Tự nhiên tự tổ chức chính mình, từ các tế bào não đến các hệ sinh thái

Hãy nhìn xung quanh, bạn sẽ thấy điều này ở khắp nơi: các các cây hình thành cành nhánh, cách các thành phố phân chia thành các vùng miền, cách bộ não tổ chức thành các vùng. Tự nhiên luôn yêu tính mô đun- một con số giới hạn các đơn vị tự tổ chức được kết hợp theo nhiều cách để thực hiện nhiều chức năng. Nhưng cách tổ chức này hình thành như thế nào? Liệu nó có tuân theo một chỉ dẫn di truyền chi tiết không, hay các cấu trúc đột sinh từ chính nó?

Một mô hình toán học có thể giải thích các khối mô đun đột sinh trong tự nhiên.

Một nghiên cứu mới từ giáo sư MIT Ila Fiete đề xuất một câu trả lời gây ngạc nhiên.

Trong những phát hiện được xuất bản trên Nature, Fiete, một nhà nghiên cứu tại Viện nghiên cứu Não bộ McGovern và là giám đốc của Trung tâm Khoa học thần kinh tính toán tích hợp K. Lisa Yang (ICoN) tại MIT, cho biết là có một mô hình toán học gọi là lựa chọn đỉnh (peak selection) có thể giúp giải thích các các khối mô đun đột sinh không cần đến những hướng dẫn di truyền khắt khe. Phát hiện của nhóm nghiên cứu do bà dẫn dắt, được áp dụng vào các hệ thống não bộ và các hệ sinh thái, giúp giải thích các tính mô đũnguaats hiện khắp thế giới tự nhiên bất kể quy mô.

Hợp lực hai ý tưởng lớn

“Các nhà khoa học đã tranh cãi về cách các cấu trúc mô đun hóa được hình thành. Một giả thuyết đề xuất là rất nhiều gene đã chuyển đến những vị trí khác nhau để bắt đầu hoặc kết thúc một cấu trúc. Điều này giải thích tại sao phôi côn trùng phát triển thành các phần cơ thể với các gene được bật và tắt tại các hàm lượng cụ thể ở một gradient hóa học trong trứng côn trùng”, theo Fiete.

Một ý tưởng khác, xuất phát từ nhà toán học Alan Turing, đề xuất một cấu trúc có thể đột sinh từ cuộc cạnh tranh – những tích hợp quy mô nhỏ có thể tạo ra những mẫu hình lặp lại giống như những đốm trên bộ lông báo hoặc các gợn sóng trên đụn cát.

Cả hai ý tưởng cùng giải thích tốt một số trường hợp nhưng lại thất bại ở nhiều trường hợp khác. Nghiên cứu mới đề xuất là tự nhiên cần một cách tiếp cận khác để có thể bao quát mọi trường hợp.

Các tác giả đề xuất một nguyên tắc toán học đơn giản gọi là lựa chọn đỉnh, chứng tỏ khi một gradient trơn được kết cặp với những tương tác định xứ là các cấu trúc mô đun hóa, có cạnh tranh đột sinh một cách tự nhiên. “Theo cách này, các hệ sinh học có thể tổ chức chính mình thành các mô đun mà không cần đến sự hướng dẫn từ trên xuống một cách chi tiết”, Chandra nói.

Các hệ mô đun trong não

Các nhà nghiên cứu kiểm tra ý tưởng này trên các tế bào lưới, vốn đóng vai trò quan trọng trong điều hướng khônggian cũng như lưu trữ ký ức phân đoạn. Các tế bào lưới kích hoạt một mẫu hình ba góc lặp lại như động vật chuyển động qua không gian nhưng chúng không hoạt động như vậy ở cùng quy mô – chúng được tổ chức thành những mô đun rời rạc, mỗi mô đun phản hồi cho việc lập bản đồ không gian ở các độ phân giải khác nhau một cách rất nhỏ.

Không ai rõ cách các mô đun này hình thành như thế nào nhưng mô hình của Fiete chứng tỏ là các biến từng bước trong các đặc trưng tế bào khắp một chiều trong bộ não, kết hợp với các tương tác cục bộ, có thể giải thích cho toàn bộ cấu trúc. Các tế bào lưới phân chia chính mình một cách tự nhiên thành các nhóm khác nhau với các đường biên rõ ràng mà không cần các bản đồ bên ngoài hoặc các chương trình di truyền nói cho chúng biết nơi nào cần phải đi.

“Công trình của chúng tôi giải thích các mô đun tế bào lưới có thể đột sinh. Lời giải thích lý giải sự cân bằng hướng đến khả năng tự tổ chức. Có thể dự đoán là không có gene nào hoặc đặc tính tế bào gốc nào xuất hiện khi quy mô tế bào lưới chuyển thành mô đun khác”, Khona nói.

Các hệ mô đun hóa trong tự nhiên

Nguyên tắc tương tự được áp dụng trong khoa học thần kinh. Hãy tưởng tượng ra một khung cảnh nơi nhiệt độ và lượng mưa dần dần khác nhau trong một không gian. Bạn có thể trông chờ vào khả năng các loài sẽ lan rộng và có mặt khắp cả vùng. Nhưng trên thực tế, các hệ sinh thái thường hình thành các cụm loài với những đường biên rõ nét – các vùng sinh thái khác nhau mà không hề chồng lấn lên nhau.

Nghiên cứu của Fiete cho thấy lý do tại sao sự cạnh tranh, hợp tác và săn mồi cục bộ giữa các loài tương tác với các gradient môi trường toàn cầu để tạo ra sự tách biệt tự nhiên, ngay cả khi các điều kiện cơ bản thay đổi dần dần. Hiện tượng này có thể được giải thích bằng cách sử dụng lựa chọn đỉnh và cho thấy rằng cùng một nguyên tắc định hình mạch não cũng có thể diễn ra trong rừng và đại dương.

Một thế giới tự tổ chức

Một trong những phát hiện đáng chú ý nhất của các nhà nghiên cứu là tính mô đun trong các hệ này rất mạnh mẽ.

Thay đổi kích thước của hệ thống và số lượng mô-đun vẫn giữ nguyên—chúng chỉ tăng hoặc giảm quy mô. Điều đó có nghĩa là một bộ não chuột và não người có thể sử dụng cùng một nguyên tắc cơ bản để hình thành các mạch điều hướng. Nếu điều này là đúng thì các mô đun tế bào lưới phải tuân theo các tỉ lệ không gian đơn giản. Trong các hệ sinh thái, sự phân bố loài phải hình tành các cụm khác nhau mà không cần đến những chuyển đổi môi trường rõ rệt.

Fiete lưu ý là công trình này cũng đưa vào khung ý tưởng khác về sinh học. “Chọn lọc đỉnh có thể hình thành các thực nghiệm trong tương lai, không chỉ là trong các nghiên cứu tế bào lưới mà còn khắp lĩnh vực sinh học phát triển”.

Anh Vũ dịch từ Massachusetts Institute of Technology

Nguồn: https://news.mit.edu/2025/how-nature-organizes-itself-from-brain-cells-to-ecosystems-0310

Tác giả

(Visited 144 times, 11 visits today)