गणित कोशिकाओं को बता रहा है कि उन्हें क्या होना चाहिए

भ्रूण की कोशिकाओं को "विकास के परिदृश्य" के माध्यम से अपने भाग्य को प्राप्त करने की आवश्यकता होती है। नई खोजें इस बात से संबंधित हैं कि वे इसे इतने प्रभावी ढंग से कैसे प्रबंधित करते हैं

1891 में, जब जर्मन जीवविज्ञानी हंस ड्रिच ने समुद्री यूरिनिन के दो-सेल भ्रूण को आधे हिस्से में विभाजित किया, तो उन्होंने पाया कि अलग-अलग कोशिकाओं में से प्रत्येक अंततः एक पूर्ण, छोटे, लार्वा में विकसित हुआ। आधा किसी तरह "पता था" कि कैसे विकास कार्यक्रम को बदलना है: जाहिर है, इस स्तर पर उनके विकास के पूर्ण चित्र अभी तक नहीं खींचे गए हैं (कम से कम स्याही में नहीं)।

तब से, वैज्ञानिक यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि इस तरह की ड्राइंग कैसे बनाई जाती है और यह कितनी विस्तृत है। (खुद को इस बात से नाराज किया कि वह इस सवाल का जवाब नहीं पा सका, निराशा में अपने हाथों को फेंक दिया और आम तौर पर इस क्षेत्र में काम करना बंद कर दिया)। अब यह ज्ञात है कि कुछ निश्चित जानकारी के कारण जीन पूरे भ्रूण को चालू और बंद कर देते हैं, और उनके स्थान के आधार पर कोशिकाओं को कुछ भूमिकाएँ प्रदान करते हैं। हालांकि, ऐसा लगता है कि इस जानकारी को ले जाने वाले संकेत दृढ़ता से और अनियमित रूप से उतार-चढ़ाव करते हैं - बिल्कुल भी नहीं क्योंकि कोई भी महत्वपूर्ण निर्देशों से उम्मीद कर सकता है।

"भ्रूण एक शोर जगह है," यूनिवर्सिटी ऑफ मैसाचुसेट्स मेडिकल स्कूल में एक सिस्टम जीवविज्ञानी, रॉबर्ट ब्रूस्टर ने कहा। "लेकिन किसी तरह वह जा रहा है और शरीर बनाने के लिए एक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य और स्पष्ट योजना दे रहा है।"

एक ही सटीकता और reproducibility विभिन्न सेलुलर प्रक्रियाओं में शोर के समुद्र से बार-बार उत्पन्न होती है। संचित तथ्य कुछ जीवविज्ञानियों को एक साहसिक धारणा तक ले जाते हैं: जहां सूचना संसाधित होती है, कोशिकाएं अक्सर जटिल जीवन समस्याओं का न केवल अच्छा समाधान पा सकती हैं, बल्कि इष्टतम - कोशिकाएं अपने जटिल वातावरण से उतनी ही उपयोगी जानकारी निकालती हैं जितना कि सैद्धांतिक रूप से संभव है। इष्टतम डिकोडिंग के मुद्दे, एलेक्जेंड्रा वोल्क , पेरिस के उच्च सामान्य स्कूल में एक बायोफिजिसिस्ट कहते हैं, "हर जगह बायोलॉजी में।"

परंपरागत रूप से, जीवविज्ञानी जीवित प्रणालियों के विश्लेषण को अनुकूलन कार्यों के रूप में नहीं मानते थे, क्योंकि इन प्रणालियों की जटिलता उन्हें मात्रा निर्धारित करने के कार्य को जटिल बनाती है, और चूंकि यह समझना मुश्किल है कि वास्तव में क्या अनुकूलित करने की आवश्यकता है। इसके अलावा, यद्यपि विकासवाद का सिद्धांत कहता है कि समय के साथ विकसित प्रणाली में सुधार हो सकता है, इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि वे इष्टतम स्तर तक पहुंचेंगे।

