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똑똑한 단세포생물 점균류

저자: David Catchpoole
번역자: 한국창조과학회 (creation.kr)

creativecommons.org/Bill Sheehanphysarum-polycephalum-mould

단세포로 구성되어 있음에도 불구하고, 점균류(slime mould)인 황색망사점균(Physarum polycephalum)은 거대한 크기에 도달할 수 있다. 그것은 자주 아메바와 비슷한 형태를 띠기도 하는데, 몸 길이는 수 센티미터, 때로는 수 미터까지 늘어날 수 있다. 그것은 지구상에서 가장 큰 세포로 기네스북에서 기재될 만하다.

하지만 진화과학자들이 황색망사점균으로 인해 골머리를 앓고 있다. “동물, 식물, 진균(fungi) 사이의 경계에 속하는 특성들로 인해”1, 그들과 다른 점균류들을 분류해보려는 진화론자들의 시도는 오랫동안 실패해왔다. 어떤 면에서 그것의 생활주기(life cycle)는 진균의 그것과 비슷하지만, 부분적으로는 또한 특정 박테리아와 비슷하다. 게다가 황색망사점균은 식물이 하는 것처럼, 자신만의 셀룰로스(cellulose)를 만든다. 그러나 대부분의 황색망사점균은 단세포 동물처럼 살고, 먹이를 먹는다. (놀랍게도, 일부 점균류는 일시적으로 다세포 동물처럼 뭉쳐서 행동하는 것으로 알려져 있다!)2

생물학자들은 “미로(maze)를 통해 가장 짧은 길을 찾는 것과 같은 복잡한 문제를 해결하는” 황색망사점균의 놀라운 능력에 주목하며, 단세포 생명체를 “지능적(intelligent)”이라고 불렀다.1 더군다나 점균류는 기억력을 갖고 있는 것으로 나타났는데, 이것은 그들이 먹이 공급원으로 돌아갈 수 있고, 알려진 위험한 장소들을 피할 수 있다는 것을 의미한다. 그리고 이 모든 것들이 신경계(nervous system)를 갖지 않고도 일어난다는 것이다. 이전까지 이러한 일들에서 신경계는 필수적인 것으로 생각됐었다. 이 ‘똑똑한 점균류’는 “가장 기본적인 수준의 생명체에서 의사결정은 무엇이 하는가?”라는 의문을 불러일으키고 있다.1

지금까지 연구자들은 황색망사점균이 “향후 결정을 내릴 때” 저장된 정보를 사용할 준비가 되어 있어, “먹이와의 만남에 대한 기억을 네트워크 같은 몸 구조에서 어떻게든 직접 짜낸다”는 것을 확인했다.1 그리고 연구자들은 언젠가는 이러한 “생물학적으로 영감된 설계”를 모방하여, 복잡한 환경을 탐색할 수 있는 부드러운 몸체의 로봇을 개발하기를 희망하고 있었다.3

이 모든 것에서 얻는 세 가지 교훈 :

  1. 자가-항해 및 건축이라는 생물로부터 영감을 받은 설계는 공학자들이 점균류에서 모방하기를 원하는 것이다. 따라서 그것은 설계자(Designer)가 있음을 가리키는 것이다! (특히 공학자들이 결코 모방할 수 없는 점균류의 초고도 수준의 설계(예: 번식) 특성을 고려할 때 더욱 그렇다). 그리고 이러한 설계적 특성이 ‘가장 단순한’ 것으로 간주되는, 아마도 ‘고대’ 생명체로 말해지는1 단세포생물에서 보여진다는 것이다.
  2. 점균류가 곰팡이, 박테리아, 식물, 동물과 공통적으로 갖고 있는 유사한 특성들은 이 모든 것들이 동일한 설계자에 의해서 만들어졌음을 가리킨다.
  3. 점균류와 다른 생명체 사이의 극명한 차이는 마치 그 설계자가 정확히 그 목적을 위해 그곳에 놓아둔 것처럼 보이며, ‘진화계통나무’를 그리려는 자연주의적 시도를 기각시킨다. (로마서 1:19–20).

참고 문헌및 메모

  1. Technical University of Munich, A memory without a brain: How a single cell slime mold makes smart decisions without a central nervous system; sciencedaily.com, 23 Feb 2021. 텍스트로돌아 가기.
  2. McQueen, R. and Catchpoole, D., The ‘fungus’ that ‘walks’, Creation 22(3):49–51, June 2000. 텍스트로돌아 가기.
  3. Kramar, M. and Alim, K., Encoding memory in tube diameter hierarchy of living flow network, PNAS 118(10):e2007815118, 9 Mar 2021. 텍스트로돌아 가기.