細菌は脳を持たずに学習し記憶を形成できることを発見(Bacteria Can Learn and Form Memories Without a Brain)

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2026-06-26 ジョージア工科大学

ジョージア工科大学とカーネギーメロン大学の研究チームは、脳や神経系を持たない大腸菌(Escherichia coli)が、過去の環境変化を「記憶」し、その経験をもとに将来の成長を調節できることを明らかにした。研究では、栄養条件が豊富な状態と乏しい状態を繰り返し変化させながら単一細胞を追跡した結果、急激な環境変動を経験した細胞は、安定環境で育った細胞よりも変化への適応能力が高かった。これは細菌が現在の環境だけでなく、過去の環境履歴を細胞内に保持し、それを利用して応答を最適化していることを示している。さらに、この記憶は細胞分裂後の子孫にも受け継がれ、世代を超えた適応に寄与する可能性が示唆された。本研究は、細菌の行動を単なる受動的応答ではなく、経験依存的な適応過程として捉え直す成果であり、細菌感染症の理解や抗菌薬治療の最適化、新たな微生物制御技術の開発につながることが期待される。

<関連情報>

単一細菌細胞におけるマルチタイムスケール適応と創発的学習 Multi-Timescale Adaptation and Emergent Learning in Single Bacterial Cells

Josiah C. Kratz, Huijing Wang, Fangwei Si, and Shiladitya Banerjee
PRX Life  Published :15 May, 2026
DOI: https://doi.org/10.1103/5zbg-8vll

細菌は脳を持たずに学習し記憶を形成できることを発見(Bacteria Can Learn and Form Memories Without a Brain)

Abstract

How do single-celled organisms adapt and learn to survive in unpredictable environments without the benefit of a nervous system? In this study, we provide experimental and theoretical evidence that single bacterial cells exhibit sophisticated learninglike behavior in changing environments. Using a custom microfluidic platform, we tracked individual E. coli cells in fluctuating nutrient conditions and found that bacteria do not merely react to the present; they integrate their environmental history to tune their future growth. We show that this adaptation process is scale-free, meaning cells possess a memory that stretches across multiple timescales, from minutes to hours. To explain this, we developed a mathematical framework based on fractional-order dynamics, demonstrating that a dynamic, power-law memory governs how cells integrate environmental history, which we validate with additional nutrient perturbation experiments. We demonstrate that this memory emerges naturally from the cell’s internal machinery, specifically a heterogeneous population of ribosomes that react at different speeds. This mechanism reveals a strategic tradeoff between cellular adaptation speed and growth rate, which we confirm experimentally in pulsatile nutrient environments. By mapping the reaction-network architecture underlying bacterial physiology onto the logic of artificial recurrent neural networks, we show that even the simplest unicellular organisms implement complex computational strategies. Our findings establish a new foundation for understanding learning in non-neuronal systems, revealing how single cells use their history to navigate a changing environment.

細胞遺伝子工学
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