「見えない入力」から情報の流れを読み解く――デュアルレポーター法を用いた細菌走化性の情報処理の解明――

ad

2026-03-13 東京大学

東京大学、理化学研究所、大阪大学研究グループは、入力信号直接測定生物情報伝達定量できる手法「デュアルレポーター法」提案した。同一入力受ける2出力統計相関から相互情報推定する方法で、従来困難入力系列測定不要する。大腸菌シグナル伝達適用した結果、モーターデータから高い情報伝達確認れ、生命情報理論限界近い効率情報処理いること実験示した。神経回路発生過程、人工知能など、情報処理伴う多様システム応用期待れる。

「見えない入力」から情報の流れを読み解く――デュアルレポーター法を用いた細菌走化性の情報処理の解明――
図1:提案手法をバクテリアの化学走性へ適用した概要図。
2つのべん毛モーターが同一の細胞内シグナルを受ける「自然なデュアルレポーター」として機能し、入力を測定せずに情報の流れを定量化する相互情報量を推定できることを示した。

<関連情報>

デュアルレポーターシステムによる情報フローの定量化とその細菌走化性への応用 Quantification of Information Flow by Dual Reporter System and Its Application to Bacterial Chemotaxis

Kento Nakamura, Hajime Fukuoka, Akihiko Ishijima, and Tetsuya J. Kobayashi
Physical Review Letters  Published: 12 March, 2026
DOI: https://doi.org/10.1103/jrph-wj94

Abstract

Mutual information is a theoretically grounded metric for quantifying cellular signaling pathways. However, its measurement demands characterization of both input and output distributions, limiting practical applications. Here, we present alternative method that alleviates this requirement using dual reporter systems. By extending extrinsic-intrinsic noise analysis, we derive a mutual information estimator that eliminates the need to measure input distribution. We demonstrate our method by analyzing the bacterial chemotactic pathway, regarding multiple flagellar motors as natural dual reporters. We show the biological relevance of the measured information flow by comparing it with theoretical bounds on sensory information. This framework opens new directions for quantifying information flow in cellular signaling pathways.

細胞遺伝子工学
ad
ad
Follow
ad
タイトルとURLをコピーしました