Estudios de moho sin cerebro revelan que utilizan señales físicas para osar dónde crecer – ScienceDailyi

«La gente se está interesando más en Physarum porque no tiene cerebro, pero aún puede realizar muchos de los comportamientos que asociamos con el pensamiento, como resolver laberintos, aprender cosas nuevas y predecir eventos», dijo la primera autora Nirosha Murugan. ex miembro del Allen Discovery Centre que ahora es profesor asistente en la Universidad de Algoma en Ontario, Canadá. «Comprender cómo la vida protointeligente realiza este tipo de cálculo nos da más información sobre los conceptos básicos de la cognición y el comportamiento animal, incluido el nuestro».

Acción viscosa desde la distancia

Los mohos de limo son organismos parecidos a amebas que pueden crecer hasta varios pies de largo y ayudan a descomponer la materia en descomposición en el medio ambiente, como troncos podridos, mantillo y hojas muertas. Una sola criatura Physarum consiste en una membrana que contiene muchos núcleos celulares que flotan dentro de un citoplasma compartido, creando una estructura llamada sincitio. Physarum se mueve moviendo su citoplasma acuoso hacia adelante y hacia atrás a lo largo de todo su cuerpo en ondas regulares, un proceso único conocido como flujo de lanzadera.

«Con la mayoría de los animales, no podemos ver qué cambia dentro del cerebro cuando el animal toma decisiones. Physarum ofrece una oportunidad científica realmente emocionante porque podemos observar sus decisiones sobre dónde moverse en tiempo real al observar cómo cambia el comportamiento. Transmisión del transbordador. —Dijo Murugan. Si bien estudios anteriores han demostrado que Physarum se mueve en respuesta a los productos químicos y la luz, Murugan y su equipo querían saber si podía tomar decisiones sobre dónde moverse basándose únicamente en las señales físicas de su entorno.

Los investigadores colocaron las muestras de Physarum en el centro de placas de Petri recubiertas con un gel de agar semiflexible y colocaron uno o tres pequeños discos de vidrio uno al lado del otro en la parte superior del gel en lados opuestos de cada placa. Luego permitieron que los organismos crecieran libremente en la oscuridad durante el transcurso de 24 horas y monitorearon sus patrones de crecimiento. Durante las primeras 12 a 14 horas, el Physarum creció hacia afuera de manera uniforme en todas las direcciones; después de lo cual, sin embargo, las muestras extendieron una rama larga que creció directamente sobre la superficie del gel hasta la región de los tres discos el 70% del tiempo. Sorprendentemente, Physarum eligió crecer hasta alcanzar la masa más grande sin antes explorar físicamente el área para confirmar que en realidad contenía el objeto más grande.

¿Cómo hiciste esta exploración de tu entorno antes de ir físicamente? Los científicos estaban decididos a averiguarlo.

Todo es relativo

Los investigadores experimentaron con diferentes variables para ver cómo afectaban las decisiones de crecimiento de Physarum y notaron algo inusual: cuando apilaron los mismos tres discos uno encima del otro, el organismo pareció perder la capacidad de distinguir entre los tres discos y el único disco. . Creció hacia ambos lados del plato a velocidades aproximadamente iguales, a pesar de que los tres discos apilados todavía tenían más masa. Claramente, Physarum estaba usando otro factor además de la masa para decidir dónde cultivar.

Para comprender la pieza faltante del rompecabezas, los científicos utilizaron modelos informáticos para crear una simulación de su experimento para explorar cómo el cambio de masa de los discos afectaría la cantidad de tensión (fuerza) y deformación (deformación) aplicada al semi. gel flexible y el Physarum en crecimiento adjunto. Como se esperaba, las masas más grandes aumentaron la cantidad de deformación, pero la simulación reveló que los patrones de deformación producidos por las masas cambiaron, dependiendo de la disposición de los discos.

