Un model biofizic arată cum celulele își optimizează colectarea de informații fără a consuma prea multă energie
În sistemele biologice și în cele ingineresti, celulele și senzorii trebuie să interpreteze semnale zgomotoase și în continuă schimbare pentru a funcționa corect. Însă colectarea și utilizarea acestor informații consumă energie prețioasă. Un studiu nou, publicat în Physical Review Letters, descrie un model care arată cum un senzor sau o celulă ar putea să maximizeze cantitatea de informație extrasă din mediul înconjurător, controlând în același timp costul energetic total, rezultând un sistem optimizat.
Celulele trebuie să monitorizeze semnale din mediul lor, cum ar fi moleculele care se leagă de receptorii celulari. Sistemele biologice reale rareori observă fiecare etapă a proceselor de semnalizare și trebuie să se adapteze în timp real. Studii anterioare au stabilit de asemenea că senzorii celulari se confruntă cu compromisuri între consumul de energie, viteză și acuratețe, din cauza gamei limitate, a zgomotului biochimic și a constrângerilor energetice. Senzorii proiectați se confruntă cu probleme similare.
Autorii studiului notează: „În toate aceste cazuri, sistemul trebuie să ajusteze puterea cuplajului său la semnal, fie că este implementat prin interacțiuni chimice sau mecanice, echilibrând informația pe care o poate extrage cu costul energetic al sondării. O caracteristică crucială pentru a stabili o funcționare robustă este că aceste operațiuni trebuie efectuate în timp real, bazându-se exclusiv pe datele care pot fi observate direct.”
Într-un model anterior, echipa a descoperit că observatorii imperfecți pot manifesta un comportament surprinzător de colectare a informațiilor. De exemplu, un observator imperfect a fost capabil să adune mai multe informații decât unul ideal sau, în alte cazuri, nu a adunat nicio informație. Cercetătorii spun că acest lucru subliniază rolul central al energeticii în modelarea strategiilor de detectare.
Lucrări anterioare au arătat că disiparea energiei poate fi uneori dedusă din temporizarea și fluctuațiile traiectoriilor observabile, fără a reconstrui forțele, ceea ce este în mod inerent dificil. Echipa folosește această idee în noul său model, cu o strategie de echilibrare a câștigului informațional cu disiparea energiei, folosind doar date observabile din serii temporale.
În model, un senzor poate ajusta cât de puternic produce o moleculă de citire, pe baza fluctuațiilor de semnal observate dintr-o rețea chimică ascunsă. Senzorul abstract ar putea observa semnalul și citirea, dar nu rețeaua ascunsă în sine. Apoi estimează informația pe baza frecvenței cu care stările de semnal și de citire observate apar împreună. Abordarea a reușit să determine setări aproape optime ale senzorului, echilibrând achiziția de informații și disiparea energiei, din ferestre de observație finite, cu condiția ca observațiile să fie suficient de lungi. Dar când senzorul avea o gamă dinamică limitată, necesita un cuplaj mai puternic cu semnalul pentru a funcționa bine, făcând informația mai costisitoare de obținut.
Rezultatele susțin ideea că adaptarea biologică ar putea fi ghidată de un echilibru activ între informație și energie. Echipa spune că cadrul ar putea fi aplicat oricărui sistem artificial sau biologic cu constrângeri similare.
Autorii studiului scriu: „Abordarea noastră conturează o cale concretă către testarea relevanței acestor principii în sistemele biologice, unde echilibrul dintre consumul de energie și colectarea informațiilor poate fi încorporat ca o estimare plauzibilă din traiectoriile stocastice observate. În lucrări viitoare, va fi interesant să înlocuim informația mutuală cu alte cantități care pot fi măsurate în prezența unor semnale de dimensiuni mari, unde estimarea fiabilă a probabilităților empirice devine din ce în ce mai dificilă.”