और फिर भी, जब शोधकर्ता यह इंगित करने में सक्षम थे कि कोशिकाएं क्या कर रही थीं, तो उनमें से कई अनुकूलन के स्पष्ट संकेतों की उपस्थिति पर चकित थे। इसके संकेत बाहरी उत्तेजनाओं के मस्तिष्क की प्रतिक्रिया और उनके वातावरण में रसायनों के लिए रोगाणुओं की प्रतिक्रिया में पाए जाते हैं। और अब, कुछ सबसे ठोस तथ्य फ्लाई लार्वा के विकास पर एक नए अध्ययन के लिए धन्यवाद के बारे में आए हैं, जैसा कि सेल में प्रकाशित एक हालिया पेपर में वर्णित है।

सांख्यिकी-समझ वाले सेल

दशकों से, वैज्ञानिकों ने फल मक्खी के लार्वा का अध्ययन किया है, जो उनके विकास की प्रक्रिया के सुराग की तलाश कर रहे हैं। कुछ विवरण शुरू से ही स्पष्ट थे: आनुवंशिक संकेतों का एक झरना सिर से पूंछ तक अक्ष के साथ एक निश्चित अनुक्रम बनाता है। फिर, अणुओं को इंगित करते हुए, मॉर्फोगेंस, भ्रूण के ऊतकों में घुसना करते हैं, अंततः शरीर के अंगों के गठन का निर्धारण करते हैं।

विशेष महत्व के चार गैप जीन हैं, जो व्यक्तिगत रूप से अपनी धुरी के साथ शरीर के व्यापक, प्रतिच्छेदन क्षेत्रों में व्यक्त किए जाते हैं। वे जो प्रोटीन पैदा करते हैं वे जोड़ी-शासन जीन की अभिव्यक्ति को विनियमित करने में मदद करते हैं, जो भ्रूण के साथ बहुत सटीक आवधिक धारीदार पैटर्न बनाते हैं। धारियां शरीर के देर से विभाजन के लिए आधारों को खंडों में निर्धारित करती हैं।


गैप और जीन नियम जोड़े की जीन अभिव्यक्ति की तुलना

कोशिकाएं कैसे समझती हैं कि ये प्रसार ग्रेडिएंट हमेशा वैज्ञानिकों के लिए एक रहस्य रहे हैं। यह धारणा व्यापक थी कि प्रोटीन के स्तर के बाद लगभग वांछित "दिशा" में प्रत्यक्ष कोशिकाओं, बाद वाले लगातार बदलते पर्यावरण की निगरानी करते हैं और, जैसा कि वे विकसित होते हैं, लगातार समायोजन करते हैं, काफी देर से मंच पर अपने गंतव्य पर पहुंचते हैं। यह मॉडल 1956 में प्रस्तावित कॉनराड हाल वडिंगटन के विकास परिदृश्य को गूँजता है । उन्होंने एक बढ़ती हुई ढलान और कांटेदार रास्तों के साथ खोखले के अनुक्रम के साथ गेंद को लुढ़कने के साथ अपने भाग्य को ट्यूनिंग कोशिकाओं की प्रक्रिया की तुलना की। समय के साथ, सेल को अपने स्थिति संबंधी आंकड़ों को स्पष्ट करने के लिए अधिक से अधिक जानकारी प्राप्त करने की आवश्यकता होती है - जैसे कि वह कहां और किस रूप में लक्ष्य कर रहा है, " जेनेट कोंडवे " के रूप में ब्रैंडिसिस विश्वविद्यालय के एक भौतिक विज्ञानी "20 प्रश्न" को खेलने की आवश्यकता है।

हालांकि, ऐसी प्रणाली दुर्घटनाओं का खतरा है: कुछ कोशिकाएं अनिवार्य रूप से गलत रास्ते का चयन करेंगी और वापस नहीं लौट पाएंगी। फिर भी, मक्खियों के भ्रूण की तुलना से पता चला कि जोड़ी नियम के अनुसार स्ट्रिप्स की व्यवस्था अविश्वसनीय रूप से छोटी त्रुटि के साथ होती है, भ्रूण की लंबाई का केवल 1% - या एक सेल की सटीकता के साथ।


