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Águas-vivas sem cérebro usam seus olhos e nervos para aprender

Um estudo revelou que as águas-vivas-caixa do Caribe podem aprender com experiências, adaptando seu comportamento, mesmo sem um cérebro.

Águas-vivas sem cérebro usam seus olhos e nervos para aprender -

Imagem: Água-viva-caixa do Caribe (Jan Bielecki 2023)

Em um estudo recentemente publicado na revista Current Biology, pesquisadores trouxeram à luz um aspecto intrigante sobre as águas-vivas-caixa do Caribe (Tripedalia cystophora). 

Essas criaturas, conhecidas por sua aparência única e complexo sistema visual, foram observadas demonstrando habilidades de aprendizado, apesar de não possuírem um cérebro centralizado (BIELECKI, 2023).

As águas-vivas-caixa do Caribe são distinguíveis de outras águas-vivas, em parte, devido aos seus 24 olhos, que desempenham um papel vital na detecção de objetos em seu ambiente aquático.

No entanto, ao contrário de animais com cérebros, essas águas-vivas controlam seus movimentos por meio de uma rede dispersa de neurônios. 

Isso levanta a questão de como elas podem aprender e se adaptar às mudanças em seu habitat.

Neste estudo, os pesquisadores se concentraram apenas na capacidade cognitiva dessas águas-vivas de realizar mudanças rápidas de direção quando estão prestes a colidir com uma raiz de mangue. 

Na perspectiva das águas-vivas, essas raízes escuras surgem na água, criando um contraste visível com a água circundante. 

No entanto, esse contraste pode variar devido à presença de partículas em suspensão na água, dificultando a detecção da proximidade das raízes. 

Os pesquisadores querem entender como essas águas-vivas  conseguem determinar quando estão muito próximas dessas raízes e precisam desviar?

A hipótese dos pesquisadores era que essas criaturas precisam aprender a ajustar seu comportamento com base nas condições cambiantes da água. 

Para testar isso, eles usaram um ambiente de laboratório para treinar as águas-vivas-caixa do Caribe a reagir a padrões visuais que simulavam raízes de mangue e água. 

Quando as listras eram claramente distinguíveis, as águas-vivas evitavam as paredes do recipiente. 

No entanto, quando o contraste diminuiu, elas começaram a colidir com as paredes.

O que surpreendeu os pesquisadores foi a rapidez com que as águas-vivas box jellyfish aprenderam a evitar as colisões. 

Em menos de oito minutos, elas nadaram mais longe das listras no recipiente e aumentaram a eficiência de suas manobras de desvio. 

Parecia que elas estabeleciam uma conexão entre as listras à frente e a sensação de colisão.

Além disso, os cientistas realizaram experimentos em células visuais isoladas dessas águas-vivas, mostrando imagens listradas enquanto aplicavam pequenos pulsos elétricos para simular colisões. 

Surpreendentemente, as células começaram a enviar sinais que desencadeavam a mudança de direção nas águas-vivas em questão de minutos.

Esse estudo representa um avanço significativo na compreensão das capacidades de aprendizado em organismos sem um cérebro centralizado. 

Além disso, sugere que as águas-vivas-caixa do Caribe podem possuir alguma forma de memória de curto prazo, pois adaptam seu comportamento com base em experiências passadas.

No entanto, muitas perguntas permanecem sem resposta. 

Por exemplo, quanto tempo essas águas-vivas mantêm o conhecimento adquirido? 

Essa capacidade de aprendizado é compartilhada por outras células nervosas em diferentes organismos? 

Esses são tópicos que os pesquisadores planejam investigar em estudos futuros.

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Referências

BIELECKI, J. et al. Associative learning in the box jellyfish Tripedalia cystophora. Current Biology, 2023. Disponível em: <link>. Acesso em: 23 set 2023.

Cite-nos

SANTOS, Fábio. Águas-vivas sem cérebro usam seus olhos e nervos para aprender. Ciência Mundo, set 2023. Disponível em: . Acesso em: 05 maio 2024.


Graduado em Sistemas de Informação pela FEUC-RJ e mestre em Representação de Conhecimento e Raciocínio pela UNIRIO. Fábio é editor e fundador do portal Ciência Mundo. É dedicado à produção de conteúdos relacionados a astronomia, física, arqueologia e inteligência artificial.