[論文レビュー] Bacterial self-organisation and computation

Martyn Amos, David A. Hodgson+1 more|ArXiv.org|Dec 8, 2005

Slime Mold and Myxomycetes Research参考文献 37被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、細菌の走化性と自己組織化を活用して、プログラマブルで自己組織化されたパターン形成を微生物集団に可能にする計算フレームワークを提案する。進化計算と細菌の移動および環境センシングのシミュレーションモデルを統合することにより、望ましい空間的パターンを達成するための初期条件の効率的で多目的最適化が可能になる。これは、合成生物学およびナノテクノロジー分野における機能的細胞系の工学的設計に、スケーラブルで生物学的インスピレーションを受けていたる方法を提供する。

ABSTRACT

In this article we highlight chemotaxis (cellular movement) as a rich source of potential engineering applications and computational models, highlighting current research and possible future work. We first give a brief description of the biological mechanism, before describing recent work on modelling it in silico. We then propose a methodology for extending existing models and their possible application as a fundamental tool in engineering cellular pattern formation. We discuss possible engineering applications of human-defined cell patterns, as well as the potential for using abstract models of chemotaxis for generalised computation, before concluding with a brief discussion of future challenges and opportunities in this field.

研究の動機と目的

• シミュレーションと最適化を通じて、自己組織化された細菌パターンの設計と制御を可能にする計算モデルの開発。
• 局所的相互作用と環境的キューにのみ依存して、複雑で機能的な空間的パターンを細菌集団に達成する課題に対処すること。
• 望ましいパターンを達成するための最適な初期配置を予測するためのインシリコシミュレーションを用いることで、合成生物学における実験的試行錯誤を削減すること。
• ストレス耐性や環境探索といった長距離的機能的結果を組み込むことで、既存の走化性モデルを拡張すること。
• バイオレメディエーション、バイオスセンシング、バイオマテリアル応用を想定した、構造的微生物共生体を工学的に設計する基盤を確立すること。

提案手法

• 走化性をモデル化するフォワードシミュレーションアプローチを採用し、ランダムウォークと4秒の記憶を持つ時間的センシング機構を含む。
• 初期条件（細胞密度、栄養素の配置、ゲル構造など）の高次元で多変数のパラメータ空間を探索するため、進化計算（EAs）を用いる。
• シミュレートされた最終パターンとターゲットパターンとの類似度を測る多目的フィットネス関数を定義する。
• インシリコで数百万回のパラメータ組み合わせをシミュレートし、実験的検証に要する時間を最小限に抑える最適な構成を同定する。
• 遺伝的要因と環境要因をモデルに統合し、合成生物学および設計された微生物共生体への応用を支援する。
• 局所的行動とグローバルパターン結果との間の非線形的かつ組み合わせ的相互作用をモデルに組み込む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 環境的キューに応じて、特定の機能的空間的パターンを生成する細菌の自己組織化をどのようにモデル化・制御できるか。
• RQ2 時間的センシング（例：4秒の記憶）は、細菌が化学勾配をナビゲートし、適応的パターンを形成するために果たす役割は何か。
• RQ3 体系的な実験的テストを経ずに、進化計算アルゴリズムが最適な初期構成を効率的に同定できるか。
• RQ4 抽象的な細菌走化性モデルは、一般用途の計算および工学的応用にどのように適合させられるか。
• RQ5 局所的相互作用のみで、グローバルに機能的で生物学的に有利なパターンを生み出す自己組織化システムの設計原則は何か。

主な発見

• 進化計算とインシリコシミュレーションの統合により、細菌パターン形成のための効率的で多目的な最適化が可能となり、実験的試行錯誤の必要性が著しく削減された。
• 時間的センシングと偏りのあるランダムウォークに駆動される細菌走化性は、環境探索のための延長された腕やストレス下での保護的凝集体といった、複雑で機能的なパターンの出現を可能にする。
• モデルは、局所的相互作用のみを用いても、露出細胞を最小限に抑えるなどの空間的に拡張された生物学的機能的パターン（例：ストレス下での保護的凝集体）を成功裏にシミュレートした。
• このフレームワークは、バイオレメディエーションや下水処理への応用において極めて重要な構造的整列を持つ合成微生物共生体の設計の可能性を示した。
• 非線形的かつ高次元のパラメータ空間においても、望ましい最終パターンに至る最適な初期条件（例：栄養素の配置、細胞密度）を予測可能である。
• このモデルは、合成生物学分野におけるプログラマブルで自己組織化するシステムを工学的に設計するためのスケーラブルでシミュレーション駆動のツールを提供し、バイオスセンサーやバイオマテリアル、ナノデバイスへの応用が期待される。