थॉमस ग्रेगर, प्रिंसटन विश्वविद्यालय में बायोफिजिसिस्ट

इसने प्रिंस ग्रेगॉन और विलियम बायलेक के नेतृत्व में प्रिंसटन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के एक समूह का नेतृत्व किया, ताकि कुछ और पर संदेह किया जा सके: कि कोशिकाएं धारियों से अपने स्थान का निर्धारण करने के लिए आवश्यक सभी जानकारी प्राप्त कर सकती हैं, जो विघटनकारी किरणों के अभिव्यक्ति स्तरों से होती हैं, हालांकि उनमें आवधिकता नहीं होती है, और इसलिए इस तरह के निर्देशों का एक स्पष्ट स्रोत नहीं हैं।

यही उन्होंने खोजा है।

13 वर्षों के लिए, उन्होंने प्रत्येक कोशिका में एक भ्रूण से दूसरे कोशिका में मॉर्फोजन और ब्रेक जीन प्रोटीन की एकाग्रता को मापा, यह निर्धारित करने के लिए कि वास्तव में, सबसे अधिक संभावना है, सिर से पूंछ तक अक्ष के साथ प्रत्येक स्थिति में चार ब्रेक जीन व्यक्त किए जाएंगे। इन संभावनाओं के वितरण के आधार पर, उन्होंने एक "शब्दकोश", या एक डिकोडर बनाया, एक विस्तृत मानचित्र जो सेल के स्थान का एक संभावित अनुमान प्रदान करने में सक्षम है, जो ब्रेकडाउन जीन प्रोटीन के एकाग्रता स्तरों के आधार पर है।

लगभग पांच साल पहले, शोधकर्ताओं - उनमें से मरीला पेटकोवा थे, जिन्होंने प्रिंसटन (अब वह हार्वर्ड में बायोफिज़िक्स में अपने डॉक्टरेट की रक्षा करने की तैयारी कर रहे हैं) में एक छात्र के रूप में इन उपायों की शुरुआत की और गैस्पर टकाचिक , अब ऑस्ट्रियन इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी में काम कर रहे हैं - इस तुलना को निर्धारित करते हुए सुझाव दिया। यह एक इष्टतम बायेसियन डिकोडर के रूप में काम करता है (यानी, बायसीयन नियम का उपयोग करते हुए एक डिकोडर जो मूल सशर्त संभावनाओं के आधार पर किसी घटना की संभावना की गणना करता है)। बायेसियन मंच ने उन्हें केवल गैप जीन की अभिव्यक्ति के आधार पर सेल स्थिति के बारे में "सर्वश्रेष्ठ अनुमान" देने की अनुमति दी।

टीम ने पाया कि चार टूटना जीन में उतार-चढ़ाव का उपयोग एक कोशिका की सटीकता के साथ कोशिकाओं के स्थान की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। हालांकि, इसके लिए सभी चार जीनों के बारे में अधिकतम जानकारी से कम की आवश्यकता नहीं है: केवल दो या तीन जीनों की गतिविधि के आधार पर, डिकोडर की भविष्यवाणियां बहुत कम सटीक होती हैं। डिकोडर के संस्करण जो सभी चार ब्रेक जीन के बारे में कम जानकारी का उपयोग करते थे - उदाहरण के लिए, उन लोगों ने केवल इस तथ्य पर प्रतिक्रिया दी कि जीन को चालू या बंद कर दिया गया था - पूर्वानुमानों पर भी बदतर प्रदर्शन किया।


विलियम बालिक, प्रिंसटन बायोफिजिसिस्ट

जैसा कि वोल्चेक कहते हैं: "किसी ने भी कभी नहीं मापा या दिखाया है कि इन आणविक ग्रेडिएंट्स की सांद्रता के बारे में जानकारी अक्ष पर एक विशिष्ट स्थान को कैसे इंगित करती है।"

और इसलिए उन्होंने ऐसा किया: यहां तक ​​कि अणुओं की सीमित संख्या और सिस्टम के शोर को ध्यान में रखते हुए, टूटे हुए जीन की एकाग्रता को अलग करते हुए अक्ष पर दो पड़ोसी कोशिकाओं को सिर से पूंछ तक अलग करने के लिए पर्याप्त था - और आनुवंशिक नेटवर्क के बाकी हिस्सों, जाहिरा तौर पर, इसे प्रेषित जानकारी।

“लेकिन एक सवाल हमेशा खुला रहा है: जीव विज्ञान आवश्यक है? - ग्रेगर ने कहा। "या यह सिर्फ कुछ है जो हम मापते हैं?" क्या विनियामक डीएनए क्षेत्र जो जीन को फटने का जवाब देते हैं, वास्तव में इन जीनों में निहित स्थान की जानकारी को डीकोड करने में सक्षम होने के लिए डिज़ाइन किया गया है?

