noviembre 23, 2024

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Estudios de moho de lodo sin cerebro muestran que usan pistas físicas para decidir dónde crecer

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Pensamiento sin cerebro: Los estudios de moho de limo sin cerebro encuentran el uso de señales físicas para decidir dónde crecer

Esta serie de fotografías de lapso de tiempo muestra un espécimen de Physarum creciendo en un patrón generalizado de “amortiguación” durante aproximadamente 13 horas, luego extendiendo un crecimiento largo hacia el costado del plato con tres discos. Crédito: Nirosha Murugan, laboratorio de Levin, Universidad de Tufts y Instituto Wyss de la Universidad de Harvard

Si no tuvieras cerebro, ¿podrías aún saber dónde estás y navegar por tu entorno? Con una nueva investigación sobre mohos viscosos, la respuesta puede ser “sí”. Científicos del Wyss Institute de la Universidad de Harvard y del Allen Discovery Center de la Universidad de Tufts han descubierto que un moho de limo sin cerebro llamado Physarum polycephalum usa su cuerpo para detectar señales mecánicas en su entorno y realiza cálculos similares a eso. Que llamamos “pensamiento” para decidir en qué dirección tomar crecer en base a esta información. A diferencia de estudios previos con Physarum, estos resultados se obtuvieron sin dar al cuerpo señales de alimentos o químicas que influyan en su comportamiento. El estudio se publica en Materiales avanzados.


“La gente está cada vez más interesada 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 el primer autor Nirosha Murugan. , ex miembro del Allen Discovery Center que ahora es profesor asistente en la Universidad de Algoma en Ontario, Canadá. “Descubrir cómo la vida protointeligente realiza este tipo de cálculo nos da una mejor idea de los fundamentos de la cognición y el comportamiento de los animales, incluido el nuestro. “

Acción viscosa remota

Los mohos de limo son organismos similares a amebas que pueden crecer hasta varios pies de largo y ayudar a descomponer los materiales en descomposición en el medio ambiente, como troncos podridos, mantillo y hojas caídas. Una sola criatura Physarum consiste en una membrana que contiene muchos núcleos celulares que flotan en un citoplasma compartido, creando una estructura llamada sincitio. Physarum se mueve moviendo su citoplasma acuoso hacia adelante y hacia atrás a lo largo de 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 a medida que el animal toma decisiones. Physarum ofrece una oportunidad científica realmente emocionante porque podemos observar sus decisiones sobre dónde moverse. Observando en tiempo real cómo cambia el comportamiento de transmisión de su lanzadera, —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 del cuerpo, su entorno.

Los investigadores colocaron muestras de Physarum en el centro de placas de Petri cubiertas 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 del gel en cada caja. Luego permitieron que los organismos crecieran libremente en la oscuridad durante 24 horas y siguieron sus patrones de crecimiento. Durante las primeras 12 a 14 horas, el Physarum se desarrolló uniformemente en todas las direcciones; después de eso, sin embargo, las muestras extendieron una rama larga que creció directamente sobre la superficie del gel hacia la región de tres discos el 70% del tiempo. Sorprendentemente, el Physarum eligió crecer hacia la masa más grande sin primero explorar físicamente el área para confirmar que contenía el objeto más grande.

¿Cómo logró esta exploración de su entorno antes de ir allí físicamente? Los científicos estaban decididos a averiguarlo.

Aquí, una muestra del moho viscoso Physarum polycephalum eligió crecer hacia el lado de una placa de Petri con tres discos de vidrio en lugar del lado con un disco de vidrio. Crédito: Nirosha Murugan, laboratorio de Levin, Universidad de Tufts y Instituto Wyss de la Universidad de Harvard

Todo es relativo

Los investigadores experimentaron con varias variables para ver su impacto en las decisiones de crecimiento de Physarum y notaron algo inusual: cuando apilaron los mismos tres discos uno encima del otro, el organismo pareció perder su capacidad para 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 una masa mayor. Obviamente, Physarum estaba usando otro factor más allá 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 el impacto de cambiar la masa de los discos en la cantidad de tensión (fuerza) y deformación (deformación) aplicada a la semi-gel flexible y el Physarum en crecimiento adjunto. Como se esperaba, las masas más grandes aumentaron la cantidad de tensión, pero la simulación reveló que los patrones de tensión producidos por las masas cambiaban según la disposición de los discos.

