El primer modelo tridimensional capaz de predecir las trayectorias de vuelo de estos insectos, a partir de estímulos sensoriales, es una valiosa herramienta. Los mosquitos siguen siendo responsables de cientos de miles de muertes cada año
Un mosquito no actúa al azar cuando busca a un ser humano. Sigue señales precisas del entorno, como la silueta de una persona y el dióxido de carbono que exhala. Así lo afirma un equipo del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) y del Instituto Tecnológico de Georgia, que logró descifrar ese proceso con un enfoque cuantitativo inédito.
Los investigadores desarrollaron el primer modelo tridimensional capaz de predecir las trayectorias de vuelo de estos insectos a partir de estímulos sensoriales. El estudio, publicado en la revista Science Advances, abre una nueva vía para el diseño de trampas más eficaces y estrategias de control más precisas.
El punto de partida resultó simple en apariencia: observar cómo se comportan los mosquitos alrededor de un ser humano. En uno de los experimentos, un voluntario vistió ropa protectora con un lado negro y otro blanco. Esa configuración permitió analizar cómo responden los insectos ante contrastes visuales. Según el investigador Alexander Cohen, citado en Phys.org, comprender la forma en que los mosquitos vuelan alrededor de una persona ofrece pistas clave para evitarlos.
El modelo identifica tres patrones de vuelo distintos que dependen de las señales disponibles. Cuando el mosquito solo percibe una referencia visual, adopta un comportamiento de «vuelo rasante». Se lanza hacia el objetivo con rapidez y luego se retira si no encuentra evidencia adicional que confirme la presencia de un huésped. Este patrón describe un ataque exploratorio que no culmina en aterrizaje.
Cuando el insecto carece de señales visuales, pero detecta dióxido de carbono, ejecuta lo que los investigadores describen como «doble observación». Reduce la velocidad y se desplaza de un lado a otro, con movimientos cortos que le permiten mantenerse cerca de la fuente química. Este patrón revela una estrategia de rastreo basada en el olfato.
El tercer esquema aparece cuando confluyen ambas señales. Si el mosquito ve una silueta y detecta dióxido de carbono, cambia su comportamiento hacia una trayectoria de «órbita». En este caso, vuela alrededor del objetivo a una velocidad constante, en una maniobra que recuerda al movimiento de un tiburón antes de atacar a su presa. Ese comportamiento indica una fase avanzada de aproximación que precede al aterrizaje.
El equipo sostiene que el modelo permite predecir cómo reaccionarán los mosquitos ante otros estímulos como el calor, la humedad o distintos olores. Esa capacidad de predicción abre la puerta al desarrollo de trampas más eficaces. Jörn Dunkel, autor principal del estudio y profesor de matemáticas en el MIT, afirma que las trampas deben incorporar atrayentes multisensoriales calibrados con precisión para mantener a los mosquitos el tiempo suficiente dentro del sistema de captura.
El impacto de esta investigación trasciende el laboratorio. Los mosquitos constituyen el animal más peligroso del mundo por su efecto acumulado en la salud humana. Transmiten enfermedades como la malaria, el dengue y el virus del Nilo Occidental. En conjunto, estas infecciones provocan más de 770 000 muertes cada año. De las 3 500 especies conocidas, cerca de cien se especializan en atacar a los humanos. Entre ellas, destaca el Aedes aegypti, que utiliza múltiples señales para localizar a sus víctimas.
Hasta ahora, la ciencia había estudiado estas señales de forma fragmentada. Los experimentos tradicionales se realizaban en túneles de viento, donde los investigadores liberaban dióxido de carbono y observaban el comportamiento de los insectos. Esas indagaciones registraban principalmente el momento y el lugar del aterrizaje. No ofrecían una descripción detallada de las trayectorias de vuelo.
Chenyi Fei, investigador del MIT, resume la limitación de esos enfoques. La gran pregunta siempre fue cómo encuentran los mosquitos a un ser humano. Existían pesquisas sobre las señales relevantes, pero ninguna aportaba una cuantificación precisa del proceso. El nuevo modelo busca llenar ese vacío con una base matemática sólida.
