「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、大阪大学の研究グループは、入力信号を直接測定せずに生物の情報伝達量を定量化できる新手法「デュアルレポーター法」を提案した。同一入力を受ける2つの出力の統計的相関から相互情報量を推定する方法で、従来困難だった入力時系列測定を不要にする。大腸菌の走化性シグナル伝達系に適用した結果、べん毛モーター間のデータから高い情報伝達量が確認され、生命が情報理論の限界に近い効率で情報処理していることを実験的に示した。神経回路や発生過程、人工知能など、情報処理を伴う多様なシステムへの応用が期待される。

「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