미생물 지능

Microbial intelligence

미생물 지능(미생물 지능)은 미생물이 보여주는 지능이다. 이 개념은 단일 세포에 의해 나타나는 복잡한 적응적 행동과 세포의 생리적 또는 행동적 변화를 유도하고 군집 구조에 영향을 미치는 화학적 신호 전달에 의해 매개되는 세포와 유사하거나 다른 모집단의 이타적 또는 협력적 행동을 포괄한다.[1]

원생동물이나 조류와 같은 복잡한 세포들은 변화하는 상황에서 자신을 조직하는 놀라운 능력을 보여준다.[2] 아메배에 의한 조개조개는 다세포 유기체에서만 일어나는 것으로 일반적으로 생각되는 복잡한 차별과 교묘한 기술을 드러낸다.

심지어 박테리아도 집단으로서 더 많은 행동을 보일 수 있다. 이러한 행동들은 단일 종 개체군 또는 혼합 종 개체군에서 발생한다. 그 예로는 mixobacteria의 군집 또는 군집, 쿼럼 감지, 바이오필름 등이 있다.[1][3]

박테리아 군집은 생물학적 신경망을 느슨하게 모방하는 것으로 제안되었다. 이 박테리아는 화학적 신호의 형태로 입력을 받아 가공한 다음 다른 군집의 박테리아에게 신호를 보낼 수 있는 출력 화학물질을 생산할 수 있다.

네트워크 이론의 맥락에서 박테리아 소통과 자기조직화는 박테리아 군집의 프랙탈 모델을 개발하고 식민지 라이프사이클에서 언어적, 사회적 패턴을 파악한 텔아비브 대학의 에셀 벤-야콥 연구팀이 연구해왔다.[4]

미생물 지능의 예

세균

  • 박테리아 바이오필름은 수천, 수백만 개의[3] 세포의 집단 행동을 통해 나타날 수 있다.
  • 바실러스 미분열로 형성된 바이오필름은 바이오필름의 가장 안쪽 세포가 굶지 않도록 전기신호(이온전송)를 이용해 성장을 동기화할 수 있다.[5]
  • 영양학적 스트레스 하에서 박테리아 군집은 영양소 이용가능성을 극대화하기 위해 그러한 방식으로 스스로를 조직할 수 있다.
  • 박테리아는 항생제 스트레스를 받아 조직을 재정비한다.
  • 박테리아는 유전자(항체 내성을 코딩하는 유전자 등)를 혼합종 군락의 구성원 간에 교환할 수 있다.
  • mixobacteria의 개별 세포는 복잡한 구조를 생성하거나 사회적 실체로 이동하기 위해 조정된다.[3] 미소박테리아는 떼나 늑대 팩으로 알려진 포식자 집단에서 협동적으로 움직이고 먹이를 먹이며, 여러 형태의 신호[6][7] 전달과 여러 다당류가 중요한 역할을 한다.[8]
  • 박테리아의 개체수는 쿼럼 감지를 사용하여 자신의 밀도를 판단하고 그에 따라 행동을 변화시킨다. 이것은 생물필름의 형성, 전염병 과정, 오징어의 빛 기관에서 발생한다.[3]
  • 숙주의 세포에 박테리아가 침투하기 위해서는, 세포는 박테리아가 달라붙어 세포에 들어갈 수 있는 수용체를 표시해야 한다. 대장균의 어떤 변종은 특정 수용체가 없어도 숙주의 세포에 내장이 가능한데, 그 수용체를 직접 가지고 와서 세포에 들어가기도 한다.
  • 영양소의 제한 아래에서, 일부 박테리아는 열과 탈수에 저항하기 위해 내과로 변한다.
  • 거대한 미생물의 집합은 표면 항원을 변화시킬 때 면역체계의 인식에 의해 극복되는 능력을 가지고 있어서 이전에 존재하는 항원에 대해 지시된 방어 메커니즘은 이제 새로 표현된 항원에 대해 무용지물이 되었다.
  • 2020년 4월, 박테리아의 집산물은 막에 기반한 전위적인 형태의 작동 기억력을 가지고 있다고 보고되었다. 과학자들이 박테리아 광학 각인 바이오필름에 빛을 비추었을 때, 빛으로 노출된 세포들이 칼륨 채널의 변화로 인한 막 전위의 진동들에 다르게 반응함에 따라 초기 자극 이후 몇 시간 동안 지속되었다.[9][10][11]

양성자

  • 세포 슬라임 몰드의 개별 세포는 복잡한 구조를 생성하거나 다세포 실체로 이동하도록 조정된다.[3] 생물학자 존 보너는 슬라임 곰팡이가 "슬라임 곰팡이가 얇은 슬라임 껍질에 싸인 아메배 한 봉지에 지나지 않지만, 그들은 근육과 신경을 가진 동물들, 즉 단순한 뇌와 동등한 다양한 행동을 할 수 있다"고 지적했다.[12]
  • 단세포의 스텐토르 로젤리(Stentor roeseli)는 일종의 '행동적 위계'를 표현하며, 자극제에 대한 반응이 자극성을 완화시키지 못하면 '마음을 바꿀 수 있다'는 매우 투기적인 '인식'[13][14]을 암시한다.
  • 파라메슘, 특히 P. 카우다툼은 강렬한 빛을 수영 매체의 전기 충격과 같은 자극과 연관시키는 법을 배울 수 있다. 비록 어둠을 전기 충격과 연관시킬 수는 없는 것처럼 보이지만 말이다.[15]
  • 원생대 치어리더 테트라히메나는 수영 구역의 기하학을 '기억'할 수 있는 능력을 가지고 있다. 분리되어 한 방울의 물 속에 갇혀 있던 세포들은 풀려나자마자 원형의 수영 궤적을 다시 요약했다. 이것은 주로 세포내 칼슘의 증가에 기인할 수 있다.[16]

