学习(learning)作为一个心理和认知的概念,是指获得新的理解、知识、行为、技能、价值观、态度和偏好的过程。传统上我们认为,学习是具有高级认知功能的生物体才具备的能力。然而,学习的边界在哪里?它到底是怎样发生的?有些研究者认为,我们能学习,可能是因为每一个单独的细胞都能“学习”。

撰文 | Catherine Offord


【资料图】

编译 | 王超

“单细胞学习”这个概念最早出现于20世纪中叶,一经面世就饱受争议。在沉寂了几十年后,最近,这个问题又重新获得了研究人员的关注。研究人员希望能弄明白,在有脑和无脑的情况下,认知都是如何形成的。

01 充满争议的早期研究

1960年,Beatrice Gelber在亚利桑那州的图森市开设了一家名为基础健康研究所(Basic Health Research Institute)的机构。当地的报纸采访了Gelber,将她描述为“热情的心理学家”,并报道了她所做的研究——这研究连她自己都觉得有些离经叛道。Gelber提到,几年前她在一种叫做草履虫( Paramecium aurelia)的原生动物中发现了一种意想不到的行为。她认为,这种单细胞生物也具有学习能力,而学习能力不仅限于哺乳动物或鸟类这样的高等物种。她告诉记者,科学家们“一开始都认为我疯了, 但现在,他们也觉得这有点意思。”

Gelber的学术生涯开始得并不算早,直到她的三个孩子都长大成人,她才真正开始科学研究。在印第安纳大学读博的时候,她对草履虫明显复杂的行为产生了兴趣,并开始尝试训练这些带着纤毛的单细胞生物,让它们将刺激与奖励联系起来,就像巴甫洛夫训练狗将铃声与食物联系起来。她将草履虫培养物放在显微镜载玻片的一滩液体上,插入一根涂有细菌的金属丝(细菌就是草履虫的美味食物),虽然这些草履虫刚开始会有些拘谨,但它们很快就向金属丝游去。经过几次试验,Gelber发现,将没有任何细菌的金属丝放入液体,也会引发相同的觅食行为。

心理学家 Beatrice Gelber 在20世纪五六十年代进行了一系列实验,以测试草履虫的联想学习。在她的主要试验(第一行)中,她发现,一开始草履虫(绿色)忽略了浸入显微镜载玻片的金属丝,但当她将金属丝涂上草履虫爱吃的细菌(红色)时,它们游了过去。经过几次这样的训练后,她将金属丝放回液体中,发现这些原生动物仍然会游过来,这表明它们已经学会了将金属丝与食物联系起来。为了排除其他解释,Gelber做了一些对照实验:在一个对照组中,她在训练期间没有提供金属丝或任何食物(底行);在另一对照组中,她训练期间放入了裸线而不是细菌覆盖的线(中间一行)。她总结道,两个控制组中都没有出现学习行为。Gelber的一部分批评者认为,Gerlber的实验未能有效排除其他因素,比如细菌引起的液体变化。另一些研究人员认为,Gerlber的实验从生理学角度来说就是不可信的。在这些研究者看来,这样一个简单的有机体根本就不可能有学习行为。

在Gelber 看来,她的实验表明草履虫可以通过学习将金属丝与食物联系起来,也就是所谓的联结性学习(associative learning)。这个看法挑战了许多科学家的已有认知,因为大家通常认为,只有具有中枢神经系统的、高度进化的多细胞动物才可以“学习”。然而,Gelber的研究结果却意味着学习及其他认知过程所需的生物机制可能不只存在于动物大脑神经元的连接中,还存在于单个细胞本身。

在 1962 年的一篇论文中,Gelber推测道:“可能编码新反应的生化过程和细胞生理过程在这些门中是连续的,因此原生动物和哺乳动物才会这么相似。”(注:草履虫和哺乳动物分别属于动物届下的原生动物门和脊索动物门。)

