Naukowcy zmapowali mózg muszki. Teraz gra w gry i handluje Bitcoinem

Naukowcy stworzyli niezwykle dokładną mapę układu nerwowego muszki owocowej i udostępnili ją publicznie. Internet szybko wykorzystał te dane po swojemu. Programiści podłączyli symulowaną sieć neuronów do Dooma, Minecrafta i Super Mario 64, a jeden z eksperymentów pozwolił jej nawet kupować i sprzedawać Bitcoin. Za zabawnymi demonstracjami kryje się jednak poważne pytanie o to, jak daleko może dojść cyfrowe odtwarzanie działania mózgu.

Mózg muszki owocowej

We wrześniu 2026 roku naukowcy opublikowali kompletną mapę centralnego układu nerwowego dorosłego samca muszki owocowej. Obejmuje ona około 166,7 tys. neuronów znajdujących się w mózgu i brzusznym pniu nerwowym oraz około 125 milionów połączeń synaptycznych.

Powstałą w ten sposób kopię można przeglądać i pobierać z internetu. Jest czymś w rodzaju niezwykle szczegółowego schematu połączeń układu nerwowego prawdziwego zwierzęcia. Otwarcie tych danych szybko zainteresowało ludzi daleko spoza laboratoriów, a portal z mapami mózgu zaczął notować tysiące pobrań dziennie.

Muszka zaczęła grać

Jednym z najbardziej widowiskowych projektów stał się DOOMFLY. Programista podłączył model całej sieci do gry Doom. Obraz z gry jest przetwarzany i przekazywany neuronom związanym ze wzrokiem. Aktywność innych części symulowanej sieci zostaje następnie wykorzystana do poruszania postacią, obracania jej oraz strzelania. 

Twórca DOOMFLY podchodzi do wyników ostrożnie. Sam opisuje projekt jako eksperyment oparty na mapie połączeń nerwowych . Połączenie pomiędzy grą a mózgiem zostało zaprojektowane przez człowieka, a dotychczasowe testy nie potwierdziły, że sieć nauczyła się skutecznie grać.

Dodatkowo Twórca DOOMFLY wykorzystał tę samą symulację również w eksperymencie z prawdziwym Bitcoinem, przekazując jej 100 dolarów oraz możliwość kupowania, sprzedawania lub pozostania poza rynkiem. Przez krótki czas wirtualna muszka była nawet około dolara na plusie, zanim kurs kryptowaluty ponownie spadł. Jednak Internet szybko poszedł dalej.

Powstał Fly64, który podłącza model układu nerwowego muszki do Super Mario 64. Program wykonuje obrazy świata gry oglądanego z perspektywy Mario, przekształca je w sygnały dla modelowanego układu wzrokowego, a aktywność wybranych neuronów przekłada na sterowanie postacią. Efekty bywają dalekie od umiejętności doświadczonego gracza. Mario może po prostu wejść w ścianę i przy niej pozostać.

Muszka w Minecrafcie

Pojawiły się również projekty związane z Minecraftem. Jeden z nich umieszcza model kompletnego układu nerwowego wewnątrz wirtualnej muszki żyjącej w świecie gry. Światło, zapach, dotyk i inne zdarzenia są zamieniane na sygnały docierające do odpowiednich grup neuronów. Aktywność neuronów ruchowych wpływa następnie na zachowanie stworzenia.

Autorzy takich projektów otwarcie opisują uproszczenia. Wiele elementów fizjologii nadal trzeba modelować ręcznie. Niektóre ruchy czy reakcje wymagają dodatkowych reguł łączących aktywność neuronów z zachowaniem w wirtualnym świecie.

W ciągu kilkunastu dni od publikacji danych mapa układu nerwowego muszki stała się więc czymś w rodzaju niezwykłej platformy eksperymentalnej. Jedni wykorzystują ją do badań, inni do gier, demonstracji i sprawdzania najbardziej osobliwych pomysłów.

Cyfrowa muszka pomaga w badaniach

Za internetową zabawą znajduje się znacznie poważniejsza nauka. Już w 2024 roku badacze stworzyli komputerowy model mózgu muszki oparty na mapie jego połączeń. Symulacja pozwalała przewidywać aktywność niektórych obwodów związanych między innymi z reakcją na smak, pobieraniem pokarmu i czyszczeniem czułków. Część przewidywań sprawdzono później eksperymentalnie na żywych owadach.

Muszka owocowa od ponad stu lat należy do najważniejszych organizmów wykorzystywanych w biologii. Ma stosunkowo niewielki układ nerwowy, a potrafi widzieć, poruszać się, szukać pożywienia, uciekać przed zagrożeniem, uczyć się i wykonywać złożone zachowania społeczne. Kompletna mapa połączeń daje naukowcom możliwość śledzenia drogi informacji od narządów zmysłów aż do neuronów kontrolujących ruch. Do pełnej cyfrowej rekonstrukcji żywego zwierzęcia potrzeba jednak  znacznie więcej. 

Co będzie z nami?

Historia muszki może wydawać się niewinną ciekawostką. Jej znaczenie rośnie, gdy spojrzymy na tempo rozwoju technologii badających mózg.

Ludzki mózg zawiera około 86 miliardów neuronów. Jego pełna mapa pozostaje poza możliwościami współczesnej nauki. Jednocześnie urządzenia potrafią już odczytywać coraz więcej informacji z aktywności układu nerwowego, a sztuczna inteligencja pomaga analizować powstające dane.

Wraz z rozwojem neurotechnologii pojawiają się pytania o informacje znacznie bardziej osobiste niż historia wyszukiwania czy lokalizacja telefonu. Aktywność mózgu może ujawniać reakcje na bodźce, preferencje oraz elementy związane z emocjami i procesami podejmowania decyzji. Kto powinien mieć dostęp do takich danych? Czy pracodawca albo firma technologiczna mogliby kiedyś próbować je analizować? Jak wyglądałaby świadoma zgoda na przetwarzanie informacji pochodzących bezpośrednio z układu nerwowego? Gdzie powinny znajdować się granice technologii pozwalającej wpływać na pracę mózgu?

Pytania te są już przedmiotem międzynarodowej debaty. W 2025 roku UNESCO przyjęło pierwszą globalną rekomendację dotyczącą etyki neurotechnologii. Dokument zwraca szczególną uwagę na prywatność umysłową, autonomię człowieka, ochronę danych neuronowych i wpływ technologii na podejmowanie decyzji.

Mapa układu nerwowego muszki pokazuje przede wszystkim szybkość rozwoju narzędzi pozwalających zaglądać coraz głębiej w działanie mózgu. Jeszcze kilkanaście lat temu odtworzenie setek tysięcy neuronów i milionów połączeń wydawało się zadaniem na granicy możliwości technicznych. Dziś taką mapę można otworzyć w przeglądarce, pobrać na komputer i wykorzystać we własnym eksperymencie.

Muszka owocowa może okazać się pierwszym naprawdę dostępnym poligonem doświadczalnym dla technologii, które z czasem będą dotyczyć również znacznie bardziej złożonych organizmów. Pytanie brzmi już nie tylko, jak wiele zdołamy zrozumieć, lecz także jak daleko będziemy chcieli się posunąć, kiedy podobne możliwości zaczną dotyczyć coraz bardziej złożonych mózgów.

Nina Zientarzewska