Video muestra la capacidad de células y microorganismos para resolver complejos laberintos mejor que muchos humanos

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Imagine la ciudad con el peor tráfico que conozca, la más desorganizada, las más agresiva.

Elévelo a la décima potencia y aún así no se habrá acercado a ese amasijo indescifrable de vasos, membranas, estructuras y recovecos que denominamos cuerpo humano.

Y, sin embargo, las células lo recorren sin mayor problema.

Ahora, un nuevo estudio publicado en Science ha descubierto cómo es posible que alguno de los seres más simples y sencillos del mundo sean tan rematadamente buenos con los laberintos y puedan navegar a través de las largas y complicadas ruta corporales.

Y lo que quizás sea incluso mejor: han hecho videos.

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Las células navegan por nuestro cuerpo usando lo que se denomina la ‘quimiotaxis’, esto lo sabemos.

Es un sistema de señales químicas (a veces muy complejas) que guían a las células.

El problema es que estos mecanismos tienen un alcance limitado y, con todo eso, las células son capaces de viajar larguísimas distancias en numerosas ocasiones.

El cómo es algo que aún no comprendemos bien.

Así que Luke Tweedy y sus colegas se pudieron manos a la obra para tratar de averiguar cómo lo hacían.

Usaron modelos computacionales, sí, pero también experimentos con células vivas.

Crearon una serie de laberintos de microfluidos en miniatura (inspirados en los del famoso Palacio de Hampton Court, cerca de Londres) y observaron cómo el Dictyostelium discoideum una especie de ameba del suelo, se las arreglaba para resolverlos.

También hicieron la prueba con células cancerígenas.

¿La clave? Los autores se han dado cuenta de que las células navegan mejor cuando usan una suerte de “quimiotaxis autogenerada”: no solo recogen señales químicas del fluido, las mismas células generan sustancias que les ayudan a obtener una gran cantidad de información sobre su entorno.

Van generando, viendo cómo se degradan y siguiéndolas poco a poco.

Se trata, aunque parezca extraño, de una estrategia que “permitiría ver el entorno, extraer información sobre sus dinámicas de fluidos e incluso predecir con mayor precisión la ruta correcta“.

Fuente: Xataca