Znanstvenici su otkrili da se stanice mogu “prilagoditi i učiti” kroz interakciju s okolinom, slično osnovnom procesu donošenja odluka.
Nedavna istraživanja otkrila su fascinantnu činjenicu: čak i pojedinačne stanice mogu učiti, bez potrebe za složenim mozgovima ili živčanim sustavima. Ovo otkriće moglo bi potpuno redefinirati naše razumijevanje staničnog ponašanja i imati značajan utjecaj na medicinu, osobito u borbi protiv otpornosti na liječenje.
Učenje bez mozga?
Znanstvenici iz Centra za regulatornu genomiku (CRG) u Barceloni i Medicinskog fakulteta Sveučilišta Harvard otkrili su da se stanice mogu prilagoditi i učiti kroz interakciju s okolinom, slično osnovnom procesu donošenja odluka. Ovaj fenomen nadilazi genetsko programiranje, pokazujući staničnu sposobnost prilagodbe kroz jednostavan oblik učenja poznat kao habituacija.
“Umjesto da slijede unaprijed programirane genetske upute, stanice se uzdižu na razinu entiteta opremljenih vrlo osnovnim oblikom donošenja odluka temeljenim na učenju iz okoline,” objasnio je Jeremy Gunawardena, izvanredni profesor sistemske biologije na Medicinskom fakultetu Sveučilišta Harvard.
Habituacija, na kojoj se temeljilo istraživanje, odnosi se na proces u kojem ponovljeni podražaj s vremenom izaziva sve slabiju reakciju. Primjeri uključuju čovjeka koji prestaje primjećivati otkucaje sata ili bljeskanje svjetla. Znanstvenici su otkrili da se slična ponašanja mogu vidjeti kod jednoćelijskih organizama, što osporava dosadašnje pretpostavke o tome što se smatra učenjem.
Putovanje u svijet inteligencije stanica
Ovo istraživanje nastavlja raspravu koja traje od početka 20. stoljeća, kada su biolozi prvi put sugerirali da jednostanični organizmi mogu pokazivati ponašanja slična učenju. Daljnja istraživanja iz 1970-ih i 1980-ih donijela su dodatne dokaze, no tek suvremene računalne simulacije omogućile su dublje razumijevanje mehanizama iza ovog fenomena.
“Jednostanični organizmi uvelike se razlikuju od životinja koje imaju mozgove. Ako mogu “učiti,” to znači da koriste unutarnje molekularne mreže koje na neki način oponašaju funkcije neuronskih mreža u mozgu. Još uvijek nije poznato kako to uspijevaju, što je upravo razlog zašto smo odlučili istražiti ovo pitanje,” objasnila je dr. Rosa Martinez iz Centra za regulatornu genomiku.
Stanice postižu ovo ponašanje kroz biokemijske procese, poput dodavanja ili uklanjanja fosfatnih oznaka na proteinima, što funkcionira kao binarni kod u računalima. Simulacije su omogućile istraživačima da dekodiraju stanični “kemijski jezik” i analiziraju promjene u reakcijama na ponovljene podražaje tijekom vremena.
Ključni mehanizmi
Istraživači su se usredotočili na dva ključna biokemijska kruga:
- Negativne povratne veze: Ovi mehanizmi prekidaju procese kada uvjeti dosegnu određeni prag, slično termostatu koji isključuje grijanje kada se postigne željena temperatura.
- Nekoherentne unaprijedne petlje: Signali u ovim krugovima istovremeno aktiviraju i deaktiviraju procese, poput svjetla koje se aktivira pokretom, a potom se gasi nakon određenog vremena.
Rezultati simulacija pokazali su da stanice kombiniraju ove krugove kako bi razvile fino podešene odgovore, uključujući karakteristike habituacije koje su do sada bile zabilježene samo kod složenijih organizama. Neki odgovori su trenutni, dok drugi utječu na buduće reakcije, što upućuje na oblik “memorije” na staničnoj razini.
“Smatramo da ovo može biti oblik memorije na staničnoj razini, koja omogućuje stanicama da odmah reagiraju, ali i da utječu na buduće odgovore,” dodala je dr. Martinez.
Medicinske implikacije
Otkrivanje sposobnosti stanica da stanice “uče” nosi velike implikacije za medicinu. Pojave poput otpornosti stanica raka na kemoterapiju ili razvoj otpornosti bakterija na antibiotike mogle bi se bolje razumjeti i spriječiti uz pomoć ovih uvida.
“Naš krajnji cilj u računalnoj biologiji je učiniti život programabilnim poput računala,” istaknula je Martinez. Računalne simulacije omogućuju znanstvenicima da se usmjere na pokuse s najvećim potencijalom, štedeći vrijeme i resurse.
“Ovaj pristup može nam pomoći da se posvetimo temeljnim pitanjima i ostvarimo nova otkrića,” zaključila je.
Pozdrav svima! Hvala što čitate Kozmos.hr! Ja sam Ivan i dugi niz godina pišem o svermiu, astronomiji, znanosti, povijesti i arheologiji, a imao sam priliku sudjelovati i u dokumentarcima Science Discovery-ja te History Channel-a.
