Plantas y cerebros crecen según reglas matemáticas similares

Las reglas matemáticas que rigen el crecimiento de las plantas son similares a cómo brotan conexiones en las células cerebrales, según han descubierto científicos del Salk Institute.

El nuevo trabajo, publicado en Current Biology y basado en datos del escaneo láser 3D de plantas, sugiere que puede haber reglas universales de lógica que gobiernan el crecimiento ramificado en muchos sistemas biológicos.

"Nuestro proyecto fue motivado por la cuestión de si, a pesar de toda la diversidad que vemos en las formas vegetales, hay alguna forma o estructura que todos comparten", dice en un comunicado Saket Navlakha, profesor asistente en el Centro de Salk de Biología Integrativa y autor principal del estudio.

"Descubrimos que existe y, sorprendentemente, la variación en cómo se distribuyen las ramas en el espacio puede ser descrita matemáticamente por algo llamado una función gaussiana, que también se conoce como curva de campana".

Siendo inmóviles, las plantas tienen que encontrar estrategias creativas para ajustar su arquitectura para enfrentar los desafíos ambientales, como estar sombreadas por un vecino. La diversidad de las formas vegetales, desde las altas secuoyas hasta el tomillo rastrero, es un signo visible de estas estrategias, pero Navlakha se preguntó si había algún principio organizador invisible en el trabajo.

"Nuestro proyecto fue motivado por la cuestión de si, a pesar de toda la diversidad que vemos en las formas vegetales, hay alguna forma o estructura que todos comparten", dice en un comunicado Saket Navlakha, profesor asistente en el Centro de Salk de Biología Integrativa y autor principal del estudio.

Para averiguarlo, su equipo utilizó tecnología de escaneo 3D de alta precisión para medir la arquitectura de las plantas jóvenes a lo largo del tiempo y cuantificar su crecimiento de formas que pudieran analizarse matemáticamente.

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El equipo comenzó con tres cultivos agrícolas valiosos: sorgo, tomate y tabaco. Los investigadores cultivaron las plantas a partir de semillas en condiciones que las plantas podrían experimentar naturalmente (sombra, luz ambiente, luz alta, calor alto y sequía). Cada pocos días durante un mes, el primer autor Adam Conn exploró cada planta para capturar digitalmente su crecimiento. En total, Conn analizó casi 600 plantas.

"Básicamente escaneamos las plantas como un pedazo de papel", dice Conn, un asistente de investigación de Salk. "Pero en este caso la tecnología es 3D nos permite capturar la arquitectura completa de cómo la planta crece y distribuye las ramas en el espacio".

La representación digital de cada planta se llama nube de puntos, un conjunto de coordenadas 3D en el espacio que puede ser analizado computacionalmente. Con los nuevos datos, el equipo construyó una descripción estadística de formas de plantas teóricamente posibles estudiando la función de densidad de rama de la planta. La función de densidad de rama representa la probabilidad de encontrar una rama en cualquier punto en el espacio que rodea una planta.

Este modelo reveló tres propiedades de crecimiento: separabilidad, auto-similitud y una función de densidad de ramas gaussianas. 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 dejar que las plantas sean más resistentes a los cambios en su entorno.

La auto-similitud significa que todas las plantas tienen la misma forma subyacente, aunque algunas plantas pueden estirarse un poco más en una dirección, o estirarse en otra dirección. En otras palabras, las plantas no usan diferentes reglas estadísticas para crecer en sombra que para crecer en luz brillante.

Por último, el equipo encontró que, independientemente de las especies de plantas o condiciones de crecimiento, los datos de densidad de rama 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 más lejos siguiendo una curva de campana.

El alto nivel de eficiencia evolutiva sugerido por estas propiedades es sorprendente. A pesar de que sería ineficiente para las plantas para desarrollar diferentes reglas de crecimiento para cada tipo de condición ambiental, los investigadores no esperaban encontrar que las plantas serían tan eficientes como para desarrollar sólo una sola forma funcional. Las propiedades que identificaron en este trabajo pueden ayudar a los investigadores a evaluar nuevas estrategias para cultivos de ingeniería genética.

Trabajos anteriores de uno de los autores del documento, Charles Stevens, profesor en el Laboratorio de Neurobiología Molecular de Salk, encontraron las mismas tres propiedades matemáticas en el trabajo en las neuronas cerebrales. "La similitud entre los mandriles neuronales y los brotes de plantas es bastante sorprendente, y parece que debe haber una razón subyacente", dice Stevens. "Probablemente, ambos necesitan cubrir un territorio tan completamente como sea posible, pero de una manera muy escasa para que no interfieran entre sí".

El próximo reto para el equipo es identificar cuáles podrían ser algunos de los mecanismos a nivel molecular que impulsan estos cambios. Navlakha añade: "Podríamos ver si estos principios se desvían en otras especies agrícolas y tal vez utilizar ese conocimiento en la selección de plantas para mejorar los rendimientos de los cultivos".

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