NeoFronteras

Un equipo norteamericano construye un circuito electrónico que simula el comportamiento de aprendizaje de las amebas.

Cultivo en agar de Physarum polycephalum. Foto: Southernbiological.

Las amebas son más inteligentes de lo que parecen. Un equipo norteamericano cree haber descubierto la razón. Además ha construido un circuito simple capaz de imitar la inteligencia de Physarum, un microorganismo unicelular.
La amebas son seres unicelulares eucariotas y por tanto no se espera mucha «inteligencia» por parte de ellas. Sin embargo, este humilde microorganismo ha demostrado en los últimos años que es capaz de comportarse de manera inteligente. El año pasado Liang Li y Edward Cox de Princeton University informaron que la ameba Dictyostelium es dos veces más proclive a torcer a la izquierda si la última vez lo hizo a la derecha y viceversa. Esto sugería que las células tendrían algún tipo de memoria rudimentaria.
Este año Toshiyuki Nakagaki de la Universidad de Saporo en Japón ganó de un premio Ig Nobel por su trabajo en inteligencia de las amebas al haber encontrado un efecto memoria en estos seres. Ya se sabía que estos seres se volvían más lentos en condiciones frías, pero el equipo de este investigador descubrió que la ameba se frenaba cuando anticipaba condiciones más frías, incluso cuando el cambio de temperatura se detenía. (Physical Review Letters, DOI: 10.1103/PhysRevLett.100.018101).
Massimiliano Di Ventra, Yuriy Pershin y Steven La Fontaine de la Universidad de California en San Diego, se preguntaron qué era el responsable de este comportamiento. En el pasado los biólogos habían sugerido la existencia de un oscilador natural dentro de las células que cambiaba de frecuencia en respuesta a los cambios ambientales, pero no se tenía la imagen global del fenómeno porque la respuesta de la ameba tenía una vida muy corta. Así por ejemplo, aunque Physarum «aprendía» a anticipar las condiciones frías en el experimento de Nakagaki, pronto se daba cuenta que éstas condiciones no se daban ya más y dejaba de anticiparlas.
En lugar de eso el equipo de Di Ventra piensa que hay un dispositivo intrínseco de almacenamiento de la memoria en las amebas. Este dispositivo, al igual que en cerebro humano, se puede reforzar y así almacenar recuerdos por un tiempo, pero si el recuerdo no es usado entonces gradualmente desaparece.
Creen haber identificado el dispositivo de memoria. El interior de la ameba contiene un coloide (partículas de sólido suspendidas en un líquido) dentro de un gel viscoso. El coloide fluye a través del gel como el agua lo hace en una esponja, creando una red de canales de baja viscosidad. Estos canales son reforzados gradualmente siempre y cuando la ameba continúe respondiendo a un ambiente estático, pero si el ambiente cambia los canales se rompen gradualmente y una nueva red aparece según la ameba se adapta. Por un tiempo corto la ameba retiene la memoria de las condiciones precedentes.
Estos investigadores se aprovecharon de la memorresistencia desarrollada este año para diseñar un circuito simple que modela este sistema de la ameba. El circuito contiene sólo cuatro elementos básicos: una resistencia, un condensador, un solenoide y una memorresistencia. Cambiando el potencial aplicado de pudieron simular el cambio de las condiciones de temperatura externa estudiado por Nakagaki. Al hacerlo así encontraron que el circuito podía «aprender» a predecir fluctuaciones de temperatura futuras.
«Parece que nuestro modelo describe bastante bien los experimentos sobre aprendizaje de amebas», dice Di Ventra. Advierte que hay un gran salto entre la simple respuesta de una célula animal solitaria y las habilidades cognitivas de especies desarrolladas, pero añade que no hay duda que un conjunto combinado de modelos de circuitos simples tendrán un comportamiento más complejo. «Esto es de hecho lo que ahora estamos interesados en estudiar», dice.
Pero otros no se dejan convencer de que el comportamiento de las amebas pueda ser explicado por un modelo basado en un circuito. «Bajo mi punto de vista la simulación no es una adecuada aproximación para semejante problema biológico profundo como es la inteligencia», dice Guenter Albrecht-Buehler de Northwestern University Medical School en Chicago. «Necesitamos encontrar cómo es realizado en células vivas». Señala que los modelos electrónicos pueden tener memoria genética simulada, pero esto no nos ayuda a entender cómo las células consiguen este truco particular. «Encontrar la doble hélice del ADN fue el logro que realmente importó», dice.
Klaas Hellingwerf de la Universidad de Amsterdam en Holanda cuestiona la definición del comportamiento de la ameba que usa el equipo de Di Ventra. Dice tener dudas en llamar a esto «aprender» o «inteligencia». Detectar y anticipar señales regulares no implica aprendizaje, explica. «Creo que aprendizaje implica más, por ejemplo, memoria asociativa». Un ejemplo de memoria asociativa sería si las células aprendieran una respuesta a un estímulo y pudieran entonces usarla para enfrentarse a un estímulo nuevo pero similar al primero.

Este artículo es básicamente una traducción de una noticia aparecida en New Scientist.

Fuentes y referencias:
Artículo en ArXiv.