Het brein van een fruitvlieg blijkt verrassend slim bedraad
Een fruitvlieg heeft een brein zo klein als een zandkorrel. Toch kan het beestje kleuren onderscheiden, vormen herkennen en zelfs grofweg tellen hoeveel voorwerpen het ziet. Hoe lukt dat met zo weinig hersencellen? Een nieuwe studie laat zien dat het antwoord niet alleen in de hersencellen zelf zit, maar vooral in de manier waarop ze aan elkaar vastzitten.
Onderzoekers maakten gebruik van iets bijzonders: een compleet "bedradingsschema" van het visuele systeem van de fruitvlieg Drosophila melanogaster. Zo'n schema heet een connectoom, een gedetailleerde kaart van alle verbindingen tussen hersencellen. Wetenschappers hebben dit connectoom de afgelopen jaren met veel geduld in kaart gebracht door duizenden microscoopbeelden te combineren.
Een computermodel van een vliegenoog
Het onderzoeksteam koppelde dit bedradingsschema aan een nauwkeurig nagebouwd model van het oog van de vlieg. Daarna stuurden ze visuele informatie, zoals kleuren en vormen, door dit model heen, precies zoals dat ook in een echt vliegenbrein zou gebeuren. Alleen de sterkte van bepaalde verbindingen en de gevoeligheid van cellen mochten worden aangepast, de structuur van het netwerk zelf bleef vastliggen, exact zoals die in de natuur is gemeten.
Het resultaat: dit model kon prima kleuren onderscheiden, vormen classificeren en zelfs een soort ruwe telvaardigheid vertonen. Die telvaardigheid werkte zoals je het ook bij andere dieren ziet: het verschil tussen twee en drie voorwerpen is makkelijker te zien dan tussen twintig en eenentwintig. Dat heet ratio-afhankelijke schatting, ofwel: hoe groter het relatieve verschil, hoe makkelijker het onderscheid.
Is de precieze bedrading wel nodig?
De kernvraag was: maakt die exacte, natuurlijke bedrading eigenlijk wel uit? Om dat te testen, vergeleken de onderzoekers het echte netwerk met kunstmatig door elkaar gehusselde versies. Die nepnetwerken kregen wel dezelfde "bouwkosten" mee, ongeveer evenveel verbindingen en evenveel bedradingslengte als het origineel.
Bij gelijke kosten presteerde het echte, natuurlijke netwerk steeds beter dan de willekeurige varianten. Alleen als de onderzoekers de nepnetwerken veel vrijer lieten rommelen, zonder rekening te houden met realistische beperkingen, konden die het origineel evenaren of overtreffen. Maar dan moesten ze wel flink meer bedrading gebruiken, iets wat in een echt lichaam ruimte en energie kost.
Wat betekent dit (nog) niet: Dit is één onderzoek, gebaseerd op een model van één fruitvliegensoort. Het zegt niets over hersenen van andere dieren of mensen, die veel complexer en anders opgebouwd zijn. Ook is dit een computersimulatie: het laat zien wat er mogelijk is binnen het model, niet dat de vlieg deze taken in het echt precies zo uitvoert.
Toch is de uitkomst opvallend. Het suggereert dat evolutie niet alleen aan losse hersencellen sleutelt, maar ook aan de structuur van het netwerk als geheel, en dat op een manier die zuinig omgaat met bedrading én toch goed werkt. Blijkbaar loont het voor de vlieg om slim verbonden te zijn in plaats van gewoon veel verbindingen te hebben.
Voor de wetenschap is dit relevant omdat het een nieuwe manier biedt om te onderzoeken hoe vorm en functie in de hersenen samenhangen. Door een compleet, gemeten netwerk te combineren met een werkend rekenmodel, kunnen onderzoekers nu preciezer testen welke aspecten van hersenbouw er écht toe doen voor hoe een dier zijn omgeving waarneemt.
Bron: Structure alone supports efficient visual computation in the Drosophila visual system