細胞内の意思決定に隠された論理を解明(UChicago researchers find hidden logic behind cellular decisions)

ad

2025-08-27 シカゴ大学 (UChicago)

シカゴ大学の研究チームは、細胞が外部信号に応じて分化や機能を決める仕組みを、化学反応ネットワークの「計算」として解析しました。その結果、細胞の意思決定には熱力学的制約があり、消費できるエネルギー量によって識別可能な信号の複雑さが制限されることが判明しました。しかし自然界の細胞は「インプット重複性」という戦略を利用し、一つの信号を複数の経路に作用させる構造を進化させることで、限られた要素でも高度な判断を実現しています。この発見は、細胞の情報処理能力の限界と進化的工夫を理解する上で重要であり、人工的なバイオシステムや化学反応ネットワークの設計にも応用できる可能性があります。成果は Nature Communications に掲載されました。

<関連情報>

非平衡生物物理学的プロセスの計算表現力に関する限界 Limits on the computational expressivity of non-equilibrium biophysical processes

Carlos Floyd,Aaron R. Dinner,Arvind Murugan & Suriyanarayanan Vaikuntanathan
Nature Communications  Published:05 August 2025
DOI:https://doi.org/10.1038/s41467-025-61873-0

細胞内の意思決定に隠された論理を解明(UChicago researchers find hidden logic behind cellular decisions)

Abstract

Many biological decision-making tasks require classifying high-dimensional chemical states. The biophysical and computational mechanisms that enable classification remain enigmatic. In this work, using Markov jump processes as an abstraction of general biochemical networks, we reveal several unanticipated and universal limitations on the classification ability of generic biophysical processes. These limits arise from a fundamental non-equilibrium thermodynamic constraint that we have derived. Importantly, we show that these limitations can be overcome using common biochemical mechanisms that we term input multiplicity, examples of which include enzymes acting on multiple targets. Analogous to how increasing depth enhances the expressivity and classification ability of neural networks, our work demonstrates how tuning input multiplicity can potentially enable an exponential increase in a biological system’s ability to classify and process information.

生物化学工学
ad
ad
Follow
ad
タイトルとURLをコピーしました