rockefeller, ha sviluppato, è un simulatore di volo in cui è realmente possibile introdurre un elettrodo nel cervello della mosca e registrare da un neurone geneticamente identificato nel cervello della mosca. Uno di questi esperimenti appare così. Era una sequenza presa da un altro ricercatore nel laboratorio, Bettina Schnell. La traccia verde in basso è il potenziale della membrana di un neurone nel cervello della mosca, vedrete la mosca iniziare a volare, la mosca sta davvero controllando la rotazione dello schema visivo tramite il movimento dell'ala, e potete vedere questo interneurone visivo rispondere allo schema del moto dell'ala mentre la mosca vola. Per la prima volta siamo stati in grado di registrare da neuroni nel cervello della mosca mentre la mosca si esibiva in comportamenti sofisticati come il volo. Una delle lezioni che abbiamo imparato è che la fisiologia delle cellule che abbiamo studiato per molti anni nelle mosche quiescenti non è uguale alla fisiologia di quelle cellule quando la mosca assume comportamenti attivi come volare e camminare e così via. Perché la fisiologia è diversa? È per via di questi neuromodulatori, proprio come i neuromodulatori nel piccolo ganglio dei granchi. Ecco un'immagine dell'octopamina. L'octopamina è un neuromodulatore che sembra avere un ruolo importante nel volo e in altri comportamenti. Ma è solo uno dei molti neuromodulatori nel cervello della mosca. Penso che con il tempo risulterà che l'intero cervello della mosca è una versione ampia di questo ganglio stomatogastrico, e questa è una ragione per cui può fare tanto con pochi neuroni.

Un'altra idea, un altro tipo di multiplazione è la multiplazione nello spazio, facendo fare a diverse parti di un neurone diverse cose allo stesso tempo. Ecco due tipi di neuroni canonici da un vertebrato e da un invertebrato, un neurone piramidale umano da Ramon y Cajal, e un'altra cellula a destra, un interneurone senza impulsi, questo è il lavoro di Alan Watson e Malcolm Burrows molti anni fa, e a Malcolm Burrows venne un'idea interessante basata sul fatto che questo neurone di una locusta non innesca potenziali d'azione. È una cellula senza impulsi Quindi una cellula tipica, come i neuroni nel nostro cervello, ha una regione dendritica che riceve input, e gli input si sommano producendo potenziali d'azione che corrono lungo l'assone e attivano le regioni di output del neurone. Ma i neuroni senza impulsi sono complicati perché possono avere delle sinapsi di input e di output tutte intrecciate, e non c'è alcun potenziale d'azione che trasmette tutti gli output allo stesso tempo. C'è una possibilità di avere dei compartimenti computazionali che permettono alle diverse parti del neurone di fare cose diverse allo stesso tempo.

Questi basilari concetti di multitasking nel tempo e multitasking nello spazio, penso siano veri anche per i nostri cervelli, ma penso che gli insetti siano dei maestri in questo. Spero che la prossima volta guarderete gli insetti con occhi diversi, e, per favore, pensateci prima di schiacciarli.

Trovi tutti i link ai post "TED Talks" già pubblicati qui sotto :

1° Elizabeth Gilbert sul genio

2° Il Cervello in tempo reale: C.deCharms

3° Al Gore sulle recenti modificazioni climatiche

4° Matthieu Ricard e l'abitudine alla felicità

5° Hans Rosling: I dati cambiano la Mentalità

6° Rebecca Saxe: Come si forma il giudizio morale

7° Jill Bolte Taylor: Racconto di un Ictus in diretta

8° Pranav Mistry: Nuove Tecnologie Sesto-Senso

9° Ramachandran: I Neuroni plasmano la Civiltà

10° Hans Rosling: Ascesa Asiatica come e quando

11° Rob Hopkins: Verso un Mondo senza Petrolio

12° Jamie Oliver: Educazione al Cibo per i Bambini

13° Bertrand Piccard: Avventura a Energia Solare

14° Dan Barber: Mi sono innamorato di un pesce

15° Aimee Mullins: L'opportunità delle avversità

16° Dan Buettner: Come vivere fino a 100 anni

17° Eric Topol: Il futuro senza fili della Medicina

18° James Randi demolisce le Frodi Paranormali

19° Richard Sears: Pianificare la fine del petrolio

20° Si può "affamare" il cancro con la dieta ?

