Neurociência

Physarum, o mofo-viscoso sem neurônios que acha o caminho mais curto num labirinto: é inteligência?

Publicado em 13/10/2026 · Última alteração em 13/10/2026

Assuntos: Inteligência animal

Physarum polycephalum, um mofo-viscoso acelular e multinucleado que não é fungo, ligou dois pontos de um labirinto pelo trajeto de comprimento mínimo, como Nakagaki e colegas relataram em 2000. O mecanismo proposto é de fluxo e retroalimentação nos tubos do próprio corpo, sem centro de comando. Se isso merece o nome de “inteligência” depende da definição adotada: o comportamento é adaptativo, mas nem sempre ótimo.

Physarum polycephalum é um mofo-viscoso plasmodial: na fase ativa, o plasmódio é um organismo acelular e multinucleado, uma rede de tubos por onde corre o citoplasma. Não é um fungo: Latty e Beekman o situam no supergrupo Amoebozoa e descrevem que ele se alimenta de bactérias e fungos, que engolfa. Em 2000, Nakagaki e colegas relataram que o plasmódio acha a solução de comprimento mínimo entre dois pontos de um labirinto. Estudos posteriores propuseram um mecanismo de fluxo e retroalimentação nos tubos, e outros testaram redes, escolhas e aprendizado. Formigas também acham caminhos curtos, por outro processo (ver post relacionado). “Inteligência”, aqui, é termo usado pelos autores, não uma medida.

Uma rede ferroviária como régua

No trabalho de Tero e colegas (2010), as redes formadas pelo mofo-viscoso foram comparadas à do sistema ferroviário de Tóquio em eficiência, tolerância a falhas e custo. O modelo matemático derivado delas pode ser útil para projetar outras redes.

O experimento de 2000, no que o resumo permite dizer

O relato de Nakagaki, Yamada e Tóth saiu na Nature em 2000, como comunicação breve. Na versão detalhada de 2001, o plasmódio, em forma de lâmina, era estendido por todo o labirinto e recebia nutrientes em dois pontos. As partes nos becos sem saída encolhiam e restava um único tubo, o de menor comprimento. É descrição dos autores, em resumo; o artigo de 2000 só foi lido no resumo, então repetições e taxa de acerto não são citadas aqui.

O mecanismo: tubos, fluxo e retroalimentação

Como sabemos o que ocorre dentro do corpo? Tero e colegas (2007) atribuem a busca de caminho a um mecanismo fisiológico: o tubo engrossa quando o fluxo por ele aumenta. Eles notam que a evidência experimental era só qualitativa e por isso propuseram um modelo matemático. Alim e colegas (2017) mediram a resposta a um estímulo local de nutriente e propuseram uma molécula sinalizadora, levada pelo fluxo, que aumenta a contração por onde passa. Segundo eles, isso explica a rota mais curta; o resumo não diz se foi testado num labirinto.

Da rede de Tóquio a escolhas imperfeitas

O desempenho não se limita a dois pontos. Tero e colegas (2010) compararam redes do mofo-viscoso à ferrovia de Tóquio em eficiência, tolerância a falhas e custo. Com três fontes de alimento, Nakagaki e colegas (2004) viram um caminho curto muitas vezes parecido com a árvore de Steiner mínima, mas nem sempre. E Latty e Beekman (2011) observaram que os plasmódios mais rápidos em decidir erravam mais, escolhendo a pior opção: o comportamento é adaptativo, não infalível.

Aprendizado sem neurônios e o limite da palavra “inteligência”

Boisseau e colegas (2016) definem aprendizagem como mudança de comportamento provocada pela experiência e mostram habituação a quinina e cafeína num organismo sem neurônios. Nakagaki e colegas (2004) chamaram a rede de “inteligente”; Latty e Beekman apenas especulam que a competição de fluxos lembre o acúmulo de evidência em cérebros. Se isso é cognição depende da definição adotada, e nenhuma das fontes lidas decide a questão. Aqui, “inteligência” é rótulo dos autores, não medida.

Como sabemos

Os resultados citados conferem com os resumos e com um texto integral aberto; o artigo de 2000 só foi lido no resumo, pois o texto é pago.