बायोफिजिसिस्ट्स ने जीवविज्ञानी एरिक विसौस, एक नोबेल पुरस्कार विजेता, के साथ मिलकर परीक्षण किया कि क्या कोशिकाएं वास्तव में उन सूचनाओं का उपयोग करती हैं जो उनके लिए संभावित रूप से उपलब्ध हैं। उन्होंने उत्परिवर्ती भ्रूणों का निर्माण किया, युवा मक्खी भ्रूणों में मोर्फोजेन ग्रेडिएंट्स को बदलते हुए, जिसने टूटना जीन की अभिव्यक्ति के अनुक्रम को बदल दिया, और परिणामस्वरूप इस तथ्य के कारण कि जोड़ी नियम के स्ट्रिप्स को स्थानांतरित कर दिया गया, गायब हो गया, नकल करना या धुंधला करना शुरू कर दिया। शोधकर्ताओं ने पाया कि ऐसे मामलों में भी, उनके डिकोडर आश्चर्यजनक सटीकता के साथ उत्परिवर्तित अभिव्यक्ति में बदलाव की भविष्यवाणी कर सकते हैं। "वे बताते हैं कि हालांकि म्यूटेंट का स्थान टूट गया है, लेकिन डिकोडर अभी भी इसकी भविष्यवाणी करता है," वोल्चेक ने कहा।


एन्कोडेड बॉडी प्लान ड्राइंग
1) विकास के एक प्रारंभिक चरण में, शरीर के साथ कोशिकाएं अलग-अलग स्तरों के टूटना जीन का अनुभव करती हैं।
2) टूटे हुए जीन के स्तर बहुत सटीक रूप से निर्धारित कर सकते हैं कि युग्म नियम जीन कहां सक्रिय होना चाहिए।
3) यह सब बाद के चरणों में शरीर के खंडों के गठन की ओर जाता है।

"एक सोचते हैं कि अगर डिकोडर को अन्य स्रोतों से जानकारी मिली, तो कोशिकाओं को इस तरह से मूर्ख नहीं बनाया जा सकता है," ब्रूस्टर ने कहा। "डिकोडर काम नहीं करेगा।"

कॉन्ड्यू के मुताबिक, इन खोजों ने एक नए मील के पत्थर को चिह्नित किया, जिन्होंने अध्ययन में भाग नहीं लिया। उन्होंने कहा कि प्रस्तावित डिकोडर में "भौतिक वास्तविकता" के अस्तित्व के बारे में बात करते हैं, उन्होंने कहा। "विकास के दौरान, इन कोशिकाओं ने समझा कि नियामक डीएनए का उपयोग करके बेयस के दृष्टिकोण को कैसे लागू किया जाए।"

कोशिकाएं वास्तव में यह कैसे करती हैं यह एक रहस्य बना हुआ है। अब तक, "पूरी कहानी अद्भुत और जादुई है," जॉन रेइनित्ज़ ने कहा, शिकागो विश्वविद्यालय में एक सिस्टम जीवविज्ञानी।

फिर भी, कार्य प्रारंभिक विकास, जीन विनियमन और संभवतः विकास के बारे में बात करने का एक नया तरीका प्रदान करता है।

अधिक असमान इलाका

खोजों से वाडिंगटन के विकास के परिदृश्य के विचार पर नए सिरे से विचार करने का अवसर मिलता है। ग्रेगर का कहना है कि उनके काम के परिणाम 20 सवाल खेलने या धीरे-धीरे ज्ञान में सुधार करने की आवश्यकता के खिलाफ हैं। परिदृश्य "शुरू से असमान है," उन्होंने कहा। सारी जानकारी पहले से ही है।

"स्पष्ट रूप से, प्राकृतिक चयन प्रणाली को काफी मजबूती से फैलाता है , और यह उस बिंदु तक पहुंचता है जहां कोशिकाएं भौतिक रूप से संभव की सीमा पर काम करती हैं," कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के एक आकांक्षी मैनुअल रज्जो-मेजियाह ने कहा।


एरिक वायस, प्रिंसटन यूनिवर्सिटी बायोलॉजिस्ट, नोबेल पुरस्कार विजेता

यह संभव है कि इस मामले में कोशिकाओं का प्रभावी काम सिर्फ एक लकीर है: चूंकि मक्खियों का भ्रूण बहुत जल्दी विकसित होता है, इस मामले में, विकास ने "सब कुछ बहुत जल्दी करने की तत्काल आवश्यकता के कारण इष्टतम समाधान पाया हो सकता है," जेम्स ब्रूस ने कहा, एक जीवविज्ञानी फ्रांसिस क्रिक इंस्टीट्यूट (लंदन) से, जिन्होंने काम में हिस्सा नहीं लिया। एक निश्चित सामान्य सिद्धांत की उपस्थिति को निश्चित रूप से स्थापित करने के लिए, शोधकर्ताओं को अन्य प्रजातियों में डिकोडर का परीक्षण करना होगा, जिसमें वे भी शामिल हैं जो अधिक धीरे-धीरे विकसित होते हैं।

हालांकि, ये परिणाम नियामक तत्वों के बारे में नए, पेचीदा सवाल उठाते हैं, अक्सर एक रहस्य। वैज्ञानिकों को ठीक से पता नहीं है कि विनियामक डीएनए अन्य जीनों की गतिविधि के नियंत्रण को कैसे नियंत्रित करता है। खोजों से पता चलता है कि एक इष्टतम बायेसियन डिकोडर यहां काम कर रहा है, जिससे नियामक तत्वों को गैप जीन की संयुक्त अभिव्यक्ति में बहुत छोटे परिवर्तनों का जवाब देने की अनुमति मिलती है। “कोई भी पूछ सकता है, नियामक डीएनए में डिकोडर कोड वास्तव में क्या है? - कोंडदेव ने कहा। - और क्या यह वास्तव में एक इष्टतम तरीके से डिकोड करता है? हम इस अध्ययन की उपस्थिति से पहले ऐसा सवाल नहीं पूछ सकते थे। ”

"यह शोध इस क्षेत्र में अगले कार्य को इस सवाल का सटीक बनाता है," ब्रिस्क ने कहा। इसके अलावा, आणविक स्तर पर इस तरह के डिकोडर को लागू करने के कई तरीके हो सकते हैं, जिसका अर्थ है कि यह विचार अन्य प्रणालियों पर लागू किया जा सकता है। इसके संकेत कशेरुकियों में तंत्रिका ट्यूब के विकास में दिखाई दिए , जो केंद्रीय तंत्रिका तंत्र का अग्रदूत है - और इसके लिए पूरी तरह से अलग तंत्र की आवश्यकता होती है।

इसके अलावा, अगर इन विनियामक क्षेत्रों को इष्टतम डिकोडिंग की आवश्यकता होती है, तो यह सिद्धांत रूप में उनके विकास को सीमित कर सकता है, और इसलिए पूरे जीव का विकास। कोंडदेव ने कहा, "अभी तक हमारे पास केवल एक ही उदाहरण है - इस ग्रह पर विकसित होने वाला जीवन," विकास के रूप में दिखाई देता है, इसलिए हम यह नहीं जानते हैं कि सिद्धांत में जीवन की महत्वपूर्ण सीमाएं क्या हो सकती हैं। कोशिकाओं में बायेसियन व्यवहार की खोज यह संकेत दे सकती है कि प्रभावी सूचना प्रसंस्करण "एक सामान्य सिद्धांत हो सकता है जो परमाणुओं के एक समूह को इकट्ठा करता है जो एक तरह से व्यवहार करते हैं जो, हमारी राय में, जीवन को व्यवहार करना चाहिए"।

लेकिन अभी तक यह केवल एक संकेत है। हालांकि यह एक "भौतिक विज्ञानी के सपने" जैसा होगा, ग्रेगर ने कहा, "हम अभी भी इस सब के प्रमाण से बहुत दूर हैं।"

समुद्र के तल पर तारों से लेकर मस्तिष्क में न्यूरॉन्स तक

सूचना अनुकूलन की अवधारणा इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग से आती है। सबसे पहले, विशेषज्ञ यह समझना चाहते थे कि ध्वनि को एन्कोड और डिकोड करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है ताकि लोग फोन पर ट्रांसोसेनिक केबल पर बात कर सकें। बाद में यह चैनल पर सूचना के इष्टतम संचरण के एक अधिक सामान्य प्रश्न में बदल गया। मस्तिष्क के संवेदी प्रणालियों के अध्ययन के लिए इस प्लेटफ़ॉर्म का अनुप्रयोग और वे कैसे मापते हैं, सांकेतिक शब्दों में बदलना और डीकोड इनपुट डेटा सामान्य से बाहर नहीं थे।

अब कुछ विशेषज्ञ इस तरह से सेंसर सिस्टम के बारे में सोचने की कोशिश कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, रेज़ो-महिआया ने अध्ययन किया कि पर्यावरण में बैक्टीरिया कितनी अच्छी तरह से समझ में आता है और रसायनों को संसाधित करता है, और यह उनके भौतिक आकार को कैसे प्रभावित करता है। वोल्चैक और सहकर्मियों ने पूछा कि एक "अच्छी डिकोडिंग रणनीति" एक अनुकूली प्रतिरक्षा प्रणाली में क्या दिख सकती है, जिसे घुसपैठियों की एक बड़ी संख्या को पहचानना और जवाब देना चाहिए।

"मुझे नहीं लगता कि अनुकूलन एक सौंदर्यवादी या दार्शनिक विचार होगा। यह एक बहुत विशिष्ट बात है। "अनुकूलन के सिद्धांतों ने अक्सर दिलचस्प चीजों की माप की।" वे सही निकले या नहीं, उनका मानना ​​है कि इस विषय पर सोचना किसी भी मामले में उत्पादक है।

"बेशक, कठिनाई यह है कि कई प्रणालियों में डिकोड की गई संपत्ति कुछ सरल नहीं है, जैसे कि एक आयामी व्यवस्था [भ्रूण के अक्ष पर एक सेल]," वोल्क ने कहा। "यह कार्य परिभाषित करना कठिन है।"

यह इस वजह से है कि बिआलेक और सहकर्मी जिस प्रणाली का अध्ययन कर रहे हैं वह कितना आकर्षक है। "जीवविज्ञान में कई उदाहरण नहीं हैं कि एक उच्च-स्तरीय विचार, जैसे कि जानकारी, एक गणितीय सूत्र की ओर जाता है," जिसे फिर जीवित कोशिकाओं पर प्रयोगों में परीक्षण किया जा सकता है, कोंडवे ने कहा।

यह सिद्धांत और प्रयोग का यह मिलन है, जिसे बिलेक स्वीकार करता है। वह यह देखने की उम्मीद करता है कि यह दृष्टिकोण इस संदर्भ में चल रहे काम को कैसे आगे बढ़ाएगा। "क्या अभी भी स्पष्ट नहीं है," उन्होंने कहा, "अनुकूलन का अवलोकन एक जिज्ञासा है जो यहां और वहां उत्पन्न होती है, या इसमें कुछ मौलिक है।"

यदि बाद वाला सच है, "यह आश्चर्यजनक होगा," ब्रिस्को ने कहा। "तथ्य यह है कि विकास समस्याओं को हल करने के लिए बेहद प्रभावी तरीके खोज सकता है एक अद्भुत खोज होगी।"

कोंडदेव इससे सहमत हैं। "भौतिक विज्ञानी को उम्मीद है कि जीवन की घटना न केवल विशिष्ट रसायन विज्ञान, डीएनए और अणुओं के साथ जुड़ी हुई है जो जीवित चीजें बनाती हैं - कि यह इस से व्यापक है," उन्होंने कहा। - और क्या व्यापक हो सकता है? मुझे नहीं पता शायद यह काम गोपनीयता के इस घूंघट को थोड़ा बढ़ा देगा। ”