21° Helen Fisher: Perché amiamo e tradiamo

22° Tan Le: Cuffia per leggere le onde cerebrali

23° J.Assange: Il mondo ha bisogno di Wikileaks

24° Hans Rosling: Cresce la popolazione globale

25° Derek Sivers: Tenetevi per voi i vostri obiettivi

26° C. Anderson: I Video stimolano l'Innovazione

27° Stefano Mancuso: L'intelligenza delle piante

28° Steven Johnson: Da dove provengono le Idee

29° Brian Skerry: Splendore e Orrore degli Oceani

30° Kristina Gjerde: Leggi Acque Internazionali

31° Marcel Dicke: Mangiare insetti: perché no ?

32° Amber Case: Siamo diventati tutti dei Cyborg

33° Hanna Rosin: I dati sull'ascesa delle Donne

34° N. Hertz: Quando non dare ascolto agli esperti

35° Patricia Kuhl: il Genio linguistico dei Bambini

36° Hans Rosling: Lavatrice magica e rivoluzione

37° Cynthia Breazeal: Arrivano i Personal Robot

38° M.Jakubowski progetta Macchine open source

39° H.Fineberg: Siamo pronti per la Neo-evoluzione?

40° Eli Pariser: Attenti alle " Gabbie di Filtri " in rete

41° Stephen Wolfram: Calcolare la teoria del tutto

42° Hong: Automobili per conducenti non vedenti

43° Alice Dreger: Il destino è scritto nell'anatomia

44° D.Kraft: Il futuro della Medicina é nelle App

45° C.Seaman: Fantastiche Foto dei Ghiacci Polari

46° Dave deBronkart: Vi presento l'e-Patient Dave

47° Fischer: Un Robot che vola come un Uccello

48° Julian Treasure: 5 modi per ascoltare meglio

49° M.Pagel: Le Lingue hanno cambiato l'Umanità

50° Huang: La democrazia soffoca la crescita economica ?

51° Bruce Schneier: Il miraggio della Sicurezza

52° Resnick: Benvenuti alla rivoluzione genomica

53° Pamela Meyer: Come smascherare i bugiardi

54° Anna Mracek: Un aereoplano che puoi guidare

55° Christoph McDougall: Siamo nati per correre ?

56° Yves Rossy: In volo con Jetman

57° Daniel Wolpert: La vera ragione del Cervello

58° Plait: Come proteggere la Terra dagli asteroidi

59° Y.Medan: Chirurgia a Ultrasuoni senza Bisturi

60° Britta Riley: Un Orto nel mio Appartamento

61° Antonio Damasio: Comprendere la Coscienza

62° Clay Shirky: Perché SOPA è una cattiva Idea

63° Mikko Hypponen: 3 tipi di Attacchi Informatici

64° Peter van Uhm: Perché ho scelto un fucile

65° Shawn Achor: Il segreto per lavorare meglio

66° Kevin Allocca: Perché i Video diventano Virali

67° Vijay Kumar: Robot che Volano e Cooperano

68° Susan Cain: Il potere degli introversi

69° Paul Snelgrove: Un Censimento dell'Oceano

70° Sherry Turkle: Siamo tutti Connessi ma Soli ?

71° Lisa Harouni: Un'introduzione alla Stampa 3D

72° Brain Greene: Il nostro è l'unico Universo ?

73° Hans Rosling: Religioni e Bambini

74° Tali Sharot: Naturale inclinazione all'Ottimismo

75° William Noel e il codice perduto di Archimede

76° P. Diamandis: L'abbondanza è il nostro futuro

77° M.Banzi: Arduino Immaginazione Open-source

78° M.Little: Test per il Parkinson con 1 Telefonata

79° Peter Norvig: La classe di 100 000 studenti

80° J.Enriquez: I nostri figli di una specie diversa ?

81° D.Koller: Imparare dall'Istruzione Web Online

82° S.Sankar: La nuova simbiosi Uomo-Computer

83° Andrew Blum: Cos'è veramente Internet ?

84° Carl Schoonover: Come guardare nel Cervello

85° Maurizio Seracini: La vita segreta dei dipinti

86° Killingsworth: Essere felice ? Stai nel presente

87° Schwartzberg: Natura, Bellezza e Gratitudine

88° E.Sirolli: Volete aiutare qualcuno ? State zitti !

89° A.Cuddy: Il linguaggio corporeo mostra chi sei

90° Amy Tan: La Creatività e il Processo Creativo

91° C.Shirky: Come Internet trasformerà il governo

92° E.Jorgensen: Il BioHacking puoi farlo anche tu

93° Michael Dickinson: Come Vola una Mosca

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