[論文レビュー] "Going back to our roots": second generation biocomputing

Jon Timmis, Martyn Amos+2 more|ArXiv.org|Dec 16, 2005

Evolutionary Algorithms and Applications参考文献 92被引用数 23

ひとこと要約

本稿は、生物学的システムの粗い類似物を越えて、生物学と計算を深く統合することで、『第二世代のバイオコンピューティング』を提案する。生物学的妥当性がありスケーラブルな計算モデルの開発を促進するため、生命科学と工学／コンピュータサイエンス分野の協働を提唱する。特に、カイメンの遺伝子再編成に由来する自然遺伝子工学を、将来のバイオインスパイアドコンピューティングのモデルとして位置づける。

ABSTRACT

Researchers in the field of biocomputing have, for many years, successfully "harvested and exploited" the natural world for inspiration in developing systems that are robust, adaptable and capable of generating novel and even "creative" solutions to human-defined problems. However, in this position paper we argue that the time has now come for a reassessment of how we exploit biology to generate new computational systems. Previous solutions (the "first generation" of biocomputing techniques), whilst reasonably effective, are crude analogues of actual biological systems. We believe that a new, inherently inter-disciplinary approach is needed for the development of the emerging "second generation" of bio-inspired methods. This new modus operandi will require much closer interaction between the engineering and life sciences communities, as well as a bidirectional flow of concepts, applications and expertise. We support our argument by examining, in this new light, three existing areas of biocomputing (genetic programming, artificial immune systems and evolvable hardware), as well as an emerging area (natural genetic engineering) which may provide useful pointers as to the way forward.

研究の動機と目的

• 生物学的システムの表面的な類似物にとどまらない、バイオインスパイアドコンピューティングにおける停滞を是正すること。
• 遺伝的プログラミングや人工免疫系といった第一世代バイオコンピューティング技術の限界、特にスケーラビリティと生物学的妥当性の観点での課題を特定すること。
• 生命科学と工学／コンピュータサイエンスのコミュニティ間における再活性化された、双方向の協働を提唱すること。
• 生物学的理解の深化が、より強固で革新的な計算パラダイムを生み出すメカニズムを示すこと。
• 自然遺伝子工学を、次世代の生物学的に妥当な計算システムを構築するためのモデルとして位置づけること。

提案手法

• 生物学的妥当性の観点から、既存のバイオコンピューティングパラダイム（遺伝的プログラミング、人工免疫系、進化可能ハードウェア）を分析する。
• 細胞内DNA再結合（ループ、ハリピン、ダブルループ操作）を伴う、自然遺伝子工学のカイメンモデルを検討し、正確な遺伝子アセンブリを可能にする。
• トポロジカル操作（例：折りたたみ、切断、スプライシング）を用いて、遺伝子再編成の分子的メカニズムを形式的計算モデルに抽象化する。
• この抽象化モデルをカイメンからの実験データに適用し、既知の遺伝子アセンブリ過程を説明できるかを検証する。
• 計算モデルは、高レベルの抽象化ではなく、詳細な生物学的メカニズムから生じるべきであると提唱する。
• 生物学とコンピュータサイエンスの間のフィードバックループの重要性を強調する。生物学的知見が計算モデルを生み出し、計算モデルが生物学的仮説の生成を促進する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 なぜ第一世代バイオコンピューティング手法は、革新性とパフォーマンスの面で頂点に達したのか？
• RQ2 現在のバイオインスパイアドシステムは、自然の生物学的システムの真の複雑性と適応性をどの程度欠いているのか？
• RQ3 より深い生物学的理解は、より効果的でスケーラブルな計算モデルを生み出すのにどのように寄与できるか？
• RQ4 自然遺伝子工学、特にカイメンの遺伝子アセンブリは、次世代バイオコンピューティングのパラダイムとして果たす役割は何か？
• RQ5 コンピュータサイエンスと生物学の分野間における協働をどのように再活性化し、バイオコンピューティング分野のイノベーションを促進できるか？

主な発見

• 遺伝的プログラミングや人工免疫系といった第一世代バイオコンピューティング手法は、生物学的プロセスの過剰に簡略化された抽象化に依存しており、スケーラビリティと妥当性の限界に達している。
• ループ、ハリピン、ダブルループDNA再結合操作を伴うカイメンの自然遺伝子工学モデルは、生物学的に妥当で、数学的に形式化された遺伝子アセンブリのフレームワークを提供する。
• このモデルは、*Urostyla grandis*、*Engelmanniella mobilis*、*Sterkiella nova* からの遺伝子を含む、カイメンにおける既知のすべての遺伝子アセンブリ実験データをうまく説明できる。
• 生物学的メカニズムが計算モデルを生み出し、計算モデルが生物学的理解を促進するという、生物学とコンピュータサイエンスの間のフィードバックループは、自然遺伝子工学の分野で効果的であることが実証された。
• 自然遺伝子工学が計算パラダイムとして成功したことは、生物学的洞察の深さが、より強力で頑健な計算システムを生み出すことを示している。
• 生物学的妥当性に根ざし、生命科学と計算分野の密接な協働によって駆動される、第二世代バイオコンピューティングの新たなアプローチが不可欠である。