Em debate:

• Fato estabelecido: O plasmódio de Physarum polycephalum é uma grande célula amebóide que possui uma rede de elementos tubulares, pela qual circulam nutrientes e sinais. [7] Abstract [8] Abstract
  Contexto: Fase ativa (plasmódio) da espécie, como descrita pelos autores do experimento do labirinto. · Conferida na fonte (resumo), conferência automatizada
• Consenso científico: Physarum polycephalum é um organismo acelular e multinucleado do supergrupo Amoebozoa, e não um fungo; na natureza ele procura bactérias ou fungos para engolfar, e seus comportamentos complexos ocorrem num organismo sem cérebro. [4] Introduction
  Contexto: A classificação em Amoebozoa vem do texto de Latty e Beekman; a conclusão de que não é fungo decorre dessa classificação e de os fungos aparecerem no mesmo texto como alimento do mofo-viscoso. · Conferida na fonte (texto integral), conferência automatizada
• Interpretação: Segundo Tero e colegas (2007), a busca de caminho em labirinto é atribuída a um mecanismo fisiológico em que o tubo engrossa à medida que o fluxo por ele aumenta, mas a evidência experimental disso era apenas qualitativa. [8] Abstract
  Contexto: Artigo de Tero, Kobayashi e Nakagaki que propõe um modelo matemático da dinâmica dos tubos. · Limitações: Só o resumo foi lido; o modelo de 2007 descreve o mecanismo, não o demonstra experimentalmente. · Mecanismo atribuído pelos autores; eles mesmos dizem que a evidência experimental era qualitativa. · Conferida na fonte (resumo), conferência automatizada
• Fato estabelecido: Nakagaki, Yamada e Tóth relataram que o plasmódio de Physarum polycephalum encontra o caminho mais curto entre dois pontos selecionados de um labirinto (Nature, 2000; detalhado em Biophysical Chemistry, 2001). [1] [7] Abstract
  Contexto: Comunicação breve na Nature (volume 407, página 470, 28 de setembro de 2000) e artigo detalhado de 2001. · Limitações: O artigo de 2000 só foi lido no resumo da página da Nature (que a conferência automática não alcança); a descrição do método vem do resumo da versão de 2001. Repetições e taxa de acerto não foram lidas. · Conferida na fonte (resumo), conferência automatizada
• Fato estabelecido: Com nutrientes oferecidos em dois pontos a um plasmódio em forma de lâmina estendido por todo o labirinto, o organismo forma um único tubo que liga os dois locais pela rota mais curta. [7] Abstract
  Contexto: Descrição dos autores em Nakagaki, Yamada e Tóth (2001). · Limitações: Só o resumo foi lido. · Conferida na fonte (resumo), conferência automatizada
• Fato estabelecido: No labirinto, as partes do plasmódio nos becos sem saída encolhem e, no fim, o tubo de menor comprimento é selecionado entre as possibilidades existentes. [7] Abstract
  Contexto: Observação descrita por Nakagaki, Yamada e Tóth (2001). · Limitações: Só o resumo foi lido. · Conferida na fonte (resumo), conferência automatizada
• Evidência forte: Segundo um modelo de Alim e colegas (2017), o estímulo de nutriente libera uma molécula sinalizadora que é carregada pelo fluxo do citoplasma e aumenta a contração dos tubos por onde passa, o que reforça o próprio fluxo. [5] Abstract
  Contexto: Experimento com estímulo localizado de nutriente e modelo matemático construído sobre esses dados. · Limitações: O mecanismo vem de modelo ajustado a dados de um estímulo local; só o resumo foi lido. · Conferida na fonte (resumo), conferência automatizada
• Interpretação: Os autores do modelo de 2017 afirmam que esse mecanismo explica a capacidade de Physarum de achar a rota mais curta entre fontes de alimento. [5] Abstract
  Contexto: Explicação proposta pelos autores a partir do modelo. · Limitações: O resumo não informa se o modelo foi testado num labirinto. · Interpretação dos autores, apoiada em modelo; não é medição direta do labirinto. · Conferida na fonte (resumo), conferência automatizada
• Fato estabelecido: Tero e colegas (2010) mostraram que as redes de Physarum polycephalum têm eficiência, tolerância a falhas e custo comparáveis aos de redes reais de infraestrutura, no caso o sistema ferroviário de Tóquio. [2] Abstract
  Contexto: Estudo publicado na Science em 22 de janeiro de 2010. · Limitações: Só o resumo foi lido; o procedimento do experimento não é descrito aqui. · Conferida na fonte (resumo), conferência automatizada
• Interpretação: Os mecanismos centrais da formação adaptativa de redes podem ser capturados num modelo matemático de inspiração biológica, que pode orientar a construção de redes em outras áreas. [2] Abstract
  Contexto: Afirmação dos autores sobre o modelo; a utilidade em outros domínios é apresentada como possibilidade. · A utilidade para outras redes é possibilidade apontada pelos autores, não resultado medido. · Conferida na fonte (resumo), conferência automatizada
• Fato estabelecido: Com três fontes de alimento nos vértices de um triângulo, a rede de tubos as conectou por um caminho curto que muitas vezes se parecia com a árvore de Steiner mínima, a rota matematicamente mais curta; o outro padrão comum, de ciclo, tinha alta tolerância a falhas. [3] Abstract
  Contexto: Experimento de Nakagaki e colegas (2004) com três fontes de alimento. · Limitações: “Muitas vezes” indica que o padrão de menor comprimento não era o único resultado. · Conferida na fonte (resumo), conferência automatizada
• Interpretação: Nakagaki e colegas (2004) concluíram que a rede de tubos do plasmódio é um sistema “bem projetado e inteligente”. [3] Abstract
  Contexto: Conclusão dos autores a partir do desempenho em tarefa de sobrevivência com várias fontes de alimento. · Uso de “inteligente” pelos autores; o resumo não define o termo. · Conferida na fonte (resumo), conferência automatizada
• Fato estabelecido: Em testes de escolha entre três alimentos, os plasmódios que decidiam mais depressa erravam mais, escolhendo com mais frequência a pior opção. [4] Abstract
  Contexto: Latty e Beekman (2011), com luz e fome como estressores e tarefas fáceis e difíceis. · Limitações: O efeito do estresse na velocidade dependeu da dificuldade da tarefa. · Conferida na fonte (texto integral), conferência automatizada
• Fato estabelecido: Boisseau e colegas (2016) mostraram habituação em Physarum, um organismo sem neurônios: com quinina ou cafeína repetidas, o plasmódio passou a ignorar o estímulo e voltou a responder quando ele foi suspenso por um tempo. [6] Abstract
  Contexto: Experimento de quimiotaxia com quinina e cafeína. Chamar isso de aprendizagem segue a definição dos autores (mudança de comportamento provocada pela experiência). · Limitações: Só o resumo foi lido. Habituação é uma forma simples de aprendizagem; não prova cognição mais ampla. · Conferida na fonte (resumo), conferência automatizada
• Hipótese: Latty e Beekman especulam que a competição entre fluxos de biomassa para diferentes alimentos pode ser funcionalmente análoga ao acúmulo de evidência que se pensa ocorrer em cérebros animais. [4] Discussion
  Contexto: Analogia proposta pelos autores para explicar a troca entre velocidade e acurácia. · Limitações: Os próprios autores marcam como especulação. · Hipótese dos autores, sem teste direto no mesmo artigo. · Conferida na fonte (texto integral), conferência automatizada

