I modelli di foraggiamento di Caenorhabditis elegans seguono una semplice regola pratica

Biologia delle comunicazioni volume 6, numero articolo: 841 (2023) Citare questo articolo

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Le regole pratiche sono algoritmi comportamentali che approssimano il comportamento ottimale riducendo i costi cognitivi e sensoriali. Un modo per ridurre questi costi è semplificare la rappresentazione dell’ambiente: mentre il comportamento teoricamente ottimale può dipendere da molte variabili ambientali, una regola pratica può utilizzare un insieme più piccolo di variabili che si comportano ragionevolmente bene. La prova sperimentale di questa semplificazione richiede una mappatura esaustiva di tutte le combinazioni rilevanti di diversi parametri ambientali, che abbiamo eseguito per il foraggiamento di Caenorhabditis elegans coprendo sistematicamente combinazioni di densità alimentare (su 4 ordini di grandezza) e tipo di cibo (su 12 ceppi batterici). Abbiamo scoperto che la risposta dei vermi è dominata da un’unica variabile ambientale: la densità del cibo misurata come numero di batteri per unità di superficie. Non tengono conto di altri fattori come il contenuto di biomassa o il ceppo batterico. Abbiamo anche misurato sperimentalmente l’impatto sull’idoneità di ciascun tipo di alimento, determinando che la regola è quasi ottimale e costituisce quindi una regola pratica che sfrutta la variabile ambientale più informativa. Questi risultati pongono le basi per ulteriori indagini sui meccanismi genetici e neurali sottostanti che governano questo processo di semplificazione e sul suo ruolo nell’evoluzione delle strategie decisionali.

Risultati sofisticati e altamente ottimali del comportamento animale spesso emergono da regole semplici, chiamate regole pratiche1,2,3,4,5,6,7,8. Ad esempio, il distacco delle macchie nelle vespe parassitoidi sembra essere adattivo rispetto a molteplici indicatori di qualità delle macchie e dell'ambiente7, ma questa decisione può essere guidata da un meccanismo semplice: una variabile interna che diminuisce linearmente con il tempo e aumenta bruscamente ogni volta che la vespa trova un ospite . La vespa lascia una zona quando questa variabile raggiunge una soglia8. Pur essendo facile da implementare, questa regola produce risposte quasi ottimali7,8. Identificare queste regole pratiche è fondamentale per collegare l’implementazione neurale e meccanicistica del comportamento animale alle pressioni selettive che lo modellano9.

La maggior parte delle regole pratiche si basano su una rappresentazione interna semplificata dell'ambiente. Ad esempio, la scelta ottimale del cibo può richiedere la considerazione simultanea di molte variabili come la distribuzione spaziale delle fonti alimentari, la loro densità, la loro composizione in termini di numerosi nutrienti, ecc. Elaborare tutte queste variabili separatamente è costoso, quindi una regola pratica potrebbe non essere presa in considerazione. le variabili meno informative e combinano il resto in una o poche quantità, che costituiscono la rappresentazione interna dell'ambiente e determineranno la decisione. Sebbene numerosi studi identifichino variabili che dominano il comportamento10, per dimostrare una rappresentazione interna semplificata è necessario dimostrare che qualsiasi combinazione di variabili ambientali che porta alla stessa rappresentazione interna produce la stessa risposta. Ciò è impegnativo, in primo luogo perché gli esperimenti comportamentali tendono ad avere una grande variabilità che può nascondere piccoli effetti, e in secondo luogo perché una prova convincente deve testare sistematicamente un gran numero di combinazioni equivalenti. Raggiungere allo stesso tempo un numero elevato di combinazioni e un numero sufficiente di repliche per ottenere un comportamento medio altamente accurato va oltre la capacità sperimentale nella maggior parte degli esperimenti comportamentali.

Per affrontare queste sfide, abbiamo sviluppato una pipeline ad alto rendimento per studiare il comportamento di foraggiamento del nematode Caenorhabditis elegans. Ci siamo concentrati sul foraging (cioè ricerca e sfruttamento del cibo) perché ha un chiaro impatto sulla forma fisica, il grado di successo è relativamente facile da misurare (in termini di tasso di consumo di cibo) ed è studiato approfonditamente da un punto di vista teorico. vista11. Grazie all'elevato numero di discendenti e alle piccole dimensioni di C. elegans, abbiamo potuto eseguire esperimenti con più di 20.000 individui sincronizzati per età in più di 2.000 arene sperimentali. Oltre a consentire un elevato rendimento sperimentale, il piccolo sistema nervoso di C. elegans (~ 300 neuroni), lo rende un candidato ideale per implementare semplici regole pratiche, mentre il suo comportamento di foraggiamento è abbastanza complesso da implementare gli elementi di base di un foraggiamento ottimale, che può essere osservato ad esempio nella sua esplorazione12,13,14,15,16,17,18,19, nell'apprendimento20,21,22,23 e nell'alimentazione24,25,26,27,28,29,30,31,32,33 ,34,35 comportamenti.