Новое революционное исследование показывает, что отдельные клетки могут быть способны к обучению без необходимости в сложном мозге и нервной системе.
Ученые из Центра геномной регуляции (CRG) в Барселоне и Гарвардской медицинской школы в Бостоне недавно опубликовали свою работу в журнале Current Biology. Их работа открывает новые горизонты, которые могут повлиять на будущее медицины, предоставляя более глубокое понимание того, как определенные заболевания могут сопротивляться лечению.
Содержание
Клетки учатся на собственном опыте
«Вместо того чтобы следовать заранее запрограммированным генетическим инструкциям, клетки представляют собой сущности, оснащенные очень простой формой принятия решений, основанной на обучении из окружающей среды», – пояснил соавтор исследования Джереми Гунавардена, доцент системной биологии в Гарвардской медицинской школе.
Наблюдения биологов включали привыкание – одну из простейших форм обучения, при которой организм адаптируется к повторяющемуся стимулу и начинает его игнорировать. Примеры включают тиканье часов или мигающий свет – стимулы, которые в конечном итоге отходят на второй план для людей, поскольку наше восприятие начинает игнорировать их через некоторое время.
С начала XX века биологи спорили об исследованиях, указывающих на поведение, подобное обучению, у одноклеточных инфузорий. Исследования активизировались в 1970-х и 1980-х годах, и текущие исследования предоставляют дополнительные убедительные доказательства способности клеток к обучению.
Изучение клеточного обучения
«Эти создания сильно отличаются от животных с мозгом», – говорит соавтор Роза Мартинес из Центра геномной регуляции (CRG) в Барселоне. «Обучение означало бы, что они используют внутренние молекулярные сети, которые каким-то образом выполняют функции, аналогичные функциям нейронных сетей в мозге».
«Никто не знает, как они это делают, поэтому мы подумали, что этот вопрос необходимо изучить», – сказала Мартинес.
Клетки обрабатывают информацию посредством биохимических реакций, таких как добавление или удаление фосфатной метки к белку, чтобы включить или выключить его, как двоичный код. Команда смоделировала эти химические взаимодействия на компьютере. Биологи выбрали этот метод, потому что он позволил им протестировать множество сценариев быстрее, чем настройка многих наблюдений.
Математический анализ позволил исследователям расшифровать химический язык клетки по мере того, как ее реакция на повторяющиеся стимулы менялась со временем.
Биологи сосредоточились на петлях отрицательной обратной связи и некогерентных петлях прямой связи, чтобы лучше понять, как клетки обрабатывают информацию и реагируют на нее. Петли отрицательной обратной связи описывают информацию, которая сигнализирует о том, что процесс должен закончиться, как термостат, регистрирующий желаемую температуру и выключающий нагрев. В некогерентной петле прямой связи сигнал включает и выключает процесс, например, когда датчик движения включает свет после регистрации движения, но снова выключает его через определенное время.
Доказательства клеточной памяти
Данные, полученные в ходе моделирования, показали, что клетки комбинируют оба типа цепей для развития точно настроенных реакций, включая многие особенности привыкания, обычно регистрируемые у более сложных форм жизни. Интересно, что некоторые реакции происходят гораздо быстрее, чем другие.
«Мы думаем, что это может быть своего рода «память» на клеточном уровне, позволяющая клеткам как реагировать немедленно, так и влиять на будущую реакцию», – объясняет доктор Мартинес.
Разрешение старого противоречия
Исследование также может помочь преодолеть разногласия между позициями когнитивных ученых и нейробиологов в отношении привыкания. Опираясь на наблюдаемое внешнее поведение, нейробиологи указывают, что более высокая частота и менее интенсивные стимулы коррелируют с большей привыкаемостью. Интерес когнитивных ученых к внутренним изменениям и формированию памяти предполагает обратное: что менее частые и более интенсивные стимулы генерируют более сильное привыкание.
Новое исследование проливает свет на то, что происходит нечто более сложное. Пока организм привыкает, более частые и менее интенсивные стимулы приводят к снижению реакции. Однако после привыкания он сильнее реагирует на те же высокочастотные стимулы низкой интенсивности.
«Нейробиологи и когнитивные ученые изучали процессы, которые по сути являются двумя сторонами одной медали», – говорит Гунавардена. «Мы считаем, что отдельные клетки могут стать мощным инструментом для изучения основ обучения».
Будущие медицинские применения
Потенциальная ценность этой работы огромна. С точки зрения медицинской науки, способность раковых клеток развивать устойчивость к химиотерапии или способность бактерий развивать устойчивость к антибиотикам вызывает серьезную озабоченность. Однако понимание того, учатся ли клетки и как они это делают, может значительно повысить эффективность лечения. Хотя для подтверждения смоделированных прогнозов с помощью реальных наблюдений необходимы дальнейшие исследования, даже первоначальные результаты многообещающие.
«Цель вычислительной биологии – сделать жизнь такой же программируемой, как компьютер, но лабораторные эксперименты могут быть дорогостоящими и трудоемкими», – объяснила Мартинес.
«Наш подход может помочь нам определить приоритетность экспериментов, которые, скорее всего, дадут ценные результаты, экономя время и ресурсы и приводя к новым прорывам», – добавила она.
«Мы думаем, что это может быть полезно для решения многих других фундаментальных вопросов», – сказала Мартинес.
Читайте также: Клетки обладают удивительной скрытой системой коммуникации, независимой от ДНК
Комментировать можно ниже в разделе “Добавить комментарий”.