Ação pegajosa à distância: pensando sem cérebro

Estudos em fungos viscosos sem cérebro revelam que eles usam sinais físicos para decidir onde crescer.

Se você não tivesse cérebro, ainda conseguiria descobrir onde estava e navegar ao seu redor? Graças a novas pesquisas sobre fungos viscosos, a resposta pode ser “sim”. Cientistas do Instituto Wyss da Universidade de Harvard e do Allen Discovery Center da Universidade Tufts descobriram que um fungo viscoso sem cérebro chamado Physarum polycephalum usa seu corpo para detectar sinais mecânicos no ambiente circundante e realiza cálculos semelhantes ao que chamamos de “pensamento” para decidir em que direção crescer com base nessa informação. Ao contrário de estudos anteriores com Physarum, esses resultados foram obtidos sem fornecer ao organismo nenhum sinal alimentar ou químico que influenciasse seu comportamento. O estudo foi publicado hoje (15 de julho de 2021) na revista Materiais avançados.

“As pessoas estão cada vez mais interessadas em Physarum porque não tem cérebro, mas ainda pode realizar muitos dos comportamentos que associamos ao pensamento, como resolver labirintos, aprender coisas novas e prever eventos”, disse a primeira autora Nirosha Murugan, ex-membro do Allen Discovery Center que agora é professor assistente na Algoma University em Ontário, Canadá. “Descobrir como a vida protointeligente consegue fazer esse tipo de computação nos dá mais informações sobre os fundamentos da cognição e do comportamento animal, incluindo o nosso.”

Nesta foto, um espécime do fungo viscoso Physarum polycephalum optou por crescer na lateral de uma placa de Petri com três discos de vidro, em vez de na lateral com um disco de vidro. Crédito: Nirosha Murugan, laboratório Levin, Universidade Tufts e Instituto Wyss da Universidade de Harvard

Ação pegajosa à distância

Os fungos viscosos são organismos semelhantes a amebas que podem atingir vários metros de comprimento e ajudam a quebrar a matéria em decomposição no meio ambiente, como troncos apodrecidos, cobertura morta e folhas mortas. Um único Physarum criatura consiste em uma membrana contendo muitos núcleos celulares flutuando dentro de um citoplasma compartilhado, criando uma estrutura chamada sincício. Physarum move-se transportando seu citoplasma aquoso para frente e para trás ao longo de todo o comprimento de seu corpo em ondas regulares, um processo único conhecido como shuttle streaming.

“Com a maioria dos animais, não conseguimos ver o que está a mudar dentro do cérebro à medida que o animal toma decisões. Physarum oferece uma oportunidade científica realmente emocionante porque podemos observar suas decisões sobre para onde se mover em tempo real, observando como o comportamento do seu ônibus espacial muda”, disse Murugan. Embora estudos anteriores tenham mostrado que Physarum se move em resposta a produtos químicos e à luz, Murugan e sua equipe queriam saber se seria possível tomar decisões sobre para onde se mover com base apenas em sinais físicos de seu ambiente.

Esta série de fotos de lapso de tempo mostra um espécime de Physarum crescendo em um padrão generalizado de “tamponamento” por aproximadamente 13 horas, estendendo-se então um longo crescimento em direção à lateral da placa com três discos. Crédito: Nirosha Murugan, laboratório Levin, Universidade Tufts e Instituto Wyss da Universidade de Harvard

Os pesquisadores colocaram Physarum amostras no centro de placas de Petri revestidas com um gel de ágar semiflexível e colocadas um ou três pequenos discos de vidro próximos uns dos outros sobre o gel em lados opostos de cada placa. Eles então permitiram que os organismos crescessem livremente no escuro ao longo de 24 horas e rastrearam seus padrões de crescimento. Nas primeiras 12 a 14 horas, o Physarum cresceu uniformemente em todas as direções; depois disso, porém, os espécimes estendiam um longo ramo que crescia diretamente sobre a superfície do gel em direção à região dos três discos em 70% das vezes. Notavelmente, o Physarum optou por crescer em direção à massa maior sem primeiro explorar fisicamente a área para confirmar que ela realmente continha o objeto maior.

Como ele realizou essa exploração do entorno antes de ir fisicamente para lá? Os cientistas estavam determinados a descobrir.

É tudo relativo

Os pesquisadores experimentaram diversas variáveis ​​para ver como elas impactavam de Physarum decisões de crescimento, e notaram algo incomum: quando empilharam os mesmos três discos um sobre o outro, o organismo pareceu perder a capacidade de distinguir entre os três discos e o disco único. Cresceu em ambos os lados do prato a taxas aproximadamente iguais, apesar do facto de os três discos empilhados ainda terem maior massa. Claramente, Physarum estava usando outro fator além da massa para decidir onde cultivar.

Neste GIF, um espécime do fungo viscoso Physarum polycephalum optou por crescer na lateral de uma placa de Petri com três discos de vidro, em vez de na lateral com um disco de vidro. Crédito: Nirosha Murugan, laboratório Levin, Universidade Tufts e Instituto Wyss da Universidade de Harvard

Para descobrir a peça que faltava no quebra-cabeça, os cientistas usaram modelagem computacional para criar uma simulação de seu experimento para explorar como a mudança na massa dos discos impactaria a quantidade de tensão (força) e deformação (deformação) aplicada ao semi- gel flexível e o crescimento anexado Physarum. Como esperado, massas maiores aumentaram a quantidade de deformação, mas a simulação revelou que os padrões de deformação produzidos pelas massas mudavam, dependendo da disposição dos discos.

