[논문 리뷰] "Going back to our roots": second generation biocomputing

Jon Timmis, Martyn Amos외 2명|ArXiv.org|2005. 12. 16.

Evolutionary Algorithms and Applications참고 문헌 92인용 수 23

한 줄 요약

이 논문은 생물학적 시스템의 단순한 모방을 넘어 생물학과 계산을 깊이 통합함으로써 '생물계산의 제2세대'를 제안한다. 자연계의 시스템, 예를 들어 시리아티드의 유전자 재편성과 같은 생물학적으로 타당하고 확장 가능한 계산 모델을 기반으로 하여 생명공학적 기술이 미래의 생물학적 영감을 받는 계산 시스템의 모델이 될 수 있음을 주장한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 생물학적 영감을 받는 계산 기술의 정체를 해결하기 위해 생물학적 시스템의 표면적인 모방을 넘어서는 것.
• 유전자 프로그래밍과 인공 면역 시스템과 같은 제1세대 생물계산 기법의 한계, 특히 확장성과 생물학적 정확성 측면에서의 한계를 규명하는 것.
• 생명과학과 공학/컴퓨터 과학 분야 간의 새로운 双방향 협력을 주장하는 것.
• 더 깊은 생물학적 이해가 더 견고하고 혁신적인 계산 철학으로 이어질 수 있음을 보여주는 것.
• 자연 유전자 편집을 차세대 생물학적으로 타당한 계산 시스템 개발의 모델로 위치시키는 것.

제안 방법

• 생물학적 타당성의 관점에서 기존 생물계산 철학—유전자 프로그래밍, 인공 면역 시스템, 진화 가능한 하드웨어—를 분석한다.
• 내분자 DNA 재조합(루프, 헤어핀, 이중루프 작용)을 통해 정밀한 유전자 조립을 가능하게 하는 시리아티드 모델인 자연 유전자 편집을 검토한다.
• 위상적 작용(예: 접기, 자르기, 연결하기)을 사용하여 유전자 재편성의 분자 메커니즘을 형식적 계산 모델로 추상화한다.
• 이 추상 모델을 시리아티드에서의 실제 실험 데이터에 적용하여 기존에 알려진 유전자 조립 과정을 설명할 수 있는지 검증한다.
• 계산 모델이 고수준의 추상화가 아니라 세부 생물학적 메커니즘에서 유래해야 한다고 제안한다.
• 생물학과 컴퓨터 과학 간의 피드백 루프가 필요하다는 점을 강조하며, 생물학적 통찰이 계산 모델을 이끌고, 계산 모델이 생물학적 가설 생성을 이끄는 상호작용이 필수적임을 밝힌다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 왜 제1세대 생물계산 기법들이 혁신성과 성능에서 정체에 빠졌는가?
• RQ2 현재의 생물학적 영감을 받은 시스템은 자연 생물학적 시스템의 진정한 복잡성과 적응성의 핵심을 어느 정도 반영하지 못하는가?
• RQ3 더 깊은 생물학적 이해는 더 효과적이고 확장 가능한 계산 모델을 어떻게 이끌 수 있는가?
• RQ4 자연 유전자 편집—특히 시리아티드의 유전자 조립—은 차세대 생물계산의 철학으로서 어떤 역할을 할 수 있는가?
• RQ5 컴퓨터 과학과 생물학 간의 다학제적 협력을 어떻게 재활성화하여 생물계산 분야의 혁신을 이끌 수 있는가?

주요 결과

• 유전자 프로그래밍과 인공 면역 시스템과 같은 제1세대 생물계산 방법은 생물학적 과정을 단순화한 추상화에 의존하며, 확장성과 정확성의 한계에 도달했다.
• 루프, 헤어핀, 이중루프 DNA 재조합 작용을 포함하는 시리아티드 모델의 자연 유전자 편집은 생물학적으로 타당하고 수학적으로 형식화된 유전자 조립 프레임워크를 제공한다.
• 이 모델은 *Urostyla grandis*, *Engelmanniella mobilis*, *Sterkiella nova*의 유전자를 포함해 알려진 모든 실험적 유전자 조립 데이터를 성공적으로 설명한다.
• 생물학과 컴퓨터 과학 간의 피드백 루프—생물학적 메커니즘이 계산 모델을 이끌고, 계산 모델이 생물학적 이해를 향상시키는 방식—는 자연 유전자 편집 분야에서 효과적임을 입증했다.
• 자연 유전자 편집이 계산 철학으로서 성공한 것은 깊이 있는 생물학적 통찰이 더 강력하고 견고한 계산 시스템을 만들어낼 수 있음을 보여준다.
• 생물학적 타당성에 기반하고 생명과학과 계산 분야 간의 밀접한 협업에 의해 이끄는 새로운 제2세대 생물계산 접근법이 필요하다.