A pesar de poseer un sistema nervioso simple, la muestra un comportamiento notablemente inteligente. Sin embargo, los mecanismos subyacentes involucrados en el procesamiento sensorial y la toma de decisiones, que contribuyen a los comportamientos de locomoción, permanecen poco claros. Con el fin de investigar la función coordinada de las neuronas en la realización del comportamiento de quimiotaxis, hemos desarrollado un gemelo digital del que combina un modelo de red neuronal basado en el conectoma con un cuerpo de gusano digital realista. A través del entrenamiento del gusano digital utilizando datos de comportamiento de quimiotaxis generados offline con un controlador PID, hemos replicado con éxito un arrastre sinusoidal fiel y un comportamiento de quimiotaxis inteligente, similar a los gusanos reales. Al ablacionar neuronas individuales, hemos examinado sus roles en modular o contribuir a la regulación del comportamiento. Nuestros hallazgos resaltan la participación crítica de 119 neuronas en el arrastre sinusoidal, incluidas las neuronas motoras de tipo B, A, D y PDB, así como las interneuronas AVB y AVA, lo cual fue demostrado experimentalmente. También hemos predicho la participación de las neuronas DD04 y DD05 y la falta de relevancia de las neuronas DD02 y DD03 en el arrastre, lo cual ha sido confirmado mediante experimentación. Además, se espera que las neuronas motoras de la cabeza, las neuronas motoras sublaterales, las interneuronas de la capa 1 y las neuronas sensoriales de la capa 1 y la capa 5 jueguen un papel en el arrastre. En resumen, presentamos un marco metodológico novedoso que permite el establecimiento de un modelo animal capaz de control en bucle cerrado, replicando fielmente el comportamiento animal real. Este marco tiene el potencial de examinar los mecanismos neurales de comportamientos en otras especies.