Una investigación liderada por la Universidad de Harvard ha verificado que algunos organismos son capaces de «pensar» sin tener cerebro o sistema nervioso. Es el caso del moho de limo Physarum polycephalum, un organismo unicelular que es capaz de elegir hacia dónde crecer en función de datos que va recopilando del entorno. Lo logra detectando señales mecánicas.
Las increíbles habilidades de este sencillo organismo también incluyen la capacidad de aprender nuevos comportamientos, anticipar determinadas situaciones y hasta encontrar la salida de laberintos. Según una nota de prensa, el nuevo estudio se diferencia de investigaciones previas realizadas con el moho Physarum porque el organismo no fue estimulado a través de señales químicas o alimentos que pudieran condicionar su comportamiento.
¿Cómo es posible que un organismo carente de cerebro y conformado por una estructura tan simple pueda realizar acciones que se relacionan con el pensamiento? Vale recordar que el moho de limo está dotado de una única célula: crece en función de una estructura tubular y de una serie de ramificaciones. No posee ningún órgano o área de su cuerpo que pueda asemejarse a un cerebro, ni dispone de sistema nervioso.
Sentir el entorno
De acuerdo al nuevo estudio, publicado en la revista Advanced Materials, el secreto de este organismo similar a una ameba es la detección de señales mecánicas que recoge de su entorno. A partir de estos datos, puede mover su citoplasma acuoso en dos direcciones a lo largo de todo su cuerpo. Sin embargo, la cuestión principal es descubrir cómo toma sus decisiones y cuáles son los procesos que intervienen.
Mientras las investigaciones previas habían comprobado que este moho de limo puede reaccionar a partir de estímulos que se le brinden, como por ejemplo sustancias para que se alimente, los científicos buscaron ahora verificar si este representante de la vida protointeligente era capaz de tomar decisiones basándose únicamente en señales físicas que provengan de su entorno.
Los investigadores lo comprobaron aplicando sobre el organismo en crecimiento en la placa de Petri una serie de pequeñas estructuras en forma de disco. El propósito era determinar si estas señales provenientes de su entorno cercano modificaban la forma de crecimiento elegida por el moho de limo y cómo lo hacían.
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Decisiones calculadas
Para sorpresa de los especialistas, el organismo unicelular logró «sentir» físicamente los discos y tomar decisiones basadas en diversos patrones, en lugar de orientarse solamente por la intensidad de la señal. En otras palabras, no decidió únicamente de acuerdo a la magnitud de cada disco, que marcaría una mayor intensidad de la señal física o mecánica, sino también de acuerdo a otros parámetros, como por ejemplo la forma en que estaban agrupados los discos.
En consecuencia, esta criatura sin cerebro puede calcular hacia dónde crecer basándose en los patrones relativos de tensión que detecta en su entorno: no crece simplemente hacia el objeto más grande o de mayor peso que puede sentir.
Comprender cómo este organismo tan sencillo logra realizar cálculos de este tipo es crucial para obtener más información sobre los fundamentos de la cognición y sobre la forma en que las señales mecánicas pueden determinar el comportamiento de los seres vivos.
Referencia
Mechanosensation Mediates Long-Range Spatial Decision-Making in an Aneural Organism. Nirosha J. Murugan, Daniel H. Kaltman, Paul H. Jin, Melanie Chien, Ramses Martinez, Cuong Q. Nguyen, Anna Kane, Richard Novak, Donald E. Ingber and Michael Levin. Advanced Materials (2021).DOI:https://doi.org/10.1002/adma.202008161
Video y podcast: editados por Pablo Javier Piacente en base a elementos y fuentes libres de derechos de autor. Crédito de imágenes en video: Emilian Robert, viviane6276, AJS1 y 3D Animation Production Company en Pixabay. Nirosha Murugan, laboratorio de Levin, Universidad de Tufts y Instituto Wyss de la Universidad de Harvard. Uday Mittal en Unsplash.
Música video y podcast: enmorgenstern en Pixabay.
Foto: el moho de limo Physarum polycephalum creciendo en una placa de Petri. Crédito: Nirosha Murugan, laboratorio de Levin, Universidad de Tufts y Instituto Wyss de la Universidad de Harvard.