Ein mathematisches Modell zeigt, wie eine Grubenotter mitten in der Nacht ihr Abendessen finden kann

Im Tierreich gibt es viele großartige Beispiele für Arten, die ihre Welt verstehen, indem sie selbst schwache Signale aus ihrer Umgebung gekonnt entschlüsseln.

Ein über dem Boden schwebender Adler erspäht unten einen Flussfisch, der gerade dabei ist, einen Käfer zu verschlucken; Ein hungriger Schwarzbär wittert zwei Meilen entfernt in einem dichten Dickicht ein Bissen Futter; Ein Schnabeltier mit Entenschnabel, das in einem Süßwasserbach schwimmt, schließt die Augen und registriert die elektrischen Impulse einer leckeren Kaulquappe in der Nähe.

Dann gibt es noch die Grubenotter.

Diese Schlangen, die in einer Vielzahl von Lebensräumen vorkommen, vom Dschungel bis zur Wüste, nutzen leistungsstarke Infrarotsensoren in der Nähe ihrer Nasenlöcher, um in der Dunkelheit nach Beute zu jagen, indem sie selbst kleinste Temperaturänderungen wahrnehmen – und sie erreichen dies mithilfe wärmeempfindlicher Ionenkanäle nur auf Augenhöhe mit dem Sinnesapparat des Menschen.

Wie machen Grubenottern das? Ein Yale-Physikerpaar könnte die Antwort in einem neuen mathematischen Modell gefunden haben, das in einer neuen Beschreibung beschrieben wird Studie im Tagebuch Verfahren der Nationalen Akademie der Wissenschaften.

„Um ihre Beute zu lokalisieren, müssen Grubenottern mit ihrem Sinnesorgan Temperaturänderungen im Millikelvin-Bereich erkennen. Dafür muss das gesamte Organ 1.000-mal empfindlicher sein als die zugrunde liegenden molekularen Sensoren“, sagte Isabella Graf, Postdoktorandin für Physik an der Yale University Fakultät für Künste und Wissenschaften (FAS).

Ein Kelvin ist die international anerkannte Basiseinheit zur Temperaturmessung.

„Außerdem leben diese Schlangen manchmal in Wüsten, wo die Umgebungstemperatur zwischen Tag und Nacht dramatisch schwankt“, fügte Graf hinzu. „Wie ist es möglich, dass Temperaturänderungen im Millikelvin-Bereich von wesentlich weniger empfindlichen Sensoren in sehr unterschiedlichen Umgebungen zuverlässig erfasst werden können?“

Graf und Benjamin Machta, Assistenzprofessor für Physik am FAS und Mitglied des Yale Quantitative Biology Institute, sagen, die Erklärung könnte ein biologischer Mechanismus sein, der es Grubenottern ermöglicht, kleine Signale zu verstärken und sie mit hoher Genauigkeit an ihr Gehirn zu übertragen.

Für die Studie erstellten die Forscher ein mathematisches Modell, das Konzepte aus der statistischen Physik und der Informationstheorie nutzt, um zu verstehen, wie das eingehende Temperatursignal von den einzelnen Ionenkanälen einer Grubenotter insgesamt die neuronale Reaktion beeinflusst. Innerhalb des mathematischen Modells gibt es eine „Bifurkation“ – einen Punkt, an dem sich die neuronale Reaktion qualitativ ändert und die einzelnen, weniger empfindlichen Temperatursensoren ein hohes Maß an Zusammenarbeit zeigen.

„In der Nähe dieses Gabelungspunkts zeigen wir, dass das Gehirn der Schlange fast so viele Informationen über die Temperatur erhalten kann, als ob es die Messwerte jedes einzelnen Sensors auslesen und diese dann perfekt mitteln könnte, um eine optimal genaue Messung zu erhalten“, sagte Machta.

So findet eine Grubenotter mitten in der Nacht ihr Abendessen.

Die neue Studie berücksichtigt auch die Art und Weise, wie Grubenottern ihre thermische Empfindlichkeit trotz starker Temperaturschwankungen zwischen Tag und Nacht aufrechterhalten. Die Forscher sagten, ihr mathematisches Modell enthalte eine „Feedback“-Funktion, die die Gesamtempfindlichkeit des Systems bei Temperaturschwankungen automatisch schützt.

Graf und Machta sagten, ihr neues Modell könne über die nächtlichen Wanderungen der Grubenotter hinaus Anwendungsmöglichkeiten finden.

„Ähnliche Feedback- und Designprinzipien könnten in anderen sensorischen Systemen zu finden sein, die ebenfalls winzige Signale in einer variierenden Umgebung erkennen müssen“, sagte Graf.