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Würfelquallen: Einfache Nervensysteme, komplexe Lernfähigkeiten

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Autor: Sarah Hofer

Es ist faszinierend, wie man von solchen einfachen Nervensysteme lernen kann.
Quelle: AdobeStock/ Enrico

25. Oktober 2023 ǀ Forscher der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) und der Universität Kopenhagen haben ein bemerkenswertes Experiment durchgeführt: Sie haben karibische Würfelquallen (Tripedalia cystophora) darauf trainiert, Hindernisse zu identifizieren und ihnen bewusst auszuweichen. Die Ergebnisse helfen bei der Entwicklung technischer Hardware.

„Die Studie zeigt, dass selbst einfach entwickelte Nervensysteme zu einer fortgeschrittenen Form des Lernens fähig sind. Das könnte darauf hindeuten, dass die evolutionären Wurzeln von Lernen und Gedächtnis älter sind als bisher angenommen“, so die Schlussfolgerung der Forscher.

Sie vermuten, dass diese Grundlage möglicherweise von Anfang an einer der entscheidenden evolutionären Vorteile von Organismen mit Nervensystemen war. Ihre Forschungsergebnisse wurden in der renommierten Fachzeitschrift Current Biology veröffentlicht.

Die Würfelqualle: ein faszinierendes Lebewesen

Die Würfelqualle ist ein faszinierendes Lebewesen. Sie ist nicht größer als ein Fingernagel, hat eine sehr einfache Struktur und nur wenige Nervenzellen. Dennoch besitzt sie ein komplexes Sehsystem mit 24 Augen. Mit diesem Sehsystem navigiert sie durch das trübe Wasser der karibischen Mangrovensümpfe, jagt Wasserflöhe und weicht Unterwasserwurzeln aus.

„Obwohl es so einfache Tiere sind, haben sie ein beeindruckendes räumliches Sehvermögen, das sie nutzen, um ihr Verhalten zu verändern“, sagt Jan Bielecki vom Physiologischen Institut der CAU, der seit langem diese Lebewesen erforscht.

Er ist fasziniert davon, wie solche einfachen Nervensysteme lernen können und welche Aspekte davon auf technische Bereiche wie die Robotik übertragen werden können.

Quallen lernen Hindernissen auszuweichen

 

Bielecki und sein Team von der Universität Kopenhagen haben erstmals bewiesen, dass Würfelquallen die Fähigkeit erlernen können, Hindernissen auszuweichen. Dies geschieht durch assoziatives Lernen, bei dem ein Organismus sein Verhalten oder seine Einstellung aufgrund einer gemachten Erfahrung ändert.

„Das ist eine höhere Form des Lernens, als man von so einem Lebewesen erwarten würde“, erklärt Bielecki, der die Quallen in seinem Labor trainiert.

Er weist darauf hin, dass Würfelquallen zu den ersten Tieren mit einem Nervensystem gehören.

„Wenn bereits diese Tiere in der Lage sind zu lernen, könnte es sich um eine grundlegende Fähigkeit von Nervenzellen oder neuronalen Netzwerken handeln. Das weist darauf hin, dass sie seit dem Beginn der Evolution existiert und damit früher als bisher in der Forschung angenommen“, fügt er hinzu.

Natürliche Umgebung der Qualle wurde nachgebildet

 

Um die natürliche Umgebung der Qualle nachzubilden, hat das Forschungsteam ein Wasserbecken mit grauen und weißen Streifen an der Innenwand erstellt. Die grauen Streifen repräsentieren die Mangrovenwurzeln, denen die Qualle ausweichen muss, während die weißen Streifen die Wasserumgebung darstellen. Da die Würfelqualle räumliche Entfernungen über Farbkontraste wahrnimmt, haben die Forscher im Laufe des Experiments die Kontraste variiert.

Am Anfang des Experiments kollidierten die Quallen oft mit den simulierten Wurzeln an der Beckenwand. Aber schon nach kurzer Zeit erhöhten sie ihren durchschnittlichen Abstand zu diesen um etwa 50 Prozent und stießen nur noch halb so oft dagegen.

„Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Quallen durch die Kombination von visuellen und mechanischen Reizerfahrungen lernen können“, so Anders Garm, Professor für Meeresbiologie an der Universität Kopenhagen, Dänemark.

Die Geschwindigkeit, mit der diese Quallen gelernt haben, hat uns wirklich überrascht“, bemerkt Bielecki. „Lernen bedeutet, etwas Neues mit etwas Bekanntem zu verknüpfen. Das macht Lernen zu einem sehr individuellen Prozess.“

Dies liegt hauptsächlich daran, dass die Forscher mit einem natürlichen Verhalten der Tiere gearbeitet haben. Die Quallen kennen es aus ihrem Alltag, Hindernissen auszuweichen, es ist für sie ein „sinnvolles“ Verhalten.

In der Biologie bezeichnet man dies auch als SSDR (Species-specific Defense Reaction), wenn es sich um ein sehr artspezifisches Verhalten handelt.

Um die zugrunde liegenden Prozesse des assoziativen Lernens bei der Würfelqualle besser zu verstehen, isolierte Bielecki die visuellen Sinneszentren der Tiere, die sogenannten Rhopalia. Jedes dieser vier Zentren enthält sechs Augen und nur 1000 Nervenzellen. Hier werden auch elektrische Signale erzeugt, die die Bewegungen der Qualle steuern. Bielecki präsentierte dem Rhopalium bewegende graue Balken, um zu simulieren, dass sich die Qualle einem Hindernis nähert. Erst als er dem Rhopalium schwache elektrische Reize zufügte – um einen Aufprall an der Wand zu simulieren – reagierte es und erzeugte Signale, die die Qualle zum Ausweichen veranlassen. Damit konnte Bielecki nicht nur das Verhalten der Quallen verändern, sondern auch erstmals den Ort ihrer Lernprozesse in ihren Rhopalia lokalisieren.

Neuroelektronik: Von der Natur lernen, um technische Systeme zu verbessern

Bielecki betont, dass das Studium einfacher Strukturen oft hilft, komplexe Systeme wie das Nervensystem besser zu verstehen und Erkenntnisse auf sie zu übertragen. Dies ist genau das Ziel, das er im Sonderforschungsbereich 1461 “Neuroelektronik” verfolgt, in den die Ergebnisse der Studie einfließen. Der interdisziplinäre Forschungsverbund an der CAU, dem Bielecki angehört, erforscht die Übertragung von Prinzipien der biologischen Informationsverarbeitung auf technische Systeme.

Hermann Kohlstedt, Sprecher des SFB an der CAU, weist darauf hin, dass die Würfelqualle aufgrund ihrer Fähigkeit, Muster mit so wenigen Nervenzellen zu erkennen, ein ideales Modellorganismus für ihre Forschung darstellt. Das Hauptziel des Großforschungsprojekts besteht darin, Hardware wie elektronische Schaltkreise zu entwickeln, die zur Mustererkennung eingesetzt werden können. Er erklärt weiter, dass bisher Computersoftware für diese Aufgabe verwendet wird, die jedoch viel Energie verbraucht. Aus der Natur und der Evolution ist jedoch bekannt, dass es energieeffizientere Methoden zur Informationsverarbeitung gibt.

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