[论文解读] On the role of the plasmodial cytoskeleton in facilitating intelligent behaviour in slime mould Physarum polycephalum

Richard Mayne, Andrew Adamatzky+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 10, 2015

Slime Mold and Myxomycetes Research参考文献 42被引用 6

一句话总结

本文研究了粘菌 *Physarum polycephalum* 的原生质体细胞骨架如何实现智能行为，如迷宫求解和网络优化。通过实验可视化和计算建模肌动蛋白与微管蛋白网络，作者证明细胞骨架作为动态、自组织的信号传输与计算基质，通过反应-扩散动力学和元胞自动机模拟支持涌现智能。

ABSTRACT

The plasmodium of slime mould Physarum polycephalum behaves as an amorphous reaction-diffusion computing substrate and is capable of apparently intelligent behaviour. But how does intelligence emerge in an acellular organism? Through a range of laboratory experiments, we visualise the plasmodial cytoskeleton, a ubiquitous cellular protein scaffold whose functions are manifold and essential to life, and discuss its putative role as a network for transducing, transmitting and structuring data streams within the plasmodium. Through a range of computer modelling techniques, we demonstrate how emergent behaviour, and hence computational intelligence, may occur in cytoskeletal communications networks. Specifically, we model the topology of both the actin and tubulin cytoskeletal networks and discuss how computation may occur therein. Furthermore, we present bespoke cellular automata and particle swarm models for the computational process within the cytoskeleton and observe the incidence of emergent patterns in both. Our work grants unique insight into the origins of natural intelligence; the results presented here are therefore readily transferable to the fields of natural computation, cell biology and biomedical science. We conclude by discussing how our results may alter our biological, computational and philosophical understanding of intelligence and consciousness.

研究动机与目标

• 研究原生质体细胞骨架在无细胞黏菌 *Physarum polycephalum* 中实现智能行为的作用。
• 理解细胞骨架网络如何在无中枢神经系统的情况下在原生质体内传输和组织信息。
• 利用计算框架对细胞骨架网络拓扑进行建模，以模拟涌现计算智能。
• 探讨这些发现对自然计算、细胞生物学以及智能与意识理论的启示。

提出的方法

• 通过荧光显微镜和免疫染色技术，在实验室中对原生质体细胞骨架进行可视化实验。
• 构建肌动蛋白和微管蛋白细胞骨架网络的计算模型，以分析其拓扑结构和信号传播动力学。
• 采用定制的元胞自动机模型，模拟细胞骨架网络内的信息处理。
• 开发粒子群模型，以探索细胞骨架通信中的集体行为与模式形成。
• 在细胞骨架支架上模拟反应-扩散过程，观察涌现计算行为。
• 分析两种模型类型中涌现的模式与网络优化结果，以评估其计算潜力。

实验结果

研究问题

• RQ1 原生质体细胞骨架如何促进 *Physarum polycephalum* 中的信息处理？
• RQ2 肌动蛋白与微管蛋白网络在原生质体内结构化与信号传输中起什么作用？
• RQ3 在无神经系统的情况下，细胞骨架动力学能否产生计算智能？
• RQ4 细胞骨架中的反应-扩散机制与网络拓扑如何促成适应性行为？
• RQ5 细胞骨架计算对理解非神经系统的智能与意识具有何种启示？

主要发现

• 原生质体细胞骨架形成一个动态、自组织的网络，能够在原生质体中转导和传输信号。
• 肌动蛋白与微管蛋白网络的建模揭示了有利于分布式计算与信息整合的复杂拓扑结构。
• 元胞自动机模拟表明，局部细胞骨架相互作用可涌现出结构化、模式化的行为。
• 粒子群模型显示，集体行为与网络优化可由去中心化的细胞骨架动力学产生。
• 在细胞骨架支架上进行的反应-扩散模拟产生了类似迷宫求解与高效网络形成的涌现行为。
• 结果表明，细胞骨架作为计算的生物基质，可在无神经元的情况下支持智能行为的涌现。