Un equipo de la Universidad de California en Santa Cruz convirtió el conectoma de una mosca adulta en una red de 172,433 neuronas y la probó dentro de un cuerpo simulado. Sin entrenamiento previo, la red logró navegar hacia fuentes de olor esquivando obstáculos en el 95% de los casos, mientras que una versión con el cableado alterado solo alcanzó el 18%.
El estudio, publicado en arXiv, utilizó el conectoma BANC que incluye cerebro y cordón nervioso. Cada neurona se modeló como una unidad de integración y disparo con los parámetros de un modelo previo, sin ajustes adicionales. Las conexiones se firmaron según el neurotransmisor predicho, y la red se acopló al cuerpo virtual NeuroMechFly mediante dos reglas fijas: los olores y objetos visuales activan neuronas sensoriales, y las neuronas motoras mueven las patas.
Los investigadores probaron 15 vías neuronales con roles conocidos. Siete de ellas condujeron correctamente y mostraron la misma dirección que en experimentos reales, como la respuesta al azúcar y al amargo, o la huida ante sombras. Las que fallaron carecían de sinapsis eléctricas o de actividad de fondo, elementos ausentes en el diagrama de cableado.
Al colocar la red en el cuerpo, la mosca simulada navegó eficazmente en nueve arenas con 32 fuentes de olor. Al lesionar el cuerpo de hongo (centro de aprendizaje olfativo), la mosca dejó de acercarse a los olores pero siguió caminando. Al aplicar depresión sináptica dependiente de dopamina en esa región, la preferencia por un olor cambió a evitación, reproduciendo el aprendizaje asociativo aversivo.
El trabajo muestra que el cableado medido contiene información suficiente para generar conductas complejas y su modificación por aprendizaje, y señala qué aspectos de la biología real no están capturados en el conectoma, como la modulación neuromoduladora o las sinapsis eléctricas.