Недавние исследования Центра геномной регуляции в Барселоне и медицинской школы Гарварда показывают, что даже самые простые формы жизни обладают способностью к обучению. Это революционное исследование, опубликованное в журнале Current Biology, ставит под сомнение давно установленные биологические концепции.
Исследование сосредоточено на типе обучения, известном как привыкание, при котором организмы со временем привыкают к стимулам. Хотя привыкание наблюдалось у различных животных, его присутствие у одноклеточных организмов не было тщательно исследовано до настоящего времени.
Предыдущие исследования 1970-х и 1980-х годов указывали на наличие привыкания у инфузорий, одноклеточных организмов с более чем 3 500 описанными видами. Текущие исследования направлены на подтверждение этих подозрений относительно их обучающих возможностей. Соавтор исследования Роса Мартинес заявила: «Эти существа очень отличаются от животных с мозгами. Обучение означает использование их внутренних молекулярных сетей, которые функционируют аналогично нейронным сетям в мозге. Никто не знает, как они это делают, поэтому мы подумали, что это вопрос, который стоит исследовать.»
Вместо традиционных лабораторных методов исследователи использовали компьютерные симуляции для расшифровки клеточной коммуникации. Этот подход показал, как взаимодействия внутри клеток изменяются при повторном воздействии на них одних и тех же стимулов.
Не углубляясь в сложные детали, стоит отметить, что симуляции показали, что клетки используют комбинацию молекулярных схем для ответа на различные стимулы. Интересно, что время реакции может варьироваться в зависимости от стимула, что может указывать на наличие клеточной памяти.
Это открытие поднимает важные вопросы о значении для понимания жизни на Земле. Признание способности клеток к обучению может быть решающим для научных, биологических и медицинских исследований, потенциально объясняя такие явления, как устойчивость раковых клеток к химиотерапии и иммунитет бактерий к антибиотикам.
Следующий вызов заключается в переводе этих моделей и симуляций в лабораторные эксперименты. Доктор Роса Мартинес подчеркнула важность этой будущей работы.