เหตุผลที่ฝักบัวอาบน้ำอุณหภูมิ 40℃ กลายเป็นน้ำร้อนและน้ำเย็นจัด: นักคณิตศาสตร์ที่แก้ปัญหาเสียงรบกวนของเซลล์

"กับดักของค่าเฉลี่ย" และการออกแบบความผันผวนของเซลล์ด้วยคณิตศาสตร์

แม้ว่าการรักษามะเร็งจะประสบความสำเร็จ แต่ก็กลับมาเกิดขึ้นอีกเมื่อเวลาผ่านไป แม้จะให้ยาปฏิชีวนะที่ทรงพลัง แต่แบคทีเรียบางส่วนก็ยังคงรอดชีวิต ปัจจัยสำคัญที่อยู่เบื้องหลังความ "ดื้อรั้น" นี้ที่ได้รับการให้ความสนใจอีกครั้งในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาคือ เสียงรบกวนทางชีวภาพ ซึ่งหมายถึงปรากฏการณ์ที่แม้เซลล์ที่มีพันธุกรรมเหมือนกันก็ยังมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในปริมาณโปรตีนภายในเซลล์เนื่องจากปฏิกิริยาแบบสุ่มภายในเซลล์ ส่งผลให้เกิดเซลล์ที่เป็น "ค่าผิดปกติ" Phys.org

ปัญหาเริ่มต้นจากที่นี่ ในการแพทย์และชีววิทยาสังเคราะห์ ต้องการปรับสภาพเซลล์ให้เป็นไปตามที่ต้องการด้วยยาและวงจรพันธุกรรม อย่างไรก็ตาม การควบคุมแบบเดิมมักจะออกแบบโดยมุ่งเน้นไปที่ "ค่าเฉลี่ยของกลุ่ม" แม้ว่าค่าเฉลี่ยจะถูกต้อง แต่ความแปรปรวนของเซลล์แต่ละเซลล์ (เสียงรบกวน) ยังคงสูงอยู่ หรือบางครั้งอาจเพิ่มขึ้น ทำให้มีเซลล์ส่วนน้อยที่หลุดรอดจากการควบคุมและอาจกลายเป็นแหล่งที่มาของการกลับมาเกิดใหม่หรือการดื้อยา Phys.org

การตั้งค่าอุณหภูมิฝักบัวที่ 40℃ แต่กลับได้ "น้ำร้อนสลับน้ำเย็น"

บทความนี้โดดเด่นด้วยการใช้การเปรียบเทียบที่นำเรื่องยากๆ มาสู่ชีวิตประจำวัน ทีมวิจัยเปรียบเทียบกับดักของการควบคุมค่าเฉลี่ยแบบเดิมกับ **"อุณหภูมิของฝักบัว"** แม้ว่าอุณหภูมิเฉลี่ยจะเป็น 40℃ แต่ถ้าน้ำร้อนและน้ำเย็นออกสลับกัน จะไม่สามารถกล่าวได้ว่ามีการควบคุมที่ "สะดวกสบาย" เช่นเดียวกันกับเซลล์ แม้ว่าค่าเฉลี่ยจะถูกต้อง แต่ถ้าสภาพของเซลล์แต่ละเซลล์มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรง ค่าผิดปกติที่สำคัญก็จะยังคงอยู่ Phys.org

เพื่อทำลาย "กับดักของค่าเฉลี่ย" นี้ นักวิจัยจาก KAIST และ POSTECH ได้เสนอการควบคุมเสียงรบกวนเป็นเป้าหมายของการออกแบบทางคณิตศาสตร์ Phys.org

ทำไมกลไกที่มีประสิทธิภาพอย่าง AIF ถึงเพิ่มเสียงรบกวน

คำสำคัญที่อยู่เบื้องหลังคือ **Robust Perfect Adaptation (RPA: การปรับตัวที่สมบูรณ์แบบและแข็งแรง)** ซึ่งหมายถึงการนำคุณสมบัติการ "ปรับตัว" ของสิ่งมีชีวิตที่สามารถคืนค่าเอาต์พุตให้คงที่แม้มีการรบกวนมาใช้ในการวิศวกรรม กลไกที่มีชื่อเสียงในการทำให้ RPA ระดับค่าเฉลี่ยเป็นจริงคือ **Antithetic Integral Feedback (AIF)** Nature

แต่สิ่งที่บทความชี้ให้เห็นคือ AIF มีพลังในการคืนค่า "ค่าเฉลี่ย" ที่แข็งแกร่ง แต่ในระดับเซลล์เดียวอาจเพิ่มเสียงรบกวนของเอาต์พุต หากการทำให้ค่าเฉลี่ยเสถียรแลกมากับการเพิ่มความแปรปรวนระหว่างเซลล์ ก็จะเป็นการเดินไปในทิศทางตรงกันข้ามกับ "การควบคุมที่แม่นยำ" ที่ตั้งเป้าไว้ Nature

ข้อเสนอใหม่: Noise Controller (NC) มองไปที่ "ความผันผวน"

นี่คือที่มาของ Noise Controller (NC) แนวคิดหลักมีสองประการ

1. การสร้างไดเมอร์เพื่อตรวจจับความผันผวน
   NC ใช้ปฏิกิริยาการสร้างคู่ของโมเลกุลเอาต์พุต (การสร้างไดเมอร์) และออกแบบให้จับค่าที่เชื่อมโยงกับความแปรปรวน (การกระจาย = ข้อมูลทุติยภูมิ) ไม่ใช่เพียงแค่ "ปริมาณของโมเลกุล (ข้อมูลปฐมภูมิ)" Phys.org