“Imagina que estás conduciendo por la autopista de noche y buscas una ciudad para detenerte. Ves dos arreglos diferentes de luz en el horizonte: un solo punto brillante y un grupo de puntos oscuros. Si bien el punto único es más brillante, el grupo de puntos ilumina un área más grande que es más probable que indique una ciudad, por lo que te diriges hacia allí ”, dijo el coautor Richard Novak, Ph.D., ingeniero senior de Wyss. Instituto. “Los patrones de luz en este ejemplo son análogos a los patrones de estrés mecánico producidos por diferentes arreglos de masa en nuestro modelo. Nuestros experimentos han confirmado que Physarum puede detectarlos físicamente y tomar decisiones basadas en patrones en lugar de solo señales de intensidad”.

La investigación del equipo demostró que esta criatura sin cerebro no solo estaba creciendo hacia lo más pesado que podía sentir, sino que estaba tomando una decisión calculada sobre dónde crecer en función de los patrones de estrés relativo detectados en su entorno.

Pero, ¿cómo detectó estos patrones de restricción? Les scientifiques soupçonnaient que cela avait à voir avec la capacité de Physarum à se contracter et à tirer rythmiquement sur son substrat, car la pulsation et la détection des changements résultants de la déformation du substrat permettent à l’organisme d’obtenir des informations sur son medio ambiente. 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 Wyss Institute, Donald Ingber, MD, Ph.D, había demostrado previamente que una de estas proteínas TRP media la mecanodetección en humanos. células. . Cuando el equipo creó un poderoso fármaco bloqueador de canales TRP y lo aplicó a Physarum, el cuerpo perdió su capacidad para distinguir entre masas altas y bajas, solo seleccionando la región de alta masa en el 11% de las pruebas y seleccionando tanto las masas altas como las bajas. -Regiones de masa en el 71% de los ensayos.

“Nuestro descubrimiento del uso de la biomecánica por parte de este moho viscoso para sondear y responder a su entorno circundante destaca cuán temprano esta habilidad evolucionó en los organismos vivos y cuán estrechamente se entrelazan la inteligencia, el comportamiento y la morfogénesis. En este organismo, que crece para interactuar con el mundo, su cambio de forma es su comportamiento. Otras investigaciones han demostrado que las células de animales más complejos, incluidas las neuronas, las células madre y las células cancerosas, utilizan estrategias similares. Este trabajo en Physarum ofrece un nuevo modelo para explorar las vías en qué evolución usa la física para implementar la cognición primitiva que gobierna la forma y la función ”, dijo el autor correspondiente Mike Levin, Ph.D., miembro asociado de la facultad de Wyss, quien también es presidente Vannevar Bush y director del Allen Discovery Center en Tufts. ity.

El equipo de investigación continúa su trabajo en Physarum, incluido el estudio de cuándo toma la decisión de cambiar su patrón de crecimiento del muestreo generalizado de su entorno al 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 de las células 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 se observa en todas las especies, incluidas humanos “, dijo Ingber.” Por lo tanto, una mejor comprensión de cómo los organismos usan la información biomecánica para tomar decisiones nos ayudará a comprender mejor nuestros propios cuerpos y nuestro propio cerebro, y tal vez incluso a proporcionar 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.


Los investigadores encuentran un moho viscoso unicelular sin un sistema nervioso que recuerde la ubicación de los alimentos


Más información:
Materiales avanzados (2021). DOI: 10.1002 / adma.202008161

Proporcionado por
Universidad Harvard

Cita: Pensando sin cerebro: estudios de los hallazgos del moho de limo sin cerebro utilizan señales físicas para decidir dónde crecer (2021, 15 de julio) Obtenido el 15 de julio de 2021 de https://phys.org/news/2021-07-brain-brainless -slime -moldes-revelan.html

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