Esta medusa puede recordar el pasado aunque no tenga cerebro

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Medusa caja del Caribe. (Anders Garm)
Medusa caja del Caribe. (Anders Garm)

En una nueva investigación, los biólogos marinos entrenaron a la medusa caja del Caribe (Tripedalia cystophora) para que aprendiera a detectar y esquivar obstáculos; sus hallazgos cuestionan las ideas anteriores de que el aprendizaje avanzado requiere un cerebro centralizado y arrojan luz sobre las raíces evolutivas del aprendizaje y la memoria.

Tripedalia cystophora es una pequeña especie de medusa caja de la familia Tripedaliidae.

Esta medusa mide aproximadamente 1 cm de diámetro y es originaria del Mar Caribe y del Indo-Pacífico central.

Tripedalia cystophora tiene un complejo sistema visual con 24 ojos. Esta medusa vive en los manglares y utiliza su visión para orientarse en aguas turbias y rodear las raíces de los árboles para atrapar a sus presas.

"El aprendizaje es el máximo rendimiento de los sistemas nerviosos", afirma Jan Bielecki, investigador de la Universidad de Kiel.

"Para enseñar con éxito a las medusas un truco nuevo, lo mejor es aprovechar sus comportamientos naturales, algo que tenga sentido para el animal, de modo que alcance todo su potencial".

El Dr. Bielecki y sus colegas vistieron un tanque redondo con rayas grises y blancas para simular el hábitat natural de la Tripedalia cystophora, con las rayas grises imitando las raíces de los manglares que parecerían distantes.

Observaron a las medusas en el tanque durante 7,5 minutos.

Al principio, la Tripedalia cystophora nadaba cerca de estas rayas aparentemente lejanas y chocaba con ellas con frecuencia.

Pero al final del experimento, la medusa aumentó su distancia media a la pared alrededor de un 50%, cuadruplicó el número de giros con éxito para evitar la colisión y redujo su contacto con la pared a la mitad.

Los resultados sugieren que la Tripedalia cystophora puede aprender de la experiencia mediante estímulos visuales y mecánicos.

"Si se quieren comprender estructuras complejas, siempre es bueno empezar por lo más sencillo posible", afirma Anders Garm, investigador de la Universidad de Copenhague.

"Observando estos sistemas nerviosos relativamente sencillos de las medusas, tenemos muchas más posibilidades de entender todos los detalles y cómo se unen para realizar comportamientos".

Un rhopalium de medusa caja de cerca (B). (Bielecki etal., PLOS ONE, 2014)
Un rhopalium de medusa caja de cerca (B). (Bielecki etal., PLOS ONE, 2014)

A continuación, los investigadores trataron de identificar el proceso subyacente del aprendizaje asociativo de las medusas aislando los centros sensoriales visuales del animal, llamados rhopalia.

Cada una de estas estructuras alberga seis ojos y genera señales de marcapasos que rigen el movimiento pulsátil de la medusa, cuya frecuencia aumenta cuando el animal se desvía de los obstáculos.

El equipo mostró al rhopalium inmóvil barras grises en movimiento para imitar el acercamiento del animal a los objetos.

La estructura no respondió a las barras grises claras, interpretándolas como lejanas.

Sin embargo, después de que los científicos entrenaran al rhopalium con una débil estimulación eléctrica cuando las barras se acercaban, empezó a generar señales de esquiva de obstáculos en respuesta a las barras grises claras.

Estos estímulos eléctricos imitaban los estímulos mecánicos de una colisión.

Los resultados demostraron además que la combinación de estímulos visuales y mecánicos es necesaria para el aprendizaje asociativo en las medusas y que el rhopalium sirve como centro de aprendizaje.

"Es sorprendente lo rápido que aprenden estos animales; más o menos al mismo ritmo que los animales avanzados", afirmó el Dr. Garm.

"Incluso el sistema nervioso más simple parece ser capaz de realizar un aprendizaje avanzado, y esto podría resultar ser un mecanismo celular extremadamente fundamental inventado en los albores de la evolución del sistema nervioso".

Fuentes, créditos y referencias:

Jan Bielecki et al. Associative learning in the box jellyfish Tripedalia cystophora. Current Biology, published online September 22, 2023; doi: 10.1016/j.cub.2023.08.056

Créditos a Scinews

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