Las bacterias podrían aprender a predecir el futuro
Una nueva investigación sugiere que las bacterias podrían aprender del pasado para predecir el futuro
Mediante simulaciones por ordenador y un sencillo modelo teórico, Mikhail Tikhonov y sus coautores publican un artículo en eLife que muestra cómo las bacterias podrían adaptarse a un entorno fluctuante aprendiendo sus regularidades estadísticas -por ejemplo, qué nutrientes tienden a estar correlacionados- y hacerlo más rápido de lo que normalmente permitiría el ensayo-error evolutivo.
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Unsplash
"El 'aprendizaje' evolutivo es algo habitual. Por ejemplo, muchos organismos han desarrollado un reloj circadiano para seguir el ciclo de 24 horas del día y la noche", explica Tikhonov, profesor adjunto de Física en Artes y Ciencias. "Pero la evolución se produce a lo largo de muchas generaciones. Demostramos que las bacterias podrían, en principio, hacer lo mismo que nosotros: Aprender correlaciones de la experiencia reciente y adaptar su comportamiento futuro en consecuencia, incluso dentro de su vida.
"Las bacterias no tienen cerebro, pero descubrimos que este tipo de procesamiento de la información puede lograrse con un circuito no sólo sencillo, sino similar a los circuitos que ya se sabe que tienen las bacterias", dijo.
Sin embargo, es necesario que haya tres ingredientes que lo hagan posible. Los investigadores estipulan que este tipo de aprendizaje sólo puede producirse: si las bacterias tienen más reguladores de los que parecen necesarios; si los propios reguladores se autoactivan; y si las bacterias operan en las condiciones "no lineales" del mundo real que a menudo se alejan en los modelos.
Al estudiar la biología con la perspectiva de un físico, Tikhonov espera arrojar más luz sobre las formas en que las teorías biológicas tradicionales limitan las preguntas que se hacen los investigadores.
Este reciente trabajo aporta nuevas hipótesis sobre por qué algunas bacterias podrían utilizar reguladores aparentemente redundantes o formas de modular sus diferentes vías.
"La redundancia 'derrochadora' y los reguladores innecesarios que vemos en muchos experimentos de laboratorio pueden ser desconcertantes", dijo Tikhonov. "Pero los científicos suelen estudiar los organismos en entornos simplificados o estáticos. Las ventajas que describimos sólo se manifestarían en condiciones más realistas y fluctuantes".
"Nuestra esperanza es que un experimentalista pueda leer nuestro artículo y reconocer los ingredientes clave que describimos en el sistema que estudia".
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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