La mayoría de nosotros no pasamos el día observando cómo crecen nuestras plantas de interior. Solo vemos señales de vida de vez en cuando: una hoja nueva que se abre, un tallo que se inclina hacia la ventana.
Por Chantal Nguyen
Pero en el verano de 1863, Charles Darwin yacía enfermo en cama, sin nada que hacer más que observar sus plantas tan de cerca que podía detectar sus pequeños movimientos de ida y vuelta. Los zarcillos de sus plantas de pepino se movían en círculos hasta que encontraban un palo, alrededor del cual procedían a enroscarse.
“Me estoy divirtiendo mucho con mis zarcillos”, escribió .
Esta diversión se convirtió en una fascinación que duró décadas por el mundo poco conocido de los movimientos de las plantas. Recopiló sus detalladas observaciones y experimentos en un libro de 1880 titulado ” El poder del movimiento en las plantas “.
En un estudio, rastreó el movimiento de una hoja de clavel cada pocas horas a lo largo de tres días, revelando un recorrido irregular y en zigzag. Los movimientos en zigzag de los zarcillos del pepino y los movimientos en zigzag de las hojas del clavel son ejemplos de movimientos inherentes y ubicuos de las plantas llamados circumnutaciones (del latín circum, que significa círculo, y nutare, que significa asentir).
Las circumnutaciones varían en tamaño, regularidad y escala temporal entre las distintas especies de plantas, pero su función exacta sigue sin estar clara.
Soy un físico interesado en comprender el comportamiento colectivo en los sistemas vivos. Al igual que Darwin, me fascinan las circumnutaciones, ya que pueden ser la base de fenómenos más complejos en grupos de plantas.
Patrones de girasoles
Un estudio de 2017 reveló una observación fascinante que hizo que mis colegas y yo nos preguntáramos sobre el papel que podrían desempeñar las circumnutaciones en los patrones de crecimiento de las plantas. En este estudio, los investigadores descubrieron que los girasoles cultivados en una hilera densa formaban naturalmente un patrón en zigzag casi perfecto, en el que cada planta se alejaba de la hilera en direcciones alternas.
Este patrón permitió que las plantas evitaran la sombra de sus vecinas y maximizaran su exposición a la luz solar. Estos girasoles florecieron.
Los investigadores plantaron algunas plantas con la misma densidad, pero las restringieron para que pudieran crecer solo en posición vertical, sin inclinarse. Estas plantas restringidas produjeron menos aceite que las plantas que podían inclinarse y recibir la máxima cantidad de sol.
Si bien los agricultores no pueden cultivar sus girasoles tan cerca unos de otros debido al potencial riesgo de propagación de enfermedades, en el futuro podrán utilizar estos patrones para idear nuevas estrategias de plantación.
Autoorganización y aleatoriedad
Esta formación espontánea de patrones es un claro ejemplo de autoorganización en la naturaleza. La autoorganización se produce cuando sistemas inicialmente desordenados, como una jungla de plantas o un enjambre de abejas, logran el orden sin que nada los controle. El orden surge de las interacciones entre los miembros individuales del sistema y sus interacciones con el entorno.
De manera un tanto contraintuitiva, el ruido (también llamado aleatoriedad) facilita la autoorganización. Pensemos en una colonia de hormigas.
Las hormigas secretan feromonas a medida que se arrastran hacia una fuente de alimento. Otras hormigas encuentran esta fuente de alimento siguiendo los rastros de feromonas y refuerzan aún más el rastro que tomaron al secretar sus propias feromonas. Con el tiempo, las hormigas convergen en el mejor camino hacia el alimento y prevalece un solo rastro.
Pero si fuera posible un camino más corto, las hormigas no necesariamente lo encontrarían siguiendo simplemente el rastro existente.
Sin embargo, si algunas hormigas se desviaran aleatoriamente del camino, podrían encontrar el camino más corto y crear un nuevo camino. De modo que esta aleatoriedad inyecta un cambio espontáneo en el sistema de las hormigas que les permite explorar escenarios alternativos.
Con el tiempo, más hormigas seguirían el nuevo camino y pronto prevalecería el más corto. Esta aleatoriedad ayuda a las hormigas a adaptarse a los cambios en el entorno, ya que algunas hormigas buscan espontáneamente caminos más directos hacia su fuente de alimento.
