Cómo las plantas crecen como los cerebros humanos

Cómo las plantas crecen como los cerebros humanos

El escaneo 3D revela leyes estadísticas similares que funcionan tanto en brotes como en neuronas

LA JOLLA—Las plantas y los cerebros son más parecidos de lo que piensas: los científicos de Salk descubrieron que las reglas matemáticas que rigen cómo crecen las plantas son similares a cómo las células cerebrales establecen conexiones. El nuevo trabajo, publicado en Current Biology el 6 de julio de 2017, y basado en datos de escaneo láser 3D de plantas, sugiere que puede haber reglas universales de lógica que rigen el crecimiento ramificado en muchos sistemas biológicos.

“Nuestro proyecto estuvo motivado por la pregunta de si, a pesar de toda la diversidad que vemos en las formas de las plantas, hay alguna forma o estructura que todas comparten”, dice Saket Navlajá, profesor asistente en el Centro de Biología Integrativa de Salk y autor principal del artículo. "Descubrimos que existe y, sorprendentemente, la variación en la distribución de las ramas en el espacio puede describirse matemáticamente mediante algo llamado función gaussiana, que también se conoce como curva de campana".

Al estar inmóviles, las plantas tienen que encontrar estrategias creativas para ajustar su arquitectura para hacer frente a los desafíos ambientales, como recibir sombra de un vecino. La diversidad en las formas de las plantas, desde las altísimas secuoyas hasta el tomillo rastrero, es un signo visible de estas estrategias, pero Navlakha se preguntó si había algún principio organizador invisible en funcionamiento. 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 manera que pudiera 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 Molecular y Celular de Plantas. joanne chory, quien, además de ser el presidente de Howard H. y Maryam R. Newman en biología vegetal, también es investigador médico de Howard Hughes y uno de los coautores del artículo. “Pudimos 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 valiosos: sorgo, tomate y tabaco. Los investigadores cultivaron las plantas a partir de semillas en condiciones que las plantas podrían experimentar de forma natural (sombra, luz ambiental, mucha luz, mucho calor y sequía). Cada pocos días durante un mes, el primer autor Adam Conn escaneó cada planta para capturar digitalmente su crecimiento. En total, Conn escaneó casi 600 plantas.

“Básicamente escaneamos las plantas como escanearías una hoja 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 llama nube de puntos, un conjunto de coordenadas 3D en el espacio que se pueden analizar computacionalmente. Con los nuevos datos, el equipo construyó una descripción estadística de las formas de plantas teóricamente posibles mediante el estudio de la función de densidad de ramas de la planta. La función de densidad de ramas representa la probabilidad de encontrar una rama en cualquier punto del espacio que rodea a una planta.

Este modelo reveló tres propiedades de crecimiento: separabilidad, autosimilitud y una función de densidad de rama 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 los cambios en su entorno. La autosimilitud significa que todas las plantas tienen la misma forma subyacente, aunque algunas plantas pueden estirarse un poco más en una dirección o apretarse en otra dirección. En otras palabras, las plantas no usan reglas estadísticas diferentes para crecer a la sombra que para crecer con luz brillante. Por último, el equipo descubrió que, independientemente de la especie de planta o las condiciones de crecimiento, los datos de densidad de ramas seguían una distribución gaussiana que se trunca en el límite de la planta. Básicamente, esto dice que el crecimiento de las ramas 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. Aunque sería ineficiente que las plantas desarrollaran diferentes reglas de crecimiento para cada tipo de condición ambiental, los investigadores no esperaban encontrar que las plantas fueran tan eficientes como para desarrollar 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.

Trabajo previo por uno de los autores del artículo, charles stevens, profesor del Laboratorio de Neurobiología Molecular de Salk, encontró las mismas tres propiedades matemáticas en funcionamiento en las neuronas cerebrales. “La similitud entre los cenadores 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 de la manera más completa posible, pero de una manera muy escasa para que no interfieran entre sí".

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

Otros autores incluyen a Ullas Pedmale de la Laboratorio Cold Spring Harbor. El trabajo fue financiado por: el Instituto Médico Howard Hughes (HHMI), el Los Institutos Nacionales de Salud, la Fundación Nacional de Ciencias y una Beca de Innovación Salk.