«Imagínese conduciendo de noche por la autopista y buscando una ciudad en la que detenerse. En el horizonte se ven dos arreglos diferentes de luz: un solo punto brillante y un grupo de puntos menos brillantes. Mientras que el punto único es más brillante, el grupo de los puntos iluminan un área más grande que es más probable que apunte a una ciudad, por lo que se dirige hacia allí ”, dijo el coautor Richard Novak, Ph.D., ingeniero principal del personal del Wyss Institute. «Los patrones de luz en este ejemplo son análogos a los patrones de deformación mecánica producidos por diferentes disposiciones de masa en nuestro modelo. Nuestros experimentos confirmaron que Physarum puede detectarlos físicamente y tomar decisiones basadas en modelos en lugar de solo la fuerza de la señal».

La investigación del equipo mostró que esta criatura sin cerebro no estaba simplemente creciendo hacia lo más pesado que podía percibir, sino que estaba tomando una decisión calculada sobre dónde crecer en función de los patrones relativos de tensión que detectó en su entorno.

Pero, ¿cómo fue detectar estos patrones de deformación? Los científicos sospecharon que tenía que ver con la capacidad de Physarum para contraer y tirar rítmicamente de su sustrato, porque pulsar y sentir los cambios resultantes en la deformación del sustrato permite al organismo obtener información sobre su entorno. Otros animales tienen proteínas de canal especiales en sus membranas celulares llamadas proteínas similares a TRP que detectan el estiramiento, y el coautor y director fundador del Instituto Wyss, Donald Ingber, MD, Ph.D, había demostrado previamente que una de estas proteínas TRP media mecanosensibilidad en células humanas. Cuando el equipo creó un potente fármaco bloqueador de TRP y lo aplicó a Physarum, el cuerpo perdió la capacidad de distinguir entre masas altas y bajas, seleccionando solo la región de alta masa en el 11% de los ensayos y seleccionando ambas. regiones en el 71% de los ensayos.

«Nuestro descubrimiento del uso de la biomecánica de este moho de lodo para sondear y reaccionar a su entorno subraya cuán temprano esta habilidad evolucionó en los organismos vivos y cuán estrechamente relacionados están la inteligencia, el comportamiento y la morfogénesis. Este organismo, que crece para interactuar con el mundo, su forma El cambio es su comportamiento. Otras investigaciones han demostrado que las células de animales más complejos utilizan estrategias similares, incluidas las neuronas, las células madre y las células cancerosas. Este trabajo en Physarum ofrece un nuevo modelo en el que explorar las formas en que la evolución utiliza la física para implementar primitivas cognición que impulsa la forma y la función «, dijo el autor correspondiente Mike Levin, Ph.D., miembro de la facultad asociada de Wyss, quien también es presidente de Vannevar Bush y es director del Allen Discovery Center de la Universidad de Tufts.

El equipo de investigación continúa su trabajo en Physarum, incluida la investigación cuando toma la decisión de cambiar su modelo de crecimiento de un muestreo generalizado de su entorno a un crecimiento dirigido a objetivos. También están explorando cómo otros factores físicos, como la aceleración y el transporte de nutrientes, podrían afectar el crecimiento y el comportamiento de Physarum.

«Este estudio confirma una vez más que las fuerzas mecánicas juegan un papel tan importante en el control del comportamiento y el desarrollo celular como las sustancias químicas y los genes, y el proceso de mecanosensación descubierto en este organismo simple sin cerebro es sorprendentemente similar a lo que hemos visto. Ve en todas las especies, incluidas humanos ”, dijo Ingber. «Por lo tanto, una comprensión más profunda de cómo los organismos utilizan la información biomecánica para tomar decisiones nos ayudará a comprender mejor nuestros cuerpos y cerebros, y tal vez incluso proporcione información sobre nuevas formas de computación bioinspiradas». Ingber también es profesor Judah Folkman de Biología Vascular en la Escuela de Medicina de Harvard y el Hospital de Niños de Boston y profesor de Bioingeniería en la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas John A. Paulson de Harvard.