Las plantas y los cerebros son más parecidos de lo que se podría pensar, según descubrieron un grupo de científicos de Salk. Las reglas matemáticas que rigen cómo crecen las plantas son similares a cómo las células cerebrales crean las conexiones. El nuevo estudio, publicado en Current Biology, y basado en datos de escaneo láser 3D de plantas, sugiere que puede haber reglas universales lógicas que gobiernan el crecimiento ramificado a través de una gran cantidad de sistemas biológicos.
«Nuestro proyecto fue motivado por la pregunta de si, a pesar de toda la diversidad que vemos en las formas vegetales, hay alguna forma o estructura que comparten todas ellas», dice Saket Navlakha, profesor asistente en el Centro de Salk de Biología Integrativa y autor principal del documento. «Descubrimos que existe; y, sorprendentemente, la variación en cómo las ramas se distribuyen en el espacio puede ser descrito matemáticamente por algo llamado ‘función gaussiana’, que también se conoce como una campana de Gauss”.
Las plantas, siendo inmóviles, tienen que encontrar estrategias creativas para ajustar su arquitectura y así hacer frente a desafíos ambientales, como encontrarse a la sombra de una vecina. La diversidad de formas vegetales, desde las altas secuoyas hasta el tomillo o hierbaluna, es un signo visible de estas estrategias, pero Navlakha se preguntó si había algún principio organizador invisible subyacente. Para averiguarlo, su equipo utilizó tecnología de escaneo 3D de alta precisión para medir la arquitectura de las plantas jóvenes en el tiempo y cuantificar su crecimiento de formas que pudieran analizarse matemáticamente.
«Esta colaboración surgió de una conversación que Saket y yo tuvimos poco después de su llegada a Salk», dice el profesor y director del Laboratorio de Biología Celular y Molecular de Plantas Joanne Chory, quien, además de Cátedra Howard H. y Maryam R. Newman en Biología Vegetal, es también un investigador en Howard Hughes Medical y uno de los coautores del documento. «Hemos podido financiar nuestros estudios gracias al programa de becas de innovación de Salk y al Instituto Médico Howard Hughes«.
El equipo comenzó con tres cultivos agrícolas de amplio uso: el sorgo, el tomate y el tabaco. Los investigadores cultivaron las plantas a partir de semillas en condiciones que las plantas podrían experimentar de forma natural (sombra, luz ambiente, luz alta, calor alto y sequía). Cada pocos días durante un mes, el autor principal Adam Conn analizó cada planta para capturar digitalmente su crecimiento. En total, Conn analizó casi 600 plantas.
«Básicamente escaneamos las plantas como si escanearas un trozo de papel», dice Conn, asistente de investigación de Salk. «Pero en este caso la tecnología es 3D y nos permite capturar una forma completa: la arquitectura completa de cómo la planta crece y distribuye las ramas en el espacio».
La representación digital de cada planta se denomina nube de puntos, un conjunto de coordenadas 3D en el espacio que pueden ser analizadas computacionalmente. Con los nuevos datos, el equipo construyó una descripción estadística de las formas teóricamente posibles que pueden adoptar las plantas a través del estudio de la función de densidad de ramas de la planta. La función de densidad de ramas representa la probabilidad de encontrar una rama un punto cualquiera en el espacio que rodea una planta.
Este modelo reveló tres propiedades de crecimiento: separabilidad, auto-similitud y una función de densidad de ramas Gaussiana. Separabilidad significa que el crecimiento en una dirección espacial es independiente del crecimiento en otras direcciones. Según Navlakha, esta propiedad significa que el crecimiento es muy simple y modular, lo que puede permitir que las plantas sean más resistentes a cambios en su entorno. La auto-similitud significa que todas las plantas tienen la misma forma subyacente, aunque algunas plantas puedan crecer un poco más en una dirección o en otra. En otras palabras, las plantas no usan diferentes reglas estadísticas para crecer en sombra que para crecer bajo luz brillante. Por último, el equipo halló que, independientemente de las especies de plantas o las condiciones de crecimiento, los datos de densidad de ramas siguieron una distribución gaussiana que se trunca en el límite de la planta. Básicamente, esto dice que el crecimiento de la rama es más denso cerca del centro de la planta y se vuelve menos denso conforme se aleja, siguiendo una campana de Gauss.
El alto nivel de eficiencia evolutiva sugerido por estas propiedades es sorprendente. A pesar de que sería ineficiente para las plantas desarrollar diferentes reglas de crecimiento para cada tipo de condición ambiental, los investigadores no esperaban encontrar que las plantas fueran tan eficientes como para desarrollar únicamente una sola forma funcional. [¿Podría ser esto un ejamplo de cómo la evolución sigue el camino de menor resistencia que vimos en esta historia?] Las propiedades que identificaron en este trabajo pueden ayudar a los investigadores a evaluar nuevas estrategias para cultivos diseñados genéticamente.
Estudios anteriores de uno de los autores del documento, Charles Stevens, profesor del Laboratorio de Neurobiología Molecular de Salk, encontraron las mismas tres propiedades matemáticas en el estudio de neuronas cerebrales. «La similitud entre las ramificaciones neuronales y los brotes de las plantas es bastante sorprendente, y hace suponer que debería existir una razón subyacente», dice Stevens. «Probablemente, ambas necesitan cubrir un territorio tan completamente como sea posible, pero de una manera muy escasa para no interferir entre sí».
Artículo original publicado por Salk. Revisado y traducido por ¡QFC!
