[논문 리뷰] Information and fitness

Samuel F. Taylor, Naftali Tishby외 1명|ArXiv.org|2007. 12. 28.

Gene Regulatory Network Analysis참고 문헌 10인용 수 28

한 줄 요약

이 논문은 정보 이론과 진화적 적합도 사이의 기본적인 연결 고리를 설정하며, 생물체가 목표 성장률을 달성하기 위해 환경 조건에 대해 최소한의 정보를 유지해야 한다고 보여준다. 상호정보량과 적합도 함수를 기반으로 한 이론적 프레임워크를 사용하여, 단세포 생물체에서 합리적인 적합도를 달성하기 위해 필요한 최소 정보량이 유전자 조절 네트워크를 통해 생물학적으로 가능해지는 최대 정보량에 가깝다는 것을 입증한다.

ABSTRACT

The growth rate of organisms depends both on external conditions and on internal states, such as the expression levels of various genes. We show that to achieve a criterion mean growth rate over an ensemble of conditions, the internal variables must carry a minimum number of bits of information about those conditions. Evolutionary competition thus can select for cellular mechanisms that are more efficient in an abstract, information theoretic sense. Estimates based on recent experiments suggest that the minimum information required for reasonable growth rates is close to the maximum information that can be conveyed through biologically realistic regulatory mechanisms. These ideas are applicable most directly to unicellular organisms, but there are analogies to problems in higher organisms, and we suggest new experiments for both cases.

연구 동기 및 목표

• 진화하는 시스템에서 정보 처리와 생물학적 적합도 사이의 이론적 연결을 수립하기 위해.
• 목표 평균 성장률을 달성하기 위해 생물체의 내부 상태가 환경 조건에 대해 가져야 할 최소 정보량을 결정하기 위해.
• 진화적 압력이 세포 조절 메커니즘의 정보 용량 증가를 선택하는지 조사하기 위해.
• 이 정보-적합도 관계가 단세포 생물체뿐 아니라 신경 조절 시스템을 갖춘 고등 생물체에도 적용 가능한지 탐색하기 위해.
• 실제 생물학적 시스템에서 정보와 적합도의 상호 교환 관계를 측정할 수 있는 검증 가능한 실험을 제안하기 위해.

제안 방법

• 저자들은 내부 변수(예: 유전자 발현 수준)와 환경 조건을 함수로 모델링하여 적합도 함수 f(g,s)를 사용한다.
• 상호정보량 I(g;s)를 통해 내부 상태 g와 환경 상태 s 사이의 상호정보를 정량화한다.
• 최적 값 주변의 발현 수준 분포에 대해 가우시안 근사를 적용하여 평균 적합도의 함수로 최소 정보량을 분석적으로 유도한다.
• 핵심 식 (6)은 최소 정보량 I_min이 적합도에 대해 로그적으로 증가하며, 제어 가능한 유전자 수 D에 비례함을 보여준다.
• 유전자 발현 노이즈와 다이나믹 레인지에 대한 실험 데이터를 사용하여 유전자 조절 시스템의 생물학적으로 현실적인 정보 용량 한계를 추정한다.
• 예측 정보를 포함하도록 프레임워크를 일반화하고, 행동이 다양한 조건에서 보상 기준을 달성하기 위해 충분한 정보를 가져야 하는 신경계에 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 목표 평균 성장률을 달성하기 위해 생물체의 내부 상태가 환경 조건에 대해 가져야 할 최소 정보량은 얼마인가?
• RQ2 진화적 압력 하에서 유전자 수나 조절 변수의 수가 증가함에 따라 필요한 정보는 어떻게 변화하는가?
• RQ3 실제 유전자 조절 시스템이 최적의 적합도를 위해 필요한 이론적 정보 용량 한계에 얼마나 가까이 도달하는가?
• RQ4 실시간 유전자 발현 및 성장률 측정을 통해 단세포 시스템에서 정보-적합도 관계를 실험적으로 검증할 수 있는가?
• RQ5 이 프레임워크는 환경 변화에 따라 보상 기준을 달성해야 하는 행동이 요구되는 신경계로 어떻게 확장될 수 있는가?

주요 결과

• 주어진 평균 적합도 수준을 달성하기 위해 필요한 최소 정보량은 적합도에 대해 로그적으로 증가하며, 증가율은 제어 가능한 유전자 수 D에 따라 달라진다.
• 합리적인 성장률을 달성하기 위해 필요한 이론적 최소 정보량은 생물학적으로 현실적인 유전자 조절 메커니즘의 최대 정보 용량에 매우 가까운 것으로 나타났으며, 이는 3비트 이하로 추정되며 일반적으로 2비트 이하이다.
• 유도된 식 (6)은 정보-적합도 트레이드오프를 정량화하며, I_min(⟨f⟩)가 최대 가능한 적합도에서의 격차와 유전자 수 D에 따라 달라짐을 보여준다.
• 모델은 진화적 경쟁이 가능한 한 높은 정보 용량을 가진 메커니즘을 선호할 것임을 예측하며, 이는 낮은 정보로도 목표 적합도를 달성할 수 없는 경우에 한해 성립한다.
• 이 프레임워크는 단세포 생물체를 넘어서 적용 가능하며, 환경 변화에서 보상 기준을 달성하기 위해 신경계 역시 최소한의 정보 수준을 유지해야 한다고 시사한다.
• 저자들은 유전자 발현과 환경 조건 사이의 상호정보량을 측정하고, 실제 생물체의 성능이 정보-적합도 최적점에서 어느 정도 떨어져 있는지를 매핑할 수 있는 실현 가능한 실험을 제안한다.