¿Cómo es posible moverse en la dirección deseada sin cerebro o sistema nervioso? Los organismos unicelulares aparentemente logran esta hazaña sin ningún problema: por ejemplo, pueden nadar hacia la comida con la ayuda de pequeñas colas flagelares.
Cómo estas criaturas de construcción extremadamente simple logran hacer esto no estaba del todo claro hasta ahora. Sin embargo, un equipo de investigación de TU Wien (Viena) ha podido simular este proceso en la computadora: calcularon la interacción física entre un organismo modelo muy simple y su entorno. Este ambiente es un líquido con una composición química no uniforme, contiene fuentes de alimentos que se distribuyen de manera desigual.
El organismo simulado estaba equipado con la capacidad de procesar información sobre los alimentos en su entorno de una manera muy sencilla. Con la ayuda de un algoritmo de aprendizaje automático, el procesamiento de la información del ser virtual se modificó y optimizó en muchos pasos evolutivos. El resultado fue un organismo informático que se mueve en su búsqueda de alimento de forma muy similar a sus homólogos biológicos.
Quimiotaxis: siempre yendo donde la química es correcta
«A primera vista, es sorprendente que un modelo tan simple pueda resolver una tarea tan difícil», dice Andras Zöttl, quien dirigió el proyecto de investigación, que se llevó a cabo en el grupo «Teoría de la materia blanda» (dirigido por Gerhard Kahl). en el Instituto de Física Teórica de TU Wien. «Las bacterias pueden usar receptores para determinar en qué dirección, por ejemplo, aumenta la concentración de oxígeno o nutrientes, y esta información desencadena un movimiento en la dirección deseada. Esto se llama quimiotaxis».
El comportamiento de otros organismos multicelulares puede explicarse por la interconexión de las células nerviosas. Pero un organismo unicelular no tiene células nerviosas; en este caso, solo son posibles pasos de procesamiento extremadamente simples dentro de la célula. Hasta ahora, no estaba claro cómo un grado tan bajo de complejidad podría ser suficiente para conectar impresiones sensoriales simples, por ejemplo, de sensores químicos, con la actividad motora específica.
«Para poder explicar esto, se necesita un modelo físico realista para el movimiento de estos organismos unicelulares», dice Andreas Zöttl. «Hemos elegido el modelo más simple posible que permite físicamente el movimiento independiente en un fluido en primer lugar. Nuestro organismo unicelular consta de tres masas conectadas por músculos simplificados. Ahora surge la pregunta: ¿pueden estos músculos coordinarse de tal manera que ¿todo el organismo se mueve en la dirección deseada? Y sobre todo: ¿se puede realizar este proceso de forma sencilla o requiere un control complicado?
Una pequeña red de señales y comandos.
«Incluso si el organismo unicelular no tiene una red de células nerviosas, los pasos lógicos que vinculan sus ‘impresiones sensoriales’ con su movimiento pueden describirse matemáticamente de manera similar a una red neuronal», dice Benedikt Hartl, quien utilizó su experiencia en inteligencia artificial para implementar el modelo en la computadora. En el organismo unicelular también existen conexiones lógicas entre diferentes elementos de la célula. Las señales químicas se activan y, en última instancia, conducen a un cierto movimiento del organismo.
«Estos elementos y la forma en que se influyen entre sí se simularon en la computadora y se ajustaron con un algoritmo genético: generación tras generación, la estrategia de movimiento de los organismos unicelulares virtuales se modificó ligeramente», informa Maximilian Hübl, quien hizo muchos de los cálculos en este tema como parte de su tesis de maestría. A los organismos unicelulares que lograron dirigir mejor su movimiento hacia donde se encontraban los químicos deseados se les permitió «reproducirse», mientras que las variantes menos exitosas «se extinguieron». De esta forma, luego de muchas generaciones, surgió una red de control -muy similar a la evolución biológica- que permite a un organismo unicelular virtual convertir percepciones químicas en movimiento focalizado de una manera extremadamente simple y con circuitos muy básicos.
Movimiento de bamboleo aleatorio, pero con un objetivo concreto
«No debes pensar en él como un animal altamente desarrollado que conscientemente percibe algo y luego corre hacia él», dice Andreas Zöttl. «Es más como un movimiento de bamboleo aleatorio. Pero uno que finalmente conduce en la dirección correcta en promedio. Y eso es exactamente lo que se observa con los organismos unicelulares en la naturaleza».
Las simulaciones por ordenador y los conceptos algorítmicos publicados recientemente en la reconocida revista PNAS demuestran que un grado mínimo de complejidad de la red de control es suficiente para implementar patrones de movimiento de apariencia relativamente compleja. Si las condiciones físicas se tienen en cuenta correctamente, entonces una maquinaria interna notablemente simple es suficiente para reproducir en el modelo exactamente esos movimientos que se conocen de la naturaleza.