“Imagine que você está dirigindo em uma rodovia à noite e procurando uma cidade para parar. Você vê dois arranjos diferentes de luz no horizonte: um único ponto brilhante e um aglomerado de pontos menos brilhantes. Embora o ponto único seja mais brilhante, o aglomerado de pontos ilumina uma área mais ampla que tem mais probabilidade de indicar uma cidade, e então você vai para lá”, disse o coautor Richard Novak, Ph.D., engenheiro-chefe da equipe do Instituto Wyss. “Os padrões de luz neste exemplo são análogos aos padrões de tensão mecânica produzidos por diferentes arranjos de massa no nosso modelo. Nossos experimentos confirmaram que Physarum podemos senti-los fisicamente e tomar decisões com base em padrões, e não simplesmente na intensidade do sinal.”

A investigação da equipa demonstrou que esta criatura sem cérebro não estava simplesmente a crescer em direcção à coisa mais pesada que conseguia sentir – estava a tomar uma decisão calculada sobre onde crescer com base nos padrões relativos de tensão que detectava no seu ambiente.

Mas como foi detectar esses padrões de tensão? Os cientistas suspeitavam que tinha a ver com de Physarum capacidade de contrair e puxar ritmicamente seu substrato, porque a pulsação e a detecção das mudanças resultantes na deformação do substrato permitem que o organismo obtenha informações sobre seu entorno. Outros animais têm proteínas de canais especiais em suas membranas celulares, chamadas proteínas semelhantes a TRP, que detectam alongamento, e o coautor e diretor fundador do Wyss Institute, Donald Ingber, MD, Ph.D, havia mostrado anteriormente que uma dessas proteínas TRP medeia a mecanosensor em células humanas . Quando a equipe criou um potente medicamento bloqueador dos canais TRP e o aplicou em Physarumo organismo perdeu a capacidade de distinguir entre massas altas e baixas, selecionando apenas a região de alta massa em 11% dos ensaios e selecionando regiões de alta e baixa massa em 71% dos ensaios.

“Nossa descoberta do uso da biomecânica por esse fungo viscoso para sondar e reagir ao ambiente circundante ressalta o quão cedo essa habilidade evoluiu nos organismos vivos e quão intimamente relacionados estão a inteligência, o comportamento e a morfogênese. Neste organismo, que cresce para interagir com o mundo, a sua mudança de forma é o seu comportamento. Outra investigação mostrou que estratégias semelhantes são utilizadas por células de animais mais complexos, incluindo neurónios, células estaminais e células cancerígenas. Este trabalho em Physarum oferece um novo modelo para explorar as maneiras pelas quais a evolução usa a física para implementar a cognição primitiva que impulsiona a forma e a função”, disse o autor correspondente Mike Levin, Ph.D., membro do corpo docente associado da Wyss que também é o Vannevar Bush é presidente e diretor do Allen Discovery Center da Tufts University.

A equipe de pesquisa continua seu trabalho em Physarum, incluindo a investigação do momento em que toma a decisão de mudar o seu padrão de crescimento de uma amostragem generalizada do seu ambiente para um crescimento direccionado para um alvo. Eles também estão explorando como outros fatores físicos, como a aceleração e o transporte de nutrientes, poderiam afetar o crescimento e o comportamento dos animais. Physarum.

“Este estudo confirma mais uma vez que as forças mecânicas desempenham um papel tão importante no controle do comportamento e do desenvolvimento celular quanto os produtos químicos e os genes, e o processo de mecanosensação descoberto neste organismo simples e sem cérebro é surpreendentemente semelhante ao que é visto em todos os seres humanos. espécies, incluindo humanos”, disse Ingber. “Assim, uma compreensão mais profunda de como os organismos usam informações biomecânicas para tomar decisões nos ajudará a compreender melhor nossos próprios corpos e cérebros, e talvez até fornecerá informações sobre novas formas de computação bioinspiradas.” Ingber também é professor Judah Folkman de Biologia Vascular na Harvard Medical School e no Boston Children's Hospital, e professor de Bioengenharia na Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences.

Referência: “A mecanosensação medeia a tomada de decisões espaciais de longo alcance em um organismo aneural” por Nirosha J. Murugan, Daniel H. Kaltman, Paul H. Jin, Melanie Chien, Ramses Martinez, Cuong Q. Nguyen, Anna Kane, Richard Novak, Donald E. Ingber e Michael Levin, 15 de julho de 2021, Materiais avançados.
DOI: 10.1002/adma.202008161

Autores adicionais do artigo incluem Daniel Kaltman, Paul Jin, Melanie Chien e Cuong Nguyen do Allen Center for Discovery da Tufts University, Ramses Flores do Wyss Institute e Anna Kane do Allen Center e do Wyss Institute.

Esta pesquisa foi apoiada pelo programa Allen Discovery Center através do The Paul G. Allen Frontiers Group, Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) sob o Acordo Cooperativo Número HR0011-18-2-0022, o programa Lifelong Learning Machines da DARPA/MTO e o Wyss Institute da Universidade de Harvard.