単細胞生物の運動をシミュレート

ウィーン工科大学（TU Wien）の研究チームは、脳や神経系がない単細胞生物が目的の方向に移動するプロセスを成功裏にシミュレートしました。新しい開発以前は、研究者は小さな生物がそのようなプロセスをどのように可能にしているのかわかりませんでした。

チームは、シンプルなモデル生物とその環境、液体の中に非一様な化学組成と不均一に分布した食料源を持つ間の物理的な相互作用を計算しました。

この研究は、PNAS誌に掲載されました。

シミュレートされた生物

研究者は、シミュレートされた生物に食料と環境に関するデータを処理する能力を与えました。機械学習アルゴリズムを使用して、情報処理を変更して最適化することができました。これにより、研究者は、実際の生物と同様に移動して食料を探すことができるコンピュータ生物を開発することができました。

Andreas Zöttlは、ウィーン工科大学の理論物理学研究所で研究プロジェクトを率いました。

「一見すると、こんなにシンプルなモデルが難しいタスクを解決できるのは驚きです」とZöttlは言います。「バクテリアは、受容体を使用して、たとえば酸素または栄養素の濃度が増加している方向を決定し、この情報が目的の方向への移動を引き起こします。これをケモタクシスと呼びます。」

多細胞生物には神経細胞の相互接続がありますが、単細胞生物には神経細胞がありません。したがって、単細胞生物は、細胞内で単純な処理ステップしか実行できません。

」これを説明するには、単細胞生物の運動のための現実的で物理的なモデルが必要です」とZöttlは言います。「私たちは、最初に液体の中で独立した運動を物理的に可能にする最もシンプルなモデルを選択しました。私たちの単細胞生物は、簡素化された筋肉で結合された3つの質量で構成されています。質問は、筋肉をどのように調整して、全体の生物が目的の方向に移動することができるか、そしてこのプロセスが簡単に実行できるか、または複雑な制御が必要かです。」

コンピュータモデルを実装する

Benedikt Hartlは、コンピュータ上でモデルを実装しました。

「単細胞生物には神経細胞のネットワークがないですが、その『感覚的な印象』と運動を結びつける論理的なステップは、神経ネットワークと同様に数学的に記述できます」とHartlは言います。

単細胞生物には、細胞内のさまざまな要素間に論理的な接続があり、化学シグナルが発生すると運動が発生します。

Maximilian Hüblは、研究でいくつかの計算を実行しました。

「これらの要素と、それらが互いに影響する方法をコンピュータ上でシミュレートし、遺伝的アルゴリズムで調整しました。世代ごとに、仮想的な単細胞生物の運動戦略を少し変えました」とHüblは報告しています。

単細胞生物が目的の化学物質に向かって移動することに成功すると、それらは「繁殖」することができましたが、失敗したものは「絶滅」しました。多くの世代を経た後、進化が発生し、制御ネットワークが現れました。このネットワークにより、仮想的な単細胞生物が化学的な感覚を目的の運動に変換することができ、シンプルで基本的な回路で実行されました。

「これを、高度に発達した動物が何かを意識して認識し、向かって走るようなものと考えるべきではありません」とZöttlは言います。「それは、むしろランダムな揺れ運動です。しかし、平均的に見ると、正しい方向に向かいます。実際の単細胞生物では、自然界でそのようなことが観察されます。」