Las células individuales son capaces de aprender, según un estudio dirigido por un equipo del Centro de Regulación Genómica (CRG) y la Harvard Medical School en Boston. Se trata de un comportamiento que se consideraba exclusivo de animales con cerebro y sistemas nerviosos complejos
Los hallazgos, publicados en la revista Current Biology, podrían representar un cambio importante en cómo percibimos las unidades fundamentales de la vida.
"Las células se consideran ahora entidades con una capacidad muy básica de toma de decisiones basada en el aprendizaje de sus entornos, en lugar de entidades que siguen instrucciones genéticas preprogramadas," dice Jeremy Gunawardena, profesor asociado de Biología de Sistemas en la Facultad de Medicina de Harvard y coautor del estudio.
El estudio analizó la habituación, el proceso de aprendizaje por el cual un organismo deja de responder gradualmente a un estímulo repetido. Es el mismo mecanismo por el cual los humanos dejan de oír el tic-tac de un reloj o se distraen menos con las luces intermitentes. Este tipo de aprendizaje es básico y se ha estudiado extensamente en animales con sistemas nerviosos complejos.
Si existen comportamientos parecidos a escala celular es un debate polémico. Los experimentos de principios del siglo XX con el ciliado unicelular Stentor roeselii fueron los primeros en demostrar un comportamiento que se asemejaba al aprendizaje, pero los estudios se pasaron por alto y fueron descartados. En las décadas de 1970 y 1980, se encontraron signos de habituación en otros ciliados, y los experimentos modernos han seguido añadiendo más peso a la teoría.
"Estas criaturas son muy diferentes de los animales con cerebro. Aprender significaría que utilizan redes moleculares internas que de alguna manera realizan funciones similares a las que realizan las redes de neuronas en el cerebro. Nadie sabe cómo son capaces de hacer esto, así que pensamos que era una cuestión que debía explorarse", explica Rosa Martínez, coautora del estudio e investigadora del Centro de Regulación Genómica (CRG).
Las células dependen de las reacciones bioquímicas para procesar la información. Por ejemplo, la adición o eliminación de una etiqueta de fosfato de la superficie de una proteína hace que esta se encienda o se apague. Para rastrear cómo las células procesan la información, en lugar de trabajar con células en placas de laboratorio, el equipo utilizó simulaciones computacionales basadas en ecuaciones matemáticas para monitorear estas reacciones y decodificar el "lenguaje" de la célula. Esto les permitió ver cómo cambiaban las interacciones moleculares dentro de las células cuando se exponían al mismo estímulo una y otra vez.
En concreto, el estudio se centró en dos circuitos moleculares comunes: los bucles de retroalimentación negativa y los bucles de retroalimentación incoherentes. En la retroalimentación negativa, la salida de un proceso inhibe su propia producción, como un termostato que apaga la calefacción cuando una habitación alcanza una cierta temperatura. En bucles de avance incoherentes, una señal activa simultáneamente un proceso y su inhibidor, como una luz que se activa por movimiento con un temporizador. Después de detectar movimiento, la luz se apaga automáticamente después de un cierto período de tiempo.
Las simulaciones sugieren que las células utilizan una combinación de al menos dos de estos circuitos moleculares para afinar su respuesta a un estímulo y reproducir todas las características distintivas de la habituación que se observan en los seres vivos más complejas. Uno de los hallazgos clave es el requisito de "separación a escala de tiempo" en el comportamiento de los circuitos moleculares, donde algunas reacciones ocurren mucho más rápido que otras.
"Creemos que esto podría ser un tipo de 'memoria' a nivel celular, que permite a las células reaccionar inmediatamente e influir en una respuesta futura", explica Martínez.
El hallazgo también puede iluminar un debate entre la neurociencia y la investigación cognitiva. Durante años, estos dos grupos han tenido diferentes puntos de vista sobre cómo la fuerza de habituación se relaciona con la frecuencia o intensidad de la estimulación. Los neurocientíficos se centran en el comportamiento observable, señalando que los organismos muestran una habituación más fuerte con estímulos más frecuentes o menos intensos.
Los científicos cognitivos, sin embargo, insisten en probar la existencia de cambios internos y la formación de la memoria después de haberse producido la habituación. Al seguir su metodología, la habituación parece ser más fuerte para estímulos menos frecuentes o más intensos.
El estudio muestra que el comportamiento de los modelos se alinea con ambos puntos de vista. Durante la habituación, la respuesta disminuye más con estímulos más frecuentes o menos intensos, pero después de la habituación, la respuesta a un estímulo común también es más fuerte en estos casos.
"Los neurocientíficos y los científicos cognitivos han estado estudiando procesos que son básicamente dos caras de la misma moneda", dice Gunawardena. "Creemos que las células individuales podrían surgir como una herramienta poderosa para estudiar los fundamentos del aprendizaje".
La investigación profundiza en nuestra comprensión de la forma en que el aprendizaje y la memoria operan en el nivel más básico de la vida. Si las células individuales pueden "recordar", esto también podría ayudar a explicar cómo las células cancerosas desarrollan resistencia a la quimioterapia o cómo las bacterias se vuelven resistentes a los antibióticos, situaciones en las que las células parecen "aprender" de su entorno.
Sin embargo, las predicciones deben confirmarse con datos biológicos del mundo real. El estudio utilizó modelos matemáticos para explorar el concepto de aprendizaje en las células, ya que les permitió probar muchos escenarios diferentes rápidamente para ver cuáles valía la pena investigar más a fondo en experimentos reales.
El trabajo podría sentar las bases para que los científicos experimentales diseñen experimentos de laboratorio y prueben estas predicciones.
"El objetivo de la biología computacional es hacer que la vida sea tan programable como un ordenador, pero los experimentos de laboratorio pueden ser costosos y llevar mucho tiempo", afirma Rosa Martínez, que trabaja en el Barcelona Collaboratorium, una iniciativa conjunta entre el CRG y el EMBL Barcelona diseñada específicamente para avanzar en la investigación basada en modelos matemáticos para abordar grandes cuestiones de la biología.
“Nuestro enfoque puede ayudarnos a priorizar qué experimentos tienen más probabilidades de producir resultados que valgan la pena, ahorrando tiempo y recursos y conduciendo a nuevos avances,” añade. "Creemos que puede ser útil para abordar muchas otras cuestiones fundamentales".
