Considerados microorganismos simples, sin forma definida ni voluntad propia, las amebas suelen representar en el imaginario popular una forma de vida casi accidental. Sin embargo, su capacidad de adaptación al entorno es excepcional, lo que lleva a la comunidad científica a preguntarse: ¿realmente estos organismos unicelulares dependen exclusivamente de la evolución genética, o pueden aprender y recordar a lo largo de su vida?

Un estudio innovador del Instituto de Biología Evolutiva (IBE), un centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad Pompeu Fabra (UPF), ha demostrado por primera vez que la ameba Capsaspora owczarzaki puede ser entrenada para recordar y anticipar un shock térmico. El trabajo combina un marco matemático con validación experimental para replicar con éxito el principio de Pavlov en un organismo unicelular.

Los resultados aportan evidencias de que el aprendizaje asociativo precede al cerebro y a las neuronas, con implicaciones sobre el origen de la memoria, la capacidad de aprendizaje y la evolución de los animales a partir de sus parientes unicelulares.

El primer aprendizaje asociativo en amebas

Los modelos evolutivos tradicionales asumen que la adaptación frente a shocks ambientales drásticos es un proceso ciego: surgen mutaciones genéticas al azar y la selección natural criba a los supervivientes a lo largo de incontables generaciones. Sin embargo, con frecuencia la resistencia celular aparece mucho antes.

Para explicar esta paradoja, el estudio puso a prueba la capacidad de aprendizaje de un organismo unicelular. El equipo del IBE desarrolló un dispositivo robótico a medida denominado Smart Incubator (Incubadora Inteligente) para someter células de Capsaspora a un entrenamiento de condicionamiento clásico pavloviano. Un grupo de células fue expuesto a un entorno predecible: una señal luminosa LED, junto con una vibración mecánica, precedía de manera fija y constante a un estrés por calor moderado a 32 °C. Un segundo grupo de control experimentó exactamente la misma cantidad de luz, vibración y calor, pero con una relación completamente aleatoria en el tiempo. Paralelamente, el equipo empleó modelos matemáticos bayesianos para predecir en qué condiciones el aprendizaje resultaba ventajoso para las células.

Tras 35 ciclos de entrenamiento, se aplicó un shock térmico letal final de 38 °C. Las células que habían vivido en el entorno predecible mostraron una mortalidad de apenas el 12,1 %, frente al 26,8 % del grupo de control. En conjunto, las células entrenadas redujeron su mortalidad en un 55 %, demostrando el éxito de su entrenamiento.

“Cuando pensamos en el aprendizaje, solemos pensar de manera casi automática en cerebros, neuronas e inteligencia animal. Sin embargo, el entrenamiento de Capsaspora demuestra que estas células son capaces de inferir su entorno, aprender y protegerse”, explica Maor Knafo, investigador postdoctoral del IBE y primer autor del estudio.

Sin embargo, el mecanismo molecular que actúa como "sistema de almacenamiento de memoria" en ausencia de neuronas sigue bajo investigación. Por otro lado, el aprendizaje conlleva un coste metabólico que no siempre resulta rentable: cuando la imprevisibilidad del entorno superaba el 20 %, las células dejaban de prepararse para el shock térmico.

Rompiendo los límites de la evolución clásica

La ameba Capsaspora owczarzaki es uno de los parientes unicelulares vivos más cercanos a los animales, lo que la convierte en un puente evolutivo clave para entender cómo las capacidades de aprendizaje pudieron preparar el camino hacia la multicelularidad.

"Los estudios sobre el origen de los animales nos han enseñado de forma repetida que muchas características que creíamos exclusivamente animales —como la adhesión celular o la señalización— tienen raíces evolutivas mucho más profundas. El procesamiento de la información y la capacidad asociativa no son una excepción. Quizás el primer paso fundamental hacia la vida multicelular compleja no fue solamente que las células aprendieran a cooperar entre sí, sino su capacidad individual y compartida de aprender de su entorno e interpretar su propio mundo”, comenta Elena Casacuberta, investigadora principal del IBE y coautora del estudio.

El estudio aporta evidencias de una memoria celular adaptativa dentro de una misma generación. “Estos resultados amplían el horizonte establecido sobre el aprendizaje y la memoria de los animales hacia sus ancestros unicelulares. Tendremos que seguir reconociendo los patrones del aprendizaje y adaptando lo que sabemos sobre ellos”, comenta Iñaki Ruiz-Trillo, investigador principal del IBE y coautor del estudio.

El estudio también abre la puerta a un cambio de paradigma en futuras investigaciones de biología sintética. En lugar de diseñar circuitos genéticos rígidos, las células podrían programarse y entrenarse para aprender y responder de forma autónoma basándose en sus propios resultados de supervivencia.  Se trata de una línea de investigación emergente que plantea una nueva forma de diseñar y utilizar los sistemas vivos con futuras aplicaciones médicas.

Artículo referenciado:

Beyond Diffusion: Bayesian Learning Strategies in Single-Cell Life. Maor Knafo, Elena Casacuberta, Iñaki Ruiz-Trillo. PRX Life, 2026. 4, 023025. DOI: 10.1103/5p5z-t8qy