她的结论在科学界引起了争论。一些研究者觉得这种想法很有意思,但也有很多批评者认为她的实验在控制变量上是有问题的:她没有排除一些更简单的原因,比如趋向性(tropism)——这是生物体对于像金属丝或食物这类刺激的基本自发反应。更有批评者认为,她模糊了我们和原生动物之间的原有界限。草履虫研究者Donal Jensen 于1957年在Science(《科学》)上撰文称:“Gelber 将高等生物才有的概念(强化和接近反应)和情景(食物呈现)随意地用在原生动物上,我觉得这样的用法高估了这种生命体的感觉能力和运动能力。”

到 1991 年 Gelber 去世时,她的工作几乎已经淡出人们的视野;在 1980 年至 2020 年间的学术论文中搜索她的名字,结果几乎为零——既没有她参与写作的文章,也没有人引用她的论文。但是现在,在她开始实验的70年后,哈佛大学的一组研究人员认为她的想法值得“复兴”。哈佛认知神经科学家Sam Gershman近期在eLife上与同事合作发表了一篇综述,回顾了Gelber的工作。在Gershman看来,Gelber的工作确实触碰到了一些点——她的想法和当代研究者对于“单个神经元信息存储”的看法有一些相似之处。

Gershman说,除了研究单细胞生物体学习能力的实验外,研究多细胞生物体的实验也得到了一些证据,这些证据共同表明,至少有些类型的记忆是可以被编码存储在细胞内部的变化中的,例如,一些记忆能影响表观遗传DNA 的修饰,或在某种程度上改变基因调控网络。虽然一些草履虫生物学家依旧不怎么相信单细胞生物可以学习,但Gershman希望研究者可以打开思路,找出一些通用法则,能解释动物界复杂行为的产生方式,最终帮助我们更好地理解“学习”和“记忆”。

02 单细胞学习的证据

人们对单细胞学习这件事充满疑虑,也是因为实验验证并不简单。怎样设计一个合理的实验,才能区分不同原因对结果的影响,这是个长期存在的老大难问题。对于Gelber的实验来说,关键就在于如何证明草履虫的行为改变(游向金属丝)是因为它们将刺激与奖励联系了起来,而不是因为它们本能地响应了细菌和金属丝所释放的化学信号或其他信号。

据Gershman说,Gelber的反对者也做了一些实验,以证明Gelber的实验是不可重复的,但这些反对实验本身也存在着一些问题。虽然Gelber已经很仔细地做了一些对照实验,用以加强她的实验结论,但批判者们依旧不为所动,因为“单细胞生物不具备学习能力”已经是根深蒂固的观念了。

2.1 喇叭纤虫的行为递进适应模式

实际上,在Gelber 开始研究草履虫的几十年前,就有人发现了原生动物会“学习”。美国动物学家Herbert Spencer Jennings(1868-1947)曾研究过另一种原生动物—— 喇叭虫 (Stentor roeseli),一种单细胞喇叭形纤毛虫。Jennings使用胭脂红染料作为刺激物,发现喇叭虫在反复接触刺激后会有不同的反应,这说明它们在某种程度上是在从过去的经验中学习。和 Gelber 的遭遇一样,他的发现也在 20 世纪中叶受到批评,并被认为是不可重复的。哈佛医学院系统生物学家Jeremy Gunawardena 对此非常无语,因为Jennings的批评者在重复他的工作时,甚至用的都不是同一种纤毛虫。

Gunawardena正是 Gershman综述的合著者。与Gershman一样,他也对单细胞生物学习很有兴趣,因为它颠覆了科学家们对学习等复杂行为的已有认知。为了探索这些想法,他的团队着手复制了Jennings 的实验。

Gunawardena组选择使用比胭脂红染料刺激效果更好的聚苯乙烯。他们用一根针头将聚苯乙烯颗粒输送到载玻片上,随后,载玻片上沉积的喇叭虫表现出了各种回避行为,例如弯身躲避、缩成一团或完全游开。研究人员发现,正如Jennings所描述的那样,这些细胞似乎表现出了一种行为上的递进——最初的反应没那么剧烈,可能只是轻轻弯曲,但当刺激再次袭来时,它们就会直接游走或收缩。虽然这种躲避行为并不像巴甫洛夫在狗身上观察到的联结性学习那么复杂,但研究结果确实表明,喇叭虫可以根据以往的经验调整自身的反应。2019年,Gunawardena将这些结论发表在Current Biology(《当代生物学》)杂志上。此时回头再看,Jennings当年的结论也许并没有错。