El grupo de Dunkel cuenta con experiencia en el análisis de sistemas vivos complejos. Sus investigaciones abarcan desde el comportamiento de gusanos que se desenredan, hasta el desarrollo de embriones de estrellas de mar y la evolución de comunidades microbianas. Tras una conferencia en Georgia Tech, Dunkel identificó la oportunidad de aplicar métodos similares al estudio del vuelo de los mosquitos.
La colaboración surgió con el laboratorio de David Hu, profesor de ingeniería mecánica en Georgia Tech y antiguo estudiante del MIT. Su equipo realizaba experimentos con mosquitos en instalaciones de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades en Atlanta, Estados Unidos. Allí analizaban la respuesta de los insectos ante distintos estímulos sensoriales.
El experimento central incluyó entre 50 y cien mosquitos de la especie Aedes aegypti dentro de una sala rectangular blanca, con una ligera inclinación. Varias cámaras capturaron las trayectorias tridimensionales de cada insecto durante el vuelo. En el centro de la sala, los investigadores colocaron objetos que representaban señales visuales o químicas.
En algunos casos utilizaron una esfera negra de poliestireno expandido, visible sobre el fondo blanco, para simular una señal visual. En otros, emplearon una esfera blanca atravesada por un tubo que liberaba dióxido de carbono a un ritmo similar al de la respiración humana. Esa configuración representaba una señal química sin componente visual. También realizaron pruebas combinadas con una esfera negra que emitía dióxido de carbono y con un voluntario humano como estímulo real.
El Aedes aegypti es una de las especies más letales para los humanos. Foto: Getty Images
El conjunto de experimentos generó más de 53 millones de puntos de datos y más de 477 220 trayectorias de vuelo. Con esa base, el equipo de Dunkel construyó un modelo matemático capaz de describir el comportamiento observado. El proceso incluyó una fase inicial con ecuaciones complejas que incorporan múltiples variables, como la importancia relativa de las señales visuales y químicas.
Mediante repeticiones sucesivas, los científicos redujeron la complejidad del sistema hasta obtener una formulación más simple que conserva la precisión de los datos. El resultado final permite predecir con exactitud la trayectoria de un mosquito en función de los estímulos presentes.
Uno de los hallazgos más relevantes radica en que la respuesta del mosquito no resulta aditiva. El insecto no combina de manera directa las trayectorias que seguiría ante señales visuales y químicas por separado. En cambio, adopta un patrón completamente distinto cuando ambas señales coinciden. Esa diferencia explica por qué el comportamiento de órbita no se puede deducir a partir de los otros dos patrones.
El estudio también subraya que los humanos emiten otras señales relevantes, como el calor, la humedad y el olor corporal. Sin embargo, para la especie analizada, las señales visuales y el dióxido de carbono tienen un peso dominante. El modelo permite incorporar nuevas variables y extender el análisis a otras especies con comportamientos diferentes.
Como parte del proyecto, los investigadores desarrollaron una aplicación interactiva que integra el modelo de vuelo. Los usuarios pueden modificar parámetros como el número de mosquitos o el tipo de estímulo sensorial. La herramienta genera una visualización de las trayectorias resultantes, lo que facilita la exploración de distintos escenarios.
La investigación no se limita a la descripción teórica. Su objetivo práctico apunta al diseño de trampas más inteligentes. Según Cohen, el propósito inicial consistía en construir un modelo cuantitativo capaz de simular el comportamiento de los mosquitos frente a distintos diseños. Con ese modelo en funcionamiento, los científicos pueden avanzar hacia dispositivos que aprovechen combinaciones específicas de señales para aumentar la eficacia de captura.
El trabajo establece un nuevo enfoque en el estudio de plagas. La combinación de seguimiento tridimensional y modelos basados en datos permite descifrar patrones de movimiento con un nivel de detalle que antes no existía. Esa metodología puede aplicarse a otros problemas de salud pública donde el comportamiento de los organismos resulta clave para su control.
En un contexto donde los mosquitos siguen siendo responsables de cientos de miles de muertes cada año, comprender cómo vuelan y cómo deciden atacar, se convierte en una herramienta estratégica para reducir riesgos, diseñar intervenciones más precisas y avanzar hacia soluciones que integren ciencia, tecnología y salud pública.
