El crecimiento en plantas y neuronas sigue pautas matemáticas similares.
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Según investigadores del Instituto Salk, el desarrollo de las plantas y el cerebro tienen en común mucho más de lo que a primera vista parece: es dirigido por las misma propiedades matemáticas.
El estudio está basado en datos 3D sobre la ramificación en las plantas y en cómo las neuronas se conectan unas a otras en el cerebro. Parece que en ambos casos subyacen las mismas propiedades matemáticas, por lo que quizás haya reglas universales que puedan aplicarse a muchos sistemas biológicos.
“Nuestro proyecto estaba motivado por la pregunta de si, a pesar de la diversidad que vemos hoy en día en las plantas, hay alguna forma o estructura que compartan entre sí”, dice Saket Navlakha. Añade que, efectivamente, es así, pues descubrieron sorprendidos que la variación en cómo las ramas se distribuyen en el espacio puede ser descrita matemáticamente por una función gaussiana o función normal, es decir, por famosa campana de Gauss.
Las plantas son inmóviles, así que tienen que optar por estrategias creativas de adaptación que ajusten su arquitectura a los distintos desafíos, como puede ser la sombra proyectada por una planta vecina. La diversidad de formas de las plantas es un signo visible de este tipo de estrategias, según Navlakha. Pero este investigador se preguntó si, a pesar de esta variedad, había algún principio subyacente a todos los casos. Así que él y el resto del equipo de investigadores usaron un sistema de escaneo en 3D para medir la arquitectura de distintas plantas y analizaron matemáticamente el resultado.
Empezaron con las plantas de sorgo, tomate y tabaco, plantándolas a partir de semillas en condiciones controladas de luz, temperatura y humedad. Cada pocos días durante un mes escaneaban las 600 plantas del experimento, lo que permitía adquirir datos completos sobre el crecimiento de las plantas y de la distribución de ramas en el espacio a lo largo del tiempo. A cada planta se la representó entonces como una nube de puntos en un espacio tridimensional con sus coordenadas correspondientes. Esto permitió, además, calcular la función de densidad de ramas.
Entonces desarrollaron un modelo que les permitió estudiar tres propiedades sobre el crecimiento de las plantas: separabilidad, autosemejanza y una función gaussiana de densidad de ramas.
La separabilidad significa que se crece en una dirección espacial que es independiente de las otras direcciones de crecimiento, lo que viene a decir que el crecimiento es muy simple y modular. Esto, según los investigadores implicados, hace que las plantas sean más resistentes a cambios en el ambiente.
La autosemejanza viene a significar que todas las plantas tienen una misma forma subyacente, incluso cuando esta puede ser aplastada en una dirección y estirada en otra. Según esto, las plantas no usan reglas estadísticas diferentes para crecer en la sombra que cuando o hacem a plena luz.
Finalmente, los investigadores descubrieron que, independiente de la especie o de las condiciones ambientales, la densidad de ramas seguía una distribución gaussiana que es truncada en los bordes de la planta. Esto vendría a significar que el crecimiento de ramas es más denso cerca del centro de la planta y se hace menos denso según nos alejamos de ese centro según una campana de Gauss.
En un trabajo anterior de uno de los autores de este mismo estudio, Charles Stevens, se encontró que las mismas tres propiedades matemáticas se dan en las neuronas del cerebro. Según Stevens, las similitudes entre ramificación neuronal y en las plantas es bastante sorprendente, por lo que debe de haber una razón subyacente. “Probablemente en ambos casos se necesita cubrir un territorio tan completamente como sea posible, pero de una manera muy dispersa de tal modo que no se interfieran unas con otras”, añade.
El alto nivel de eficiencia evolutiva sugiere que estas propiedades son sorprendentes en plantas. Aunque sería ineficiente para las plantas evolucionar hasta tener reglas de crecimiento distintas para diferentes condiciones ambientales, los investigadores no esperaban encontrar plantas que fueran tan eficientes como para desarrollar una única forma funcional. Según los investigadores, las propiedades que han encontrado en este estudio pueden ayudar a otros investigadores a evaluar nuevas estrategias para modificar genéticamente cultivos.
El próximo desafío para este equipo de investigadores es identificar qué habría detrás de estas estrategias a nivel molecular que dirigen estos cambios. “Podríamos ver si hay desviaciones de estos principios en especies agrícolas y quizás se pueda usar este conocimiento en la selección de plantas que mejoren los cultivos”, dice Navlakha
Sin embargo, no deja de ser arriesgada la extrapolación de estas conclusiones a todo tipo de plantas. Las palmeras, cicas y otras plantas usan arquitecturas distintas. Además, los sorprende de un fenómeno cualquier no es que siga una distribución normal, pues se llama así precisamente porque es lo más habitual y normal, sea en seres vivos o en objetos inanimados.
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Fuentes y referencias:
Artículo original I. [2]
Artículo original II. [3]
Ilustración: Salk Institute.