继Herbert Spencer Jennings在 20 世纪初进行的实验之后,哈佛医学院的研究人员最近在原生动物 喇叭虫身上观测到了一种可称为“行为递进”(behavioral hierarchy)的适应模式。他们每隔几分钟就向载玻片上沉积的喇叭虫发射一束束聚苯乙烯颗粒,刺激载玻片上的细胞(见①)。正如Jennings记录的那样,他们发现,喇叭虫的行为会根据之前发生的事情而变化。起初,它的反应是弯身远离聚苯乙烯颗粒 (见②)或挥动纤毛(见③)。但过了一会儿,它们采取了更夸张的做法——收缩(见④),或干脆游走(见⑤)。研究人员在他们的论文中称,这一系列行为虽然不算是复杂的学习形式,但能表明喇叭虫在做决定时确实会参考以前的经验。

2.2 多头绒泡菌的习惯性学习

还有一种单细胞黏菌——多头绒泡菌(Physarum polycephalum)——似乎也有简单学习的能力。这是一种特殊的单细胞生物,可以包含多个细胞核。法国生物学家 Audrey Dussutour 在她2017年的著作Le Blob(《斑点》)中,将多头绒泡菌当做理解“非神经生物”复杂行为的模型。几年前,她的团队发现这种黏菌表现出一种非联想学习的能力,即“习惯性学习”(habituation)——生物体习惯于某种刺激后就不再对其做出反应。拿多细胞生物的例子来解释,就像一只老鼠,一开始会被突如其来的巨响吓到,随着听到的次数越多,对同样声音的反应会越来越小。

Dussutour 的研究小组发现,如果将奎宁和咖啡因放在多头绒泡菌和食物之间的桥梁上,多头绒泡菌会渐渐习惯这两种化合物——而平时它们都是躲着这些化合物的。Dussutour 说,这种黏菌开始会在涂有刺激物的桥上探索很长时间,但一旦它们开始适应,它们似乎就不再介意之前一直想躲开的那些刺激。与多细胞动物中的习惯性学习行为相似,如果这些黏菌连续几天没有遇到这些化合物,它们就会“恢复”对这些化合物的厌恶。对此,团队还做了细致的控制实验,以证明这种习惯的产生仅针对这些化合物,而不是因为黏菌的感觉系统超负荷从而造成了疲劳反应。

法国国家科学研究中心的研究人员进行的实验表明,多头绒泡菌(一种可以通过突出其身体边缘来移动的单细胞黏菌)表现出一种称为“习惯性学习”的学习模式。这是一种基础的非联结性学习(non-associative learning)。将黏菌(黄色)和食物(白色)分别放在两个盘子上,然后在中间用桥连接,黏菌通常会往桥上生长(见①)。如果将桥涂满黏菌不喜欢的物质,例如奎宁(紫色),可以大大减少黏菌在桥上的移动(见②)。然而,在连续几天接触涂有奎宁的桥梁后,黏菌就习惯了,然后会像往常一样生长,几乎不受影响 (见③)。这种行为的改变并不是永久性的——如果黏菌再次遇到正常的桥梁 (见④),它就会忘了它之前形成的习惯,随后在遇到另一座奎宁覆盖的桥梁时重新表现出厌恶行为 (见⑤)。

2.3 仍然存在的争议

从一些研究(包括上述两个)可以看出,人们对非神经的认知活动的看法正在改变。Dussutour 说:“十年前,你不会在 eLife 和 Current Biology上看到关于单细胞生物学习的论文。现在,大家渐渐开始感兴趣了。” Gershman 则希望以后会有更多这方面的研究,而他自己的实验室则已经将草履虫实验列上日程。

不过,并不是所有人都认为这个课题值得研究。一些生物学家依然将原生动物视为一种刺激反应装置——“可能看起来可以做出复杂行为,但实际上背后只是简单的机械逻辑,而对这方面的研究已经超过了一个世纪”。