En biología, los sistemas autoorganizados se pueden encontrar en una variedad de escalas, desde los patrones de proteínas dentro de las células hasta las colonias socialmente complejas de abejas que construyen nidos colectivamente y buscan néctar.
Aleatoriedad en la autoorganización del girasol
Entonces, ¿podrían las circunvoluciones aleatorias e irregulares sustentar la autoorganización de los girasoles ?
Mis colegas y yo nos propusimos explorar esta cuestión siguiendo el crecimiento de los girasoles jóvenes que plantamos en el laboratorio. Utilizando cámaras que captaban imágenes de las plantas cada cinco minutos, seguimos su movimiento para ver sus trayectorias circumnutadoras.
Vimos algunos bucles y espirales, y muchos movimientos irregulares. Al final, parecían en gran medida aleatorios, como el clavel de Darwin. Pero cuando colocamos las plantas juntas en hileras, comenzaron a alejarse unas de otras, formando las mismas configuraciones en zigzag que habíamos visto en el estudio anterior.
Analizamos las circunvoluciones de las plantas y descubrimos que, en cualquier momento, la dirección del movimiento de la planta parecía completamente independiente de cómo se movía aproximadamente media hora antes. Si midiéramos el movimiento de una planta una vez cada 30 minutos, parecería que se estuviera moviendo de una manera completamente aleatoria.
También medimos cuánto crecieron las hojas de la planta en el transcurso de dos semanas. Al reunir todos estos resultados, hicimos un boceto de cómo se movía y crecía una planta por sí sola. Esta información nos permitió modelar computacionalmente un girasol y simular cómo se comporta a lo largo de su crecimiento.
Un modelo de girasol
Modelamos cada planta simplemente como una corona circular sobre un tallo, con la corona expandiéndose de acuerdo con la tasa de crecimiento que medimos experimentalmente. La planta simulada se movía de manera completamente aleatoria, dando un “paso” cada media hora.
Creamos los girasoles modelo con circunvoluciones de menor o mayor intensidad modificando el tamaño de los pasos. En un extremo del espectro, los girasoles tenían muchas más probabilidades de dar pasos pequeños que grandes, lo que provocaba un movimiento lento y mínimo en promedio. En el otro extremo estaban los girasoles que tenían la misma probabilidad de dar pasos grandes que pequeños, lo que provocaba un movimiento muy irregular. Los girasoles reales que observamos en nuestro experimento estaban en algún punto intermedio.
Las plantas necesitan luz para crecer y han desarrollado la capacidad de detectar la sombra y alterar la dirección de su crecimiento en respuesta.
Queríamos que nuestros girasoles modelo hicieran lo mismo, así que hicimos que dos plantas que se acercan demasiado a la sombra de la otra comiencen a inclinarse en direcciones opuestas.
Por último, queríamos ver si podíamos replicar el patrón en zigzag que habíamos observado con los girasoles reales en nuestro modelo.
En primer lugar, hicimos que los girasoles modelo hicieran pequeñas circunvoluciones. Sus respuestas para evitar la sombra los alejaron unos de otros, pero eso no fue suficiente para producir el zigzag: las plantas modelo se quedaron atascadas en una línea. En física, llamaríamos a esto un sistema “frustrado”.
Luego, hicimos que las plantas hicieran grandes movimientos circulares. Las plantas comenzaron a moverse en patrones aleatorios que a menudo las acercaban en lugar de alejarlas. Nuevamente, no se trataba de un patrón en zigzag como el que habíamos visto en el campo.
Pero cuando configuramos las plantas modelo para realizar movimientos moderadamente grandes, similares a nuestras mediciones experimentales, las plantas pudieron autoorganizarse en un patrón en zigzag que le dio a cada girasol una exposición óptima a la luz.
Así, demostramos que estos movimientos aleatorios e irregulares ayudaron a las plantas a explorar su entorno para encontrar disposiciones deseables que beneficiaran su crecimiento.
Las plantas son mucho más dinámicas de lo que la gente cree. Si se toman el tiempo de seguirlas, los científicos y los agricultores pueden descubrir sus secretos y utilizar el movimiento de las plantas en su beneficio.
Este artículo se publica nuevamente en The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original.
