Un nuevo sistema de aprendizaje automático ha descifrado su comportamiento de la mosca de la fruta, cuyas posibles aplicaciones futuras incluyen la detección de los efectos de fármacos.
Bautizado como MAFDA (Novel Machine-learning-based Automatic Fly-behavioral Detection and Annotation), el sistema desarrollado por la la Universidad de Tulane (Estados Unidos) utiliza cámaras y un programa informático de nuevo desarrollo para seguir 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 moscas de la fruta con diferentes antecedentes genéticos.
Los estudios sobre la ‘Drosophila melanogaster’, que comparte con el ser humano el 60% del ADN, han merecido seis Premios Nobel. Pero los algoritmos anteriores eran menos precisos a la hora de rastrear moscas individuales dentro de un grupo, pero el sistema MAFDA facilita el estudio de los diminutos insectos alados.
Experimento con moscas
«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 –afirma el doctor Wu-Min Deng, profesor de Bioquímica y Biología Molecular y Catedrático Gerald & Flora Jo Mansfield Piltz de Investigación Oncológica de la Facultad de Medicina de Tulane–. Poder cuantificar el comportamiento de las moscas es realmente un paso adelante en los estudios del 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 conocimientos intrincados sobre la genética del comportamiento –añade 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».
Fuente: infosalus.com