反对的声音还不止这些。美国佛蒙特大学的生物学家和草履虫专家 Judith Van Houten 最近写信给 Gershman 和他的同事,说她发现 Gelber 的实验是有缺陷的,而那些关于联结性学习的结论与现有科学对这种原生动物的理解也不符。“关于草履虫的所有行为研究都必须基于对其生理学的既定了解,而现在已有的这些了解不是一朝一夕形成的,都是基于来自世界各地的长期的细致的研究”。

03 寻找细胞内的记忆机制

学习通常需要以某种形式来存储环境信息,因此 Gershman 等研究人员希望推进的一个方向就是寻找单个细胞中可能形成记忆的机制——包括在液体中游动的单细胞生物,也包括多细胞动物中的单个细胞。Gunawardena 说,将两者归为一类并不是天方夜谭, “很多机制都是通用的。”

以草履虫为例,在受到特定刺激时,草履虫会产生钙基动作电位,而且它们还具有GABA 受体。GABA 是一种多细胞动物身上被深入研究过的神经递质,因此草履虫在科学界经常被称为“会游泳的神经元”。Gunawardena 认为,“如果我们有幸找到了单细胞生物体中的机制,那么同样的机制可能在多细胞生物体中也会存在。” Gunawardena 补充说,他的实验室也计划在分离的哺乳动物细胞上进行行为适应和习惯性学习的实验。

3.1 硬件解释

上文提到的通用的细胞内信息存储机制,首要候选者就是RNA。RNA参与了生物体的整个生命周期,源源不断地产生,受到各种各样的修饰。这个想法起源于 20世纪60年代,当时的一位生物学家James McConnell(1925-1990)声称他可以从一只扁形虫身上提取 RNA 分子并将其注入另一只扁形虫,从而在扁形虫之间转移记忆。不过和之前提到的几个研究一样,科学界的大多数人都认为这项研究不可重复,所以很快就从主流视野中消失了。目前为止,对这一想法的探索主要集中在简单的多细胞生物中。

来自普林斯顿大学的 Coleen Murphy 小组也在RNA这个方向探索,他们选择了秀丽隐杆线虫(C. elegans)作为研究对象。这种线虫在接触过危险细菌后能学会避开环境中的相同细菌。Murphy团队于2020年底在 bioRxiv上发表了他们的预印本研究:把接触过特定细菌的线虫捣烂后,与没有遇到过这些细菌的线虫放在一起,后者能学会避开这些特定的细菌。研究人员发现了对信息转移来说至关重要的微小颗粒,其中似乎含有RNA,不过数量太少,还不够拿来测序。

秀丽隐杆线虫(C. elegans)

来自加州大学洛杉矶分校David Glanzman团队2018的研究结果表明,在加州海兔 (Aplysia californica) 这种海蜗牛身上,RNA至少携带了某些形式的记忆。他们从两组海蜗牛的神经细胞中提取 RNA,一组经受过电击(实验组),一组未被电击过(对照组),再分别注入未经电击的海蜗牛体内;接受实验组RNA注射后的海蜗牛,就像也被电击过一样,行为表现更为谨慎,并且在被轻敲后出现了更长的退缩行为。

Glanzman推测,那些提取出的 RNA可能诱导受体海蜗牛DNA的表观遗传发生了变化,从而改变了动物的行为,达成了记忆的转移。他坦言,当年可能绝大多数同事都会觉得这“极不可能”。不过,现在已经有少量研究发现脊椎动物在各种学习过程中DNA 甲基化或组蛋白修饰的模式都发生了变化。只是,神经科学家通常认为这些表观遗传变化旨在辅助记忆的形成,而不是存储这些记忆本身。

多头绒泡菌的研究者Dussutour 希望将这些想法应用到单细胞生物的研究中去。他们目前正在与分子生物学家合作,看看“RNA 机制”这个说法是否可以解释多头绒泡菌习惯化学习的原理。其他研究人员也在探究别的假说,看从物理层面改变细胞结构是否会促进单细胞记忆的形成。例如改变细胞骨架,改变细胞内蛋白质的酶促磷酸化和去磷酸化循环。2021年,有德国研究人员报告称,多头绒泡菌可能会用其自身的细胞形态来存储先前食物的位置信息。

