Las bacterías pueden usar el aprendizaje para predecir el futuro

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Una nueva investigación de la Universidad de Washington en St. Louis sugiere que las bacterias, carentes de cerebro, podrían aprender del pasado para predecir el futuro.

Utilizando simulaciones por computadora y un modelo teórico simple, Mikhail Tikhonov y sus coautores publicaron un artículo en eLife que muestra cómo las bacterias pueden adaptarse a un entorno fluctuante al aprender sus regularidades estadísticas (por ejemplo, qué nutrientes tienden a estar correlacionados) y hacerlo más rápido de lo que normalmente permitiría el ensayo y error evolutivo.

“El ‘aprendizaje’ evolutivo es un lugar común. Por ejemplo, muchos organismos han desarrollado un reloj circadiano para seguir el ciclo de día y noche de 24 horas”, dijo Tikhonov, profesor asistente de física en Artes y Ciencias. “Pero la evolución tiene lugar a lo largo de muchas generaciones. Demostramos que las bacterias podrían, en principio, hacer lo que nosotros hacemos: aprender correlaciones de la experiencia reciente y adaptar su comportamiento futuro en consecuencia, incluso durante su vida”.

“Las bacterias no tienen cerebro, pero encontramos que este tipo de procesamiento de información se puede lograr con un circuito que no solo es simple, sino similar a los circuitos que ya se sabe que tienen las bacterias”, dijo.

Sin embargo, deben estar presentes tres ingredientes habilitantes. Los investigadores estipulan que este tipo de aprendizaje solo puede ocurrir: si las bacterias tienen más reguladores de los que parecen ser necesarios; si los propios reguladores se activan por sí mismos; y si las bacterias operan en las condiciones “no lineales” del mundo real que con frecuencia se aproximan en los modelos.

Al estudiar 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 hacen los investigadores.

Este artículo reciente proporciona nuevas hipótesis sobre por qué algunas bacterias podrían estar usando 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 generalmente estudian organismos en entornos simplificados o estáticos. Los beneficios que describimos solo se manifestarían en las condiciones fluctuantes más realistas”.

“Nuestra esperanza es que un experimentador pueda leer nuestro artículo y reconocer los ingredientes clave que describimos en el sistema que estudian”.