Ученые обнаружили у кишечной палочки аналог долгосрочной памяти

Биологи давно знали, что микроорганизмы способны менять свой внутриклеточный состав в ответ на внешние стрессы. Однако механизм, позволяющий бактериям «помнить» прошлые события и использовать эту информацию для адаптации, оставался загадкой. Традиционные модели описывали поведение клеток как марковский процесс, где будущее зависит только от настоящего, но не учитывали долговременную память.

Как изучали клеточную память

Команда исследователей из США провела эксперимент, в котором бактерии штамма MG1655 поместили в микрофлюидный чип с тысячами каналов. С помощью шприцевых насосов микробам подавали жидкую питательную среду, которая периодически менялась: бедная среда на основе ацетата натрия сменялась богатой, содержащей глюкозу и 11 аминокислот. Периоды пульсации составляли 1, 2, 3, 4 или 6 часов. Каждые две минуты камера микроскопа делала снимки, а алгоритм компьютерного зрения обрабатывал изображения. Для каждого режима ученые отслеживали параметры примерно 30 000 отдельных клеток и рассчитывали их мгновенную скорость деления.

Полученные данные сравнили с предсказаниями классических марковских моделей. Оказалось, что стандартные уравнения не могут точно описать поведение бактерий в пульсирующей среде. Тогда исследователи разработали новую математическую модель на основе дифференциальных уравнений дробного порядка, которые учитывают нелокальную динамику: текущее состояние клетки математически зависит от всей ее предыстории.

Механизм памяти: рибосомы и ppGpp

Эксперименты показали, что память бактерий не ограничена одним жестким временным отрезком. Внутри клетки одновременно работают быстрые и медленные молекулярные механизмы, позволяя помнить события от пяти минут до нескольких часов назад. Когда бактерии попадали из бедной среды в богатую, они постепенно увеличивали скорость деления, и чем чаще пища менялась в прошлом, тем быстрее происходила адаптация. Однако постоянная готовность к пищевому кризису заставляла клетки снижать скорость деления в благоприятные периоды по сравнению с теми, кто постоянно находился в условиях изобилия.

Согласно предложенной модели, физическим носителем памяти выступают рибосомы. Авторы предположили, что бактерия делит популяцию своих белоксинтезирующих комплексов на несколько функциональных подгрупп с разным временем инактивации. При частой смене условий клетка перераспределяет ресурсы в пользу «быстрых» рибосом, динамически оценивая ожидаемую стоимость среды. Эту функцию, вероятно, выполняет сигнальная молекула ppGpp, концентрация которой резко растет при голодании и затем медленно падает.

Архитектура этой внутриклеточной реакции напоминает структуру непрерывных рекуррентных нейронных сетей (RNN). Питательные вещества выступают входным сигналом, фракции рибосом формируют «скрытый слой» памяти, а скорость роста становится выходным параметром. Распределение подгрупп рибосом действует как адаптивный механизм шлюзования: клетка фильтрует входные сигналы так же, как это делают алгоритмы долгой краткосрочной памяти (LSTM) в машинном обучении. Бактерия динамически переоценивает входящую информацию, что позволяет сохранять память об истории среды и быстро стирать ее при изменении контекста.

Исследование, опубликованное в журнале PRX Life, демонстрирует, что даже простейшие одноклеточные способны непрерывно обучаться на молекулярном уровне, решая сложные вычислительные задачи без участия нервной системы. Это открытие меняет представление о возможностях микроорганизмов и может иметь значение для понимания эволюции и адаптации бактерий.