Fontes

1. Nature — Maze-solving by an amoeboid organism
   Nakagaki, T.; Yamada, H.; Tóth, Á. · 2000 · Artigo científico original · lido só o resumo · consultada em 13/10/2026 DOI 10.1038/35035159
2. Science — Rules for biologically inspired adaptive network design
   Tero, A.; Takagi, S.; Saigusa, T.; Ito, K.; Bebber, D. P.; Fricker, M. D.; Yumiki, K.; Kobayashi, R.; Nakagaki, T. · 2010 · Artigo científico original · lido só o resumo · consultada em 13/10/2026 DOI 10.1126/science.1177894
3. Proceedings of the Royal Society B — Obtaining multiple separate food sources: behavioural intelligence in the Physarum plasmodium
   Nakagaki, T.; Kobayashi, R.; Nishiura, Y.; Ueda, T. · 2004 · Artigo científico original · lido só o resumo · consultada em 13/10/2026 DOI 10.1098/rspb.2004.2856
4. Proceedings of the Royal Society B — Speed-accuracy trade-offs during foraging decisions in the acellular slime mould Physarum polycephalum
   Latty, T.; Beekman, M. · 2011 · Artigo científico original · lida na íntegra · consultada em 13/10/2026 DOI 10.1098/rspb.2010.1624
5. Proceedings of the National Academy of Sciences — Mechanism of signal propagation in Physarum polycephalum
   Alim, K.; Andrew, N.; Pringle, A.; Brenner, M. P. · 2017 · Artigo científico original · lido só o resumo · consultada em 13/10/2026 DOI 10.1073/pnas.1618114114
6. Proceedings of the Royal Society B — Habituation in non-neural organisms: evidence from slime moulds
   Boisseau, R. P.; Vogel, D.; Dussutour, A. · 2016 · Artigo científico original · lido só o resumo · consultada em 13/10/2026 DOI 10.1098/rspb.2016.0446
7. Biophysical Chemistry — Path finding by tube morphogenesis in an amoeboid organism
   Nakagaki, T.; Yamada, H.; Tóth, Á. · 2001 · Artigo científico original · lido só o resumo · consultada em 13/10/2026 DOI 10.1016/s0301-4622(01)00179-x
8. Journal of Theoretical Biology — A mathematical model for adaptive transport network in path finding by true slime mold
   Tero, A.; Kobayashi, R.; Nakagaki, T. · 2007 · Artigo científico original · lido só o resumo · consultada em 13/10/2026 DOI 10.1016/j.jtbi.2006.07.015

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