3.2 软件解释

除了用“硬件变化”来解释单细胞的学习机制,学界也有人在研究“软件变化”。塔夫茨大学的再生和发育生物学家Michael Levin一直在研究控制单个细胞基因表达的基因调控网络。他和同事探索了这些调控网络如何在不依赖物理变化的情况下改变自身对某些刺激的反应——这就像计算机,在记录一段文字信息输入时,也不需要在物理层面改变硬件。

打个比方,在最简单的网络中,假设基因的激活/失活是与其他基因的交互所导致的,或者是由外部环境刺激所导致的,那么网络中基因的当前状态就取决于迄今发生的所有交互和外界刺激输入,由此就产生了记忆。这意味着此类网络能够通过训练来学习“什么和什么是有关联的” ,并改变未来的行为。“不是因为我们改变了基因 A 和 基因B 之间的联系”,而是细胞所经历的一切改变了整个系统的稳定状态,同时改变了它以后面对这些刺激的反应方式。” Levin说。“这与人们的固有认知有些不同。”

3.3 为什么要研究单细胞学习?

研究单细胞内信息存储机制的意义不止在于其本身。一些神经科学家甚至认为,这种机制甚至可以对更传统的关于人类记忆和学习的多细胞理论进行补充。Gershman说,“多年来,人们一直抱怨我们现在对大脑记忆的理解还远远不够。”现在最主流的理论是突触可塑性理论,即认为记忆存储在神经元之间的连接中,而学习则源自于这些连接的相对强度的变化。

但许多学者都认为突触可塑性理论并不能充分解释现实数据。至于新提出的细胞内信息存储机制是不是能弥补这一不足,现在还不清楚。但它们正在促使研究人员重新思考传统的认知理论。

04 定义的边界之争

尽管科学家们认为单细胞生物研究与多细胞生物研究之间的重叠部分很有价值,但他们同时承认,学习,作为一种认知过程,和其他认知过程相区分的边界在哪里,还没有确定的答案。

Dussutour 认为,如果在描述单细胞的复杂行为时,不去借用传统行为研究中使用的术语,可能就会少很多争议。毕竟,动物的学习行为和单细胞的“学习”是否等效,还有待验证。“当我们将‘学习’这个词用在单细胞生物上时,有人会感到不适。” Dussutour还提到了另一个相似的案例:在植物范围内讨论神经科学——植物是否能表现出类似于动物的认知,人们一直争论不休(比如返朴曾经刊文讨论“植物也有视觉吗”)。她本人则很乐意将她在多头绒泡菌中观察到的现象称为“适应”而不是“学习”,因为在她看来,重点并不是如何将这些行为归类,而是弄清楚背后的机制。

Levin和Dussutour的观点恰恰相反。他认为,使用通用的概念名称,能让大家更好地识别、比对不同生物的相似之处。非要让那些坚持传统认知边界的研究者满意的话,我们可在“学习”之外再发明一个别的词,但这么做“就错过了使用科学中最强大工具的机会——那就是统一化”。随着人工智能系统在活体和非活体介质中的普及,单细胞学习也不是什么骇人听闻的概念了。Levin说,“我们洞悉了在各类系统中都存在着同一种基本能力:那就是根据过去的经验改变未来行为的能力。”

如果Gelber这位研究草履虫学习的先驱还健在的话,估计也会同意Levin的整体化观点。因为她曾在几篇文章中都提到过,对草履虫学习能力的研究,可以为所有生物的信息存储和行为提供一些通用的见解。Gershman 提到,直到他和他的同事开始在 Twitter 上询问、收集 Gelber 的信息后,才有了关于Gelber的维基百科条目。他认为,尽管Gelber的研究让人们感到了不安,但就这样明珠蒙尘,确实非常可惜。重新审视Gelber被遗忘的研究,“让我强烈地意识到科学研究的社会属性,以及有些成果是如何被草率地拒之门外的”,Gershman 说,“研究范式会限制我们的视野。在思考某个现象时,我们有时会沿着一条窄路越走越远,最终就忽略了其他路途的可能性。”

本文经授权编译自TheScientist科学杂志,标题为编辑所拟。原文地址https://www.the-scientist.com/features/can-single-cells-learn-68694

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