연구자들은 단세포 유기체의 움직임을 시뮬레이션합니다

TU Wien(비엔나) 연구팀은 뇌나 신경계가 없음에도 불구하고 원하는 방향으로 움직이는 단세포 유기체의 과정을 성공적으로 시뮬레이션했습니다. 새로운 개발 이전에 연구원들은 작은 유기체가 어떻게 그러한 과정을 수행할 수 있는지 확신하지 못했습니다. 

팀은 간단한 모델 유기체와 그 환경 사이의 물리적 상호 작용을 계산했으며, 후자는 불균일하게 분포된 먹이 공급원을 포함하는 불균일한 화학 조성을 가진 액체입니다. 

이 연구는 저널에 발표되었습니다 PNAS. 

시뮬레이션된 유기체

연구원들은 시뮬레이션된 유기체에 음식과 환경에 대한 데이터를 처리할 수 있는 능력을 갖추었습니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하면 정보 처리가 진화 단계에서 수정되고 최적화될 수 있습니다. 이는 연구자들이 실제 유기체와 유사한 이동 및 먹이 검색이 가능한 컴퓨터 유기체를 개발했음을 의미합니다. 

Andreas Zöttl은 TU Wien의 이론 물리학 연구소에서 연구 프로젝트를 이끌었습니다. 

Zöttl은 “언뜻 보면 이렇게 단순한 모델이 그렇게 어려운 작업을 해결할 수 있다는 것이 놀랍습니다. “박테리아는 수용체를 사용하여 예를 들어 산소나 영양분 농도가 증가하는 방향을 결정할 수 있으며 이 정보는 원하는 방향으로의 움직임을 촉발합니다. 이것을 화학주성이라고 합니다.” 

다세포 유기체는 신경 세포의 상호 연결을 가지고 있지만 단세포 유기체에는 신경 세포가 없습니다. 이 때문에 셀 내에서 간단한 처리 단계만 거칠 수 있습니다.

"이것을 설명할 수 있으려면 이러한 단세포 유기체의 움직임에 대한 실제적이고 물리적인 모델이 필요합니다.”라고 Zöttl은 말합니다. “우리는 처음부터 물리적으로 유체에서 독립적인 움직임을 허용하는 가장 단순한 가능한 모델을 선택했습니다. 우리의 단세포 유기체는 단순화된 근육으로 연결된 세 개의 덩어리로 구성됩니다. 이제 문제가 발생합니다. 전체 유기체가 원하는 방향으로 움직이는 방식으로 이러한 근육이 조정될 수 있습니까? 그리고 무엇보다 이 프로세스를 간단한 방식으로 실현할 수 있습니까, 아니면 복잡한 제어가 필요합니까?”

컴퓨터 모델 구현

Benedikt Hartl은 컴퓨터에서 모델을 구현한 사람입니다. 

"단세포 유기체가 신경 세포 네트워크를 가지고 있지 않더라도 '감각 인상'과 움직임을 연결하는 논리적 단계는 신경 네트워크와 유사한 방식으로 수학적으로 설명될 수 있습니다."라고 Hartl은 말합니다.

단세포 유기체는 세포의 서로 다른 요소 사이에 논리적 연결이 있으며 화학 신호가 트리거되면 움직임이 발생합니다. 

Maximilian Hübl은 연구에서 몇 가지 계산을 완료했습니다.

"이러한 요소와 서로 영향을 미치는 방식은 컴퓨터에서 시뮬레이션되고 유전자 알고리즘으로 조정되었습니다. 세대가 지나면 가상 단세포 유기체의 이동 전략이 약간 변경되었습니다."라고 Hübl은 보고합니다.

단세포 유기체가 원하는 화학 물질로 이동하는 데 성공하면 "번식"할 수 있었지만 그렇지 않은 유기체는 "사멸"했습니다. 여러 세대를 거쳐 일종의 진화가 일어나고 제어 네트워크가 등장했습니다. 이 네트워크는 가상의 단세포 유기체가 화학적 인식을 표적 움직임으로 전환할 수 있게 해주며, 기본 회로를 통해 간단하게 수행됩니다. 

Zöttl은 "의식적으로 무언가를 인식하고 그것을 향해 달려가는 고도로 발달된 동물이라고 생각해서는 안 됩니다."라고 말합니다. “무작위로 흔들리는 움직임에 가깝습니다. 그러나 궁극적으로 평균적으로 올바른 방향으로 이끄는 것입니다. 그리고 그것이 바로 자연에서 단세포 유기체로 관찰되는 것입니다.”