單個(gè)細胞也可能具備學(xué)習能力，這種行為曾被認為是大腦和復雜神經(jīng)系統的專(zhuān)屬功能。這是巴塞羅那基因組調控中心（CRG）與哈佛醫學(xué)院研究團隊在《Current Biology》期刊發(fā)表的新研究成果。這一發(fā)現或將改變我們對生命基本單位的認知。

“細胞不僅僅遵循預設的遺傳指令，還表現出一種通過(guò)環(huán)境學(xué)習進(jìn)行基礎決策的能力，”哈佛醫學(xué)院系統生物學(xué)副教授、共同通訊作者Jeremy Gunawardena說(shuō)道。

研究的核心是“習慣化”現象，即生物體在面對重復刺激時(shí)逐漸減少反應的過(guò)程。比如，人類(lèi)會(huì )逐漸忽略鐘表的嘀嗒聲或閃爍的燈光。這種最低級的學(xué)習形式在復雜神經(jīng)系統的動(dòng)物中已有廣泛研究。

然而，類(lèi)似學(xué)習的行為是否在單細胞層面存在，一直存在爭議。20世紀初，有實(shí)驗在單細胞生物草履蟲(chóng)（Stentor roeselii）中觀(guān)察到類(lèi)似學(xué)習的行為，但當時(shí)這些研究被忽視。隨后，20世紀七八十年代，其他纖毛蟲(chóng)中也發(fā)現了習慣化的跡象，現代研究進(jìn)一步支持了這一理論。

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圖片信息：?jiǎn)渭毎w毛蟲(chóng) Stentor roeseli 的顯微鏡圖像。

“這些單細胞生物與有大腦的動(dòng)物完全不同。如果它們能學(xué)習，這意味著(zhù)它們依賴(lài)內部的分子網(wǎng)絡(luò )，這些網(wǎng)絡(luò )可能在某種程度上發(fā)揮了類(lèi)似神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的功能。但具體如何實(shí)現，我們仍不清楚，這就是我們需要探索的問(wèn)題，”CRG研究員、共同通訊作者Rosa Martinez說(shuō)道。

細胞通過(guò)生化反應處理信息。例如，當蛋白質(zhì)表面添加或移除一個(gè)磷酸基團時(shí)，其狀態(tài)會(huì )發(fā)生切換（開(kāi)或關(guān)）。為了研究細胞如何處理信息，研究團隊采用數學(xué)模型和計算機模擬，取代直接在實(shí)驗室中研究細胞。這種方法幫助他們追蹤分子間的互動(dòng)如何隨著(zhù)重復刺激而發(fā)生變化，并“解讀”細胞的行為模式。

研究特別關(guān)注了兩種常見(jiàn)的分子回路：負反饋回路和不一致前饋回路。在負反饋回路中，某一過(guò)程的結果會(huì )抑制該過(guò)程的繼續，例如當室溫達到設定值時(shí)，恒溫器會(huì )關(guān)閉加熱器。而在不一致前饋回路中，一個(gè)信號同時(shí)激活某一過(guò)程及其抑制器，例如運動(dòng)感應燈會(huì )在檢測到運動(dòng)后點(diǎn)亮，并在一定時(shí)間后自動(dòng)熄滅。

模擬結果顯示，細胞至少結合了這兩種分子回路，來(lái)調整對刺激的響應，從而再現了復雜生命體中的習慣化特征。一個(gè)重要發(fā)現是這些分子回路需要“時(shí)間尺度分離”，即一些反應比其他反應更快。

“我們認為，這種機制可能構成了細胞層面的‘記憶’，既能快速響應，又能影響未來(lái)的反應，” Martinez博士解釋道。

這一發(fā)現還可能為神經(jīng)科學(xué)家與認知科學(xué)家之間長(cháng)期存在的爭論提供新視角。兩者對習慣化強度如何與刺激頻率或強度相關(guān)持有不同觀(guān)點(diǎn)。神經(jīng)科學(xué)家認為，更頻繁或強度較低的刺激會(huì )導致更顯著(zhù)的習慣化，而認知科學(xué)家則關(guān)注刺激后內部變化和記憶的形成，發(fā)現較低頻率或較高強度的刺激似乎會(huì )產(chǎn)生更強的習慣化。

研究表明，模型的行為同時(shí)符合這兩種觀(guān)點(diǎn)。在習慣化過(guò)程中，更頻繁或強度較低的刺激導致反應顯著(zhù)降低；但在習慣化結束后，對于常見(jiàn)刺激的反應在這些情況下也會(huì )更強烈。

“神經(jīng)科學(xué)家和認知科學(xué)家實(shí)際上在研究同一現象的兩個(gè)方面，”Gunawardena說(shuō)道。“我們認為，單細胞可能成為研究學(xué)習基礎原理的強大工具。”該研究進(jìn)一步加深了我們對生命基本層面學(xué)習和記憶機制的理解。

不過(guò)，研究團隊強調，這些理論預測仍需通過(guò)實(shí)際的生物數據驗證。通過(guò)數學(xué)建模和計算機模擬，他們能夠快速測試多種可能性，找出最值得進(jìn)一步研究的方向。

“計算生物學(xué)的終極目標是讓生命像計算機一樣可編程，但實(shí)驗室實(shí)驗往往耗時(shí)費力，”Martinez博士表示。該實(shí)驗室由CRG和歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗室（EMBL）聯(lián)合成立，專(zhuān)注于通過(guò)數學(xué)建模解決生物學(xué)的核心問(wèn)題。

“我們的方法可以幫助優(yōu)先選擇可能產(chǎn)生重要結果的實(shí)驗，從而節省時(shí)間和資源，推動(dòng)新發(fā)現的產(chǎn)生，”Martinez博士補充道。“我們相信，這種方法還可以應用于解決許多其他核心問(wèn)題。”

雜志：Current Biology

DOI：10.1016/j.cub.2024.10.041