Optymalizacja: zasada teoretyczna mająca moc predykcyjną w biologiiCzas czytania: 7 min

Czy mechanizmy biologiczne są zoptymalizowane, czy funkcjonują słabo i stanowią świadectwo „marnego projektu”? William Bialek, profesor fizyki na Uniwersytecie Princeton, odkrył, że założenie, iż organizmy wykorzystują zoptymalizowane mechanizmy do wykonywania swoich najważniejszych zadań, da się przetestować ilościowo. I przynajmniej w wielu przetestowanych przypadkach założenie optymalności okazuje się słuszne.

Estetyka optymalizacji

Założenie optymalności martwi jednak wielu naukowców. Bialek zauważa, że „optymalizacji towarzyszy estetyka, którą można uznać za atrakcyjną albo nie”¹. Jak pisze: „Dla jednych optymalizacja jest oczywistością, ponieważ ewolucja miała miliardy lat na zrobienie wszystkiego, jak należy. Dla innych optymalizacja jest nonsensem, ponieważ ewolucja nie zwraca uwagi na to, co najlepsze, lecz na to, co jest lepsze w porównaniu z innymi”². Wydaje się, że Bialek czyni tutaj aluzję do tego, że historycznie rzecz biorąc, wysoce zoptymalizowane układy nie były przewidywane przez darwinowską teorię ewolucji, ale ich istnienie przewiduje teoria inteligentnego projektu.

Na gruncie fizyki oczekuje się, że szeroki zakres zjawisk da się wyjaśnić za pomocą niewielkiej liczby zasad. W gruncie rzeczy ruch Słońca i Księżyca, a nawet wzorce pogodowe, ujmuje się właśnie za pomocą takich zasad. Tego samego z pewnością nie można jednak powiedzieć o życiu! Czy jednak można? Życie wyróżnia się jako zjawisko. Ulega samoorganizacji ze zdumiewającą dokładnością i cechuje się różnorodnością przekraczającą zdolność naszego pojmowania. Jako fizyk, Bialek zastanawia się: Czy w różnorodności życia jest coś, co da się wyjaśnić za pomocą małego zbioru ogólnych zasad? Jakie są zasady teoretyczne w biologii?

Tworzenie muszki owocowej

W artykule zatytułowanym Ambitions for Theory in the Physics of Life³ [Dążenie do opracowania teorii fizyki życia] Bialek przedstawia w zarysie zasadę teoretyczną dotyczącą życia, za którą uznaje optymalizację przepływu informacji. W celach ilustracyjnych omawia on przykład rozwoju muszki owocowej od pojedynczej komórki do organizmu wielokomórkowego.

Jeśli poszczególne białka zbada się przy użyciu mikroskopii fluorescencyjnej, to już trzy godziny po złożeniu jaja można zaobserwować plan segmentów zwierzęcia. Te białka, tworzące wyraźne prążki, są produktami zaledwie ośmiu genów, a syntezę tych białek kontrolują geny regulatorowe nazywane genami GAP.

Kiedy matka składa jajo, zapewnia też trzy kluczowe źródła informacji, które rozpoczynają tworzenie kunsztownych wzorców segmentacji w zarodku. Te źródła informacji mają prosty rozkład: jedno znajduje się wysoko na jednym biegunie zarodka, drugie jest na przeciwnym biegunie, a trzecie występuje wysoko w środku. Te matczyne źródła informacji aktywują geny GAP, które następnie ulegają wzajemnej regulacji. W dalszej kolejności geny GAP regulują geny Pair-rule, które ustanawiają plan segmentowego ciała owada. Utworzenie muszki owocowej wymaga więc przepływu informacji z matczynego źródła do sieci genów GAP i ostatecznie do genów Pair-rule, które tworzą wzorzec prążków. Ten przepływ informacji jest bliski teoretycznego optimum.

Bialek przełożył te biologiczne obserwacje i fluorescencyjne obrazy na równania matematyczne. Jak jednak dokładnie on i jego zespół tego dokonali? Fizycy analizują biologię przy wykorzystaniu pojęć matematycznych i na tej podstawie modelują zjawiska biologiczne. Na przykład mogą modelować syntezę genu B zależnego od genu A za pomocą równania opisującego tempo zmian zachodzących z upływem czasu w przypadku takich zmiennych, jak koncentracja białek, przy czym pierwszy termin w równaniu reprezentuje tempo syntezy, a drugi termin, który jest odejmowany od pierwszego, odpowiada rozpadowi.