2. การย่อยสลายเพื่อตีความเกินทันที
   เมื่อความผันผวนสูง การควบคุมด้วยการย่อยสลายของโมเลกุลที่ด้านขาเข้า "degradation-based actuation" จะถูกนำมาใช้ ผลลัพธ์คือการรักษาให้ทั้งค่าเฉลี่ยและเสียงรบกวนคงที่ (Noise RPA) แม้มีการรบกวน Phys.org

ประสิทธิภาพ: Fano factor 1 และ "การตรวจสอบเสมือน" ใน E. coli

ผลลัพธ์ที่เน้นคือการลดFano factor ซึ่งเป็นตัวชี้วัดความแปรปรวนระหว่างเซลล์ ให้เหลือเพียง **1 (ค่าที่เป็นที่รู้จักกันดีว่าเป็นขีดจำกัดล่างของเสียงรบกวนในร่างกาย)** ตามทฤษฎี Phys.org

นอกจากนี้ ทีมวิจัยยังได้ "ประยุกต์ใช้เสมือน" NC กับระบบซ่อมแซม DNA ของ E. coli เพื่อแสดงประสิทธิภาพ โดยในเงื่อนไขเดิมมีเซลล์ประมาณ 20% ที่ล้มเหลวในการเริ่มการตอบสนองต่อความเสียหายของ DNA แต่ด้วย NC การทำให้ปริมาณโปรตีนเท่ากันทำให้อัตราความล้มเหลว (แสดงเป็นอัตราการตายในบทความ) ลดลงเหลือประมาณ 7% ซึ่งเป็นจุดเชื่อมต่อกับปัญหา "การอยู่รอดของส่วนน้อย" เช่น การดื้อยารักษามะเร็งและการติดเชื้อเรื้อรัง Phys.org

"เปลี่ยนโชคของเซลล์ให้เป็นการออกแบบ" ข้อความจากนักวิจัย

ตามที่อธิบายโดย Phys.org และ KAIST ความสำคัญของการวิจัยนี้อยู่ที่การนำเสียงรบกวนที่มักถูกมองว่าเป็น "โชคหรือความบังเอิญ" กลับมาเป็น "ปริมาณที่ควบคุมได้" ด้วยการออกแบบทางคณิตศาสตร์ คาดว่าจะมีผลกระทบต่อสาขาที่ต้องการการควบคุมเซลล์ที่แม่นยำ เช่น ชีววิทยาสังเคราะห์ การเอาชนะการดื้อยารักษามะเร็ง และการพัฒนา "จุลินทรีย์อัจฉริยะ" ที่มีประสิทธิภาพสูง Phys.org

จากมุมมองของบทคัดย่อของบทความ (Nature Communications) NC เมื่อรวมกับ AIF จะสามารถรักษาทั้งค่าเฉลี่ยและเสียงรบกวนให้อยู่ในระดับเดิมหลังจากการรบกวน และยังสามารถลดเสียงรบกวนไปยังระดับที่ต้องการ นอกจากนี้ยังเน้นถึงความเป็นทั่วไปที่สามารถประยุกต์ใช้กับเครือข่ายที่หลากหลายตราบใดที่ระบบยังคงเป็นเอกโกรดิก Nature

ปฏิกิริยาบน SNS (การสรุปประเด็นจากการสังเกต)

สิ่งที่สามารถยืนยันได้จาก "ปฏิกิริยาบน SNS" คือ หนึ่งในหัวหน้าผู้วิจัยได้สรุปและแชร์เนื้อหาการวิจัยบน LinkedIn ในโพสต์นั้นได้กล่าวถึง การที่ NC มองไปที่การกระจายด้วยการสร้างไดเมอร์, การควบคุมการผันผวนด้วยการย่อยสลาย, และการปรับปรุงจาก 20% เป็นประมาณ 7% รวมถึง Fano factor 1 ซึ่งถูกแชร์พร้อมกับแฮชแท็กและได้รับการตอบรับ เช่น การกดไลค์ 33 ครั้ง linkedin.com

นอกจากนี้ ยังมีการแสดง Altmetric บนหน้าบทความ ซึ่งบ่งบอกว่ามีการกล่าวถึงออนไลน์ในระดับหนึ่ง Nature

ในทางกลับกัน แม้ว่าบทความของ Phys.org จะแสดงจำนวนการแชร์ แต่ช่องแสดงความคิดเห็นบนหน้าเพจมี0 รายการ ซึ่งอาจบ่งบอกว่าการกระจายข้อมูลส่วนใหญ่เกิดขึ้นบน SNS มากกว่าการอภิปรายใต้บทความ Phys.org

รูปแบบการตอบสนองที่แพร่หลาย (ไม่ใช่การยืนยันจากความคิดเห็นจริง แต่เป็นประเด็นที่เห็นได้จากโพสต์)

• คำอธิบาย "กับดักของค่าเฉลี่ย" ที่เข้าใจง่าย: การเปรียบเทียบกับฝักบัวเป็นสิ่งที่สามารถเข้าถึงผู้ชมทั่วไปได้ง่าย Phys.org

• การที่ "การลดเสียงรบกวน" เป็นจุดเด่นนั้นสดใหม่: แนวคิดการออกแบบที่มุ่งเน้นไปที่การกระจายมากกว่าการควบคุมค่าเฉลี่ย Nature

• ความสนใจใน Fano factor 1: การ