团队需要互相交谈才能一起工作，但过多的沟通对于最小的合作者来说可能不是一件好事。包括皮特物理学家在内的一个小组的新研究表明，通讯太少和太多都会阻碍细胞对环境的反应。
这些结果可能有助于理解细胞群(从阿米巴原虫群到控制心律的细胞)如何联合起来完成工作。
“细胞需要协同工作来执行复杂的任务，其中包括同步、同时执行一项功能，”该论文的共同主要作者、肯尼斯P.迪特里希艺术与科学学院。“你可能会认为他们彼此沟通得越好，他们就会变得越同步。但这并不完全正确。”
虽然科学家们广泛研究了某些类型的脑细胞作为一个群体学习的方式，但对于无法相互建立复杂、专门连接的细胞来说却并非如此。然而，在许多情况下，即使是这些更简单的细胞也能够根据环境进行协调。
为了研究这种协调，皮特大学的研究人员与俄勒冈州立大学的同事合作建立了一个简化的系统，以研究一种更简单地与化学物质通信的脑细胞，类似于单细胞生物体和构成我们身体其他部分的细胞。
勾勒出这些细胞网络的行为方式揭示了最佳的沟通量——不要太多，也不要太少——让它们共同对环境做出反应。该团队于9月6日在《美国国家科学院院刊》杂志上发表了他们的研究结果。
论文合著者、迪特里希学院物理学副教授、勒费布尔的导师安德鲁·穆格勒(AndrewMugler)(右图)表示，研究人员最初对实验结果感到困惑。
“直到我们写下数学模型后，我们才明白所看到的一切。然后我们可以深入研究并说，‘让我们只取两个单元吧，’”Mugler说。扩大简化模型使团队了解了单个细胞之间的相互作用如何产生更大规模的网络模式。
改变细胞网络环境波动的速度也会影响细胞的反应能力：如果环境变化太快，细胞就无法有效协调。
该团队实验设置的关键是来自大脑中对繁殖和新陈代谢很重要的部分的细胞。它们与一种叫做ATP的化学物质发生反应，将钙释放到环境中。研究人员能够改变实验，以改变细胞传递化学信息的效率，并使用统计数据来显示哪些细胞在给定时间充当“领导者”和“追随者”。
Mugler解释说，该系统是像他的团队这样的生物物理学家所青睐的典型系统：它足够逼真，类似于自然细胞网络，但又足够简单，可以使用数学进行操作、研究和描述。“这是细胞集体行为的沙箱，”穆勒说。“我们可以集中注意力并控制它。”
虽然这是了解细胞网络如何集体响应其环境的早期步骤，但建立这种理解可能有助于深入了解包括癌症在内的许多疾病。“很多时候，当我们的组织出现故障时，都是因为细胞之间缺乏协调，”穆勒说。“在肿瘤生长和转移中，细胞不再是团队成员，而是变得更加个体化、不那么协调。”
接下来，该团队正致力于通过将神经元放置在随机生成的迷宫中来建模更复杂的细胞网络，从而将称为渗透理论的统计学分支的想法变为现实。