Niezwykła precyzja

Z eleganckich matematycznych opisów Bialka wynika, że komórki, wykorzystując koncentrację białek GAP, identyfikują swoją pozycję w rozwijającym się zarodku muszki z niezwykłą precyzją – z dokładnością do 1 procenta. Rozważmy białko GAP 2, które ma wysoką koncentrację w środku zarodka. W tym regionie w komórkach występuje maksymalna koncentracja białka GAP 2 i stąd właśnie komórki „wiedzą”, że znajdują się w środku. To białko zapewnia precyzyjną informację w środku zarodka, ale niejednoznaczną informację na jego bokach i niepewną informację na końcach. Gdyby to białko GAP było jedyne, to komórki przy głowie i ogonie byłyby od siebie nieodróżnialne. Obecność wielu białek GAP eliminuje jednak niejednoznaczność, dzięki czemu komórki rozpoznają swoją pozycję. Aby mogło do tego dojść, komórki muszą w optymalny sposób odczytywać informację zawartą w koncentracji białek GAP.

W związku z tym nie tylko zdolność do pomiaru koncentracji jest optymalna, lecz zoptymalizowana wydaje się również koncentracja matczynych źródeł informacji. Bialek stawia hipotezę, że koncentracja tych źródeł powinna być skupiona w punkcie maksymalnej czułości, a także rozmieszczona dostatecznie daleko od siebie nawzajem, aby te źródła mogły kierować produkcją białek GAP w całym dynamicznym zakresie.

Bialek zauważa, że najlepszym sposobem na osiągnięcie tego jest „wykorzystanie źródeł informacji w odwrotnej proporcji do poziomu zawartego w nich szumu”⁴. Mówiąc o szumie, ma on na myśli fluktuacje uśrednionej koncentracji. Bialek twierdzi, że właśnie w taki sposób się komunikujemy – to znaczy unikamy słów, których nie potrafimy wypowiedzieć, albo, używając jakiegoś języka obcego, trzymamy się z dala od tych elementów gramatyki, których możemy używać nieprawidłowo. Bialek donosi, że coś takiego obserwujemy w przypadku rozwijającego się zarodka muszki owocowej: „W związku z tym koncepcja optymalizacji transmisji informacji przewiduje dopasowanie między poziomami szumu w danych pozycjach a rozkładem pozycji komórek. To dopasowanie jest dostatecznie dobre, aby stan zarodka mieścił się w granicach 2 procent od optimum”⁵. W gruncie rzeczy analiza wskazuje, że koncentracje matczynych źródeł informacji są optymalne: „W jakiś sposób sygnał i szum (a nawet kowariancje) wszystkich czterech genów GAP współdziałają ze sobą, prowadząc do niemal stałej precyzji”⁶.

Podsumowanie

Optymalizacja przepływu informacji w układach biologicznych (czyli przepływ informacji od matczynych źródeł informacji poprzez geny GAP do genów Pair-rule, nadający komórce zdolność do identyfikacji jej pozycji z dokładnością do 1 procenta) to nie tylko fascynujący obszar badań. To również potężna demonstracja tego, jak założenie optymalności – najlepszego z możliwych projektów – może zapewnić głęboki wgląd w złożoność życia.

Ustalenia Bialka mają implikacje dla teorii pochodzenia, mianowicie dla teorii ewolucji i teorii inteligentnego projektu. Na przykład potwierdzenie tezy Bialka, że w rozwoju muszki owocowej obserwujemy optymalizację, wymusza na biologii ewolucyjnej wykazanie, że mechanizm losowych mutacji i doboru naturalnego jest w stanie prowadzić do takich optimów. Sam Białek podejrzewa, że tak właśnie jest. Dysponujemy już jednak mocnymi świadectwami na rzecz tego, że ewolucja nie ma ani wystarczająco dużo czasu, ani dostatecznej kreatywności, aby mogła dokonać przeglądu stopni wolności niezbędnych do osiągnięcia takich optimów⁷.

Alternatywnymi wyjaśnieniami są natomiast projekt i inżynieria. Z natury rzeczy projektanci wybiegają w przyszłość i działają z zamiarem, a są to cechy, które wydają się niezbędne do utworzenia zoptymalizowanych systemów. Wiemy ponadto, że projektanci potrafią osiągać optymalność, ponieważ działają poza systemem i lepiej rozumieją jego cele oraz są w stanie posługiwać się matematycznymi abstrakcjami. Koniec końców społeczność naukowców musi być otwarta na każdą teorię, która najlepiej wyjaśnia dane, i pozwalać, aby to świadectwa empiryczne, nie zaś uprzedzenia, nadawały kierunek debacie. Mam nadzieję, że badania Bialka skłonią nas do ponownego rozważenia mechanizmów odpowiadających za optymalność obserwowaną w układach biologicznych.

Emily Reeves

Oryginał: Optimization: A Theoretical Principle That Is Predictive for Biology, „Evolution News & Science Today” 2024, September 19 [dostęp: 25 IV 2025].

Przekład z języka angielskiego: Dariusz Sagan

Literatura: