40℃ की शावर गर्म पानी और बर्फ के पानी में कैसे बदल जाती है: कोशिकाओं की शोर समस्या को हल करने वाले गणितज्ञ

"औसत के जाल" को तोड़ना——कोशिकाओं की "अस्थिरता" को डिज़ाइन करने का गणित

कैंसर का इलाज सफल होने के बावजूद, समय के साथ पुनः प्रकट होता है। शक्तिशाली एंटीबायोटिक्स देने पर भी, कुछ बैक्टीरिया जीवित रहते हैं। ऐसी "जिद्दी" प्रकृति के पीछे एक महत्वपूर्ण कारण के रूप में, हाल के वर्षों में जैविक शोर पर फिर से ध्यान दिया जा रहा है। यह एक ऐसी घटना को दर्शाता है जिसमें समान जीन वाली कोशिकाओं के बीच, कोशिका के अंदर की संभाव्य प्रतिक्रियाओं के कारण प्रोटीन की मात्रा आदि में सूक्ष्म परिवर्तन होते हैं, जिसके परिणामस्वरूप "आउटलायर" जैसी कोशिकाएं उत्पन्न हो जाती हैं। Phys.org

समस्या यहीं से शुरू होती है। चिकित्सा और सिंथेटिक जीवविज्ञान में, दवाओं या जीन सर्किट्स के माध्यम से कोशिकाओं की स्थिति को इच्छानुसार समायोजित करना चाहते हैं। लेकिन पारंपरिक नियंत्रण अक्सर "समूह औसत" को लक्षित करके डिज़ाइन किया जाता है, औसत तो एक समान हो सकता है, लेकिन व्यक्तिगत कोशिकाओं की विविधता (शोर) बड़ी बनी रहती है——या कभी-कभी यह बढ़ भी जाती है। परिणामस्वरूप, नियंत्रण के जाल से बचने वाले कुछ अल्पसंख्यक बचे रहते हैं, जो पुनरावृत्ति या प्रतिरोध का आधार बन सकते हैं। Phys.org

40℃ पर सेट किया गया लेकिन "गर्म पानी और बर्फ का पानी" बारी-बारी से आने वाला शॉवर

इस लेख की विशेषता यह है कि यह जटिल विषयों को रोजमर्रा के जीवन में लाने के लिए उपमाओं का उपयोग करता है। अनुसंधान दल पारंपरिक औसत नियंत्रण के जाल को **"शॉवर के तापमान"** से तुलना करता है। औसत तापमान 40℃ हो सकता है, लेकिन वास्तव में अगर गर्म पानी और ठंडा पानी बारी-बारी से आता है, तो इसे "आरामदायक नियंत्रण" नहीं कहा जा सकता। कोशिकाओं के मामले में भी यही होता है, औसत सही हो सकता है, लेकिन अगर प्रत्येक कोशिका की स्थिति में भारी उतार-चढ़ाव होता है, तो महत्वपूर्ण "आउटलायर" बची रह जाती है। Phys.org

इस "औसत के जाल" को तोड़ने के लिए, KAIST और POSTECH के शोधकर्ताओं ने शोर को ही नियंत्रण का लक्ष्य बनाने के लिए एक गणितीय मोटिफ प्रस्तावित किया। Phys.org

मौजूदा शक्तिशाली प्रणाली AIF शोर को क्यों बढ़ाती है

पृष्ठभूमि में मौजूद कीवर्ड है, **Robust Perfect Adaptation (RPA: रोबस्ट परफेक्ट एडाप्टेशन)**। बाहरी गड़बड़ी के बावजूद आउटपुट को स्थिर रखना——जीवों की "अनुकूलन" की विशेषता को इंजीनियरिंग में पुनः प्रस्तुत करना, इस संदर्भ में चर्चा होती है। औसत स्तर पर RPA को प्राप्त करने के लिए प्रसिद्ध प्रणाली के रूप में, **Antithetic Integral Feedback (AIF)** है। Nature

हालांकि, शोध पत्रिका में यह बताया गया है कि AIF "औसत" को वापस लाने की शक्ति में मजबूत होते हुए भी, एकल कोशिका स्तर पर आउटपुट शोर को बढ़ा सकता है। औसत के स्थिरीकरण के बदले में, कोशिकाओं के बीच की विविधता बिगड़ सकती है, जिससे लक्षित "सटीक नियंत्रण" के विपरीत दिशा में जा सकते हैं। Nature

नया प्रस्ताव: Noise Controller (NC) "अस्थिरता" को देखने जाता है

यहां आता है, Noise Controller (NC)। विचार का केंद्र दो बातें हैं।

1. डाइमराइजेशन (dimerization) से, अस्थिरता का पता लगाना
   NC, आउटपुट अणुओं के जोड़े बनाने (डाइमराइजेशन) प्रतिक्रिया का उपयोग करता है, केवल "अणुओं की मात्रा (प्राथमिक जानकारी)" नहीं बल्कि, विविधता (विचलन = द्वितीयक जानकारी) से जुड़े संकेतक को पकड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है। Phys.org

2. विघटन (degradation) से, अत्यधिक को तुरंत समाप्त करना
   जब अस्थिरता अधिक होती है, तो इनपुट पक्ष के अणुओं को विघटित करके समायोजित करने के लिए "degradation-based actuation" को संयोजित करता है। परिणामस्वरूप, गड़बड़ी होने पर **औसत के साथ-साथ शोर को भी स्थिर रखना (Noise RPA)** को सैद्धांतिक रूप से प्राप्त किया गया है। Phys.org

यह कितना प्रभावी है: Fano factor 1, और E. coli में "वर्चुअल सत्यापन"

उपलब्धि के रूप में जोर दिया जा रहा है, कोशिकाओं के बीच विविधता को दर्शाने वाले संकेतकों में से एक Fano factor को, सैद्धांतिक रूप से **1 (जैविक शोर की न्यूनतम सीमा के रूप में अच्छी तरह से ज्ञात मूल्य)** तक कम किया जा सकता है। Phys.org

इसके अलावा, अनुसंधान दल ने NC को ई. कोलाई (E. coli) के डीएनए मरम्मत प्रणाली में "वर्चुअल रूप से लागू" करके प्रदर्शन दिखाया। पारंपरिक स्थितियों में डीएनए क्षति प्रतिक्रिया की शुरुआत में विफल होने वाली कोशिकाएं लगभग 20% थीं, जबकि NC के माध्यम से प्रोटीन की मात्रा को समायोजित करके, विफलता दर (लेख में मृत्यु दर के रूप में व्यक्त) लगभग 7% तक कम हो गई। यह कैंसर उपचार प्रतिरोध और दीर्घकालिक संक्रमण जैसी "अल्पसंख्यक के जीवित रहने" की समस्याओं से जुड़ने का बिंदु बताया गया है। Phys.org

"कोशिकाओं के भाग्य" को "डिज़ाइन" में बदलना——शोधकर्ताओं का संदेश

Phys.org और KAIST के विवरण के अनुसार, इस शोध का महत्व "शोर को भाग्य या संयोग" के रूप में निपटाए जाने वाले क्षेत्र को, गणितीय डिज़ाइन के माध्यम से "नियंत्रणीय मात्रा" में वापस लाने में है। सिंथेटिक जीवविज्ञान, कैंसर उपचार प्रतिरोध का समाधान, उच्च दक्षता वाले "स्मार्ट माइक्रोब्स" का विकास आदि, सटीक कोशिका नियंत्रण की आवश्यकता वाले क्षेत्रों में इसके प्रभाव की उम्मीद की जा रही है। Phys.org

शोध पत्र (Nature Communications) के दृष्टिकोण से भी, NC को AIF के साथ संयोजित करके, गड़बड़ी के बाद औसत और शोर दोनों को मूल स्तर पर बनाए रखने की बात कही गई है, और लक्षित शोर स्तर तक कम करने की भी। इसके अलावा, यह भी जोर दिया गया है कि जब तक प्रणाली एर्गोडिक है, इसे व्यापक नेटवर्क पर लागू किया जा सकता है। Nature

SNS की प्रतिक्रिया (देखी गई सीमा में "विवाद बिंदु")

इस बार "SNS की प्रतिक्रिया" के रूप में निश्चित रूप से देखा जा सकता है कि शोध के प्रतिनिधियों में से एक ने LinkedIn पर शोध सामग्री को व्यवस्थित किया और साझा किया। पोस्ट में, NC के डाइमराइजेशन के माध्यम से विविधता (वैरिएंस) को देखने की बात, विघटन आधारित क्रियान्वयन से अस्थिरता को नियंत्रित करने की बात, और 20%→लगभग 7% के सुधार और Fano factor 1 का उल्लेख किया गया है, और यह हैशटैग के साथ फैलाया गया है (प्रदर्शन पर, 33 लाइक जैसी प्रतिक्रियाएं देखी जा सकती हैं)। linkedin.com

इसके अलावा, शोध पत्र के पृष्ठ पर भी Altmetric प्रदर्शित किया गया है, जिससे ऑनलाइन कुछ उल्लेख हो रहे हैं। Nature

दूसरी ओर, Phys.org के लेख में शेयर संख्या प्रदर्शित होती है, लेकिन पृष्ठ पर टिप्पणी अनुभाग 0 टिप्पणियाँ दिखाता है, जिससे यह संकेत मिलता है कि "लेख के नीचे चर्चा करने" की बजाय "SNS पर फैलाकर चर्चा करने" का प्रकार अधिक हो सकता है। Phys.org

अधिक फैलने योग्य प्रतिक्रिया पैटर्न (※ वास्तविक टिप्पणियों का निष्कर्ष नहीं, बल्कि पोस्ट से दिखने वाले विवाद बिंदु)

• "औसत के जाल" का विवरण समझने में आसान: शॉवर उपमा सामान्य लोगों के लिए भी आकर्षक है। Phys.org

• "शोर को कम करना" मुख्य भूमिका में है, यह नया है: औसत नियंत्रण के बजाय, विविधता को लक्षित करने वाली डिज़ाइन सोच। Nature

• Fano factor 1 पर ध्यान: "न्यूनतम सीमा के करीब" कहने का तरीका एक मजबूत आकर्षण बनता है। Phys.org

• "सिद्धांत→कार्यान्वयन" की उम्मीद और सतर्कता: लेख और पोस्ट दोनों में "लागू उदाहरण" मुख्य रूप से मॉडल और ढांचे के रूप में चर्चा की जाती है, इसलिए अगला प्रयोग और नैदानिक रोडमैप पर ध्यान केंद्र