적용들

박테리아 군집 최적화

박테리아 군집 최적화는 진화 컴퓨팅에 사용되는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 화학적, 의사소통, 제거, 재생산, 이주를 포함한 전체 수명주기 동안 대장균 박테리아의 몇몇 전형적인 행동을 시뮬레이션하는 라이프사이클 모델을 기반으로 한다.

슬라임 몰드 컴퓨팅

논리 회로는 슬라임 몰드로 만들 수 있다.[17] 분산형 시스템 실험은 고속도로 그래프에 근사치를 적용했다.[18] 슬라임 몰드 피사룸 다두증은 기하급수적으로 증가하는 복잡성을 가진 결합 테스트인 '여행하는 세일즈맨 문제'를 선형적으로 해결할 수 있다.[19]

토양생태학

미생물 공동체 지능은 적응적 행동과 신진대사가 상호작용하는 형태로 토양 생태계에서 발견된다.[20] 페레이라 외 연구진에 따르면 "실미생물(Soil microbiota)은 변화로부터 회복하고 현 상태에 적응할 수 있는 고유한 능력을 가지고 있다[...] 이타적, 협력적, 공동발생적 행동에 의한 변화로부터 회복하고 현 상태에 적응할 수 있는 [이] 능력은 미생물 공동체 지능의 핵심 속성으로 여겨진다"[21]고 한다.

복잡한 행동이나 조정을 보이는 많은 박테리아는 생물필름의 형태로 토양에 많이 존재한다.[1] 사회적 약탈 박테리아를 포함한 토양에 서식하는 마이크로프레데이터는 토양 생태계에 중요한 영향을 미친다. 이러한 마이크로프레디레이터에 의해 부분적으로 관리되는 토양 다양성은 탄소 순환과 생태계 기능에 매우 중요하다.[22]

토양 내 미생물의 복잡한 상호작용은 잠재적 탄소제거원으로 제안되어 왔다. 생물증강화는 미생물 집단의 '지능성', 즉 자생성, 탄소 고정 또는 질소 고정 박테리아의 게놈을 메타게놈에 추가하는 방법으로 제안되어 왔다.[20]

참고 항목

참조

  1. ^ Jump up to: a b c Rennie J (13 November 2017). "The Beautiful Intelligence of Bacteria and Other Microbes". Quanta Magazine.
  2. ^ Ford, Brian J. (2004). "Are Cells Ingenious?" (PDF). Microscope. 52 (3/4): 135–144.
  3. ^ Jump up to: a b c d e Chimileski S, Kolter R (2017). Life at the Edge of Sight: A Photographic Exploration of the Microbial World. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press. ISBN 9780674975910.
  4. ^ Cohen, Inon, et al. (1999). "Continuous and discrete models of cooperation in complex bacterial colonies" (PDF). Fractals. 7.03 (1999) (3): 235–247. arXiv:cond-mat/9807121. doi:10.1142/S0218348X99000244. S2CID 15489293. Archived from the original (PDF) on 2014-08-08. Retrieved 2014-12-25.
  5. ^ Beagle SD, Lockless SW (November 2015). "Microbiology: Electrical signalling goes bacterial". Nature. 527 (7576): 44–5. Bibcode:2015Natur.527...44B. doi:10.1038/nature15641. PMID 26503058.
  6. ^ Muñoz-Dorado J, Marcos-Torres FJ, García-Bravo E, Moraleda-Muñoz A, Pérez J (2016-05-26). "Myxobacteria: Moving, Killing, Feeding, and Surviving Together". Frontiers in Microbiology. 7: 781. doi:10.3389/fmicb.2016.00781. PMC 4880591. PMID 27303375.
  7. ^ Kaiser D (2013-11-12). "Are Myxobacteria intelligent?". Frontiers in Microbiology. 4: 335. doi:10.3389/fmicb.2013.00335. PMC 3824092. PMID 24273536.
  8. ^ Islam ST, Vergara Alvarez I, Saïdi F, Guiseppi A, Vinogradov E, Sharma G, et al. (June 2020). "Modulation of bacterial multicellularity via spatio-specific polysaccharide secretion". PLOS Biology. 18 (6): e3000728. doi:10.1371/journal.pbio.3000728. PMC 7310880. PMID 32516311.
  9. ^ Escalante A. "Scientists Just Brought Us One Step Closer To A Living Computer". Forbes. Retrieved 18 May 2020.
  10. ^ "They remember: Communities of microbes found to have working memory". phys.org. Retrieved 18 May 2020.
  11. ^ Yang CY, Bialecka-Fornal M, Weatherwax C, Larkin JW, Prindle A, Liu J, et al. (May 2020). "Encoding Membrane-Potential-Based Memory within a Microbial Community". Cell Systems. 10 (5): 417–423.e3. doi:10.1016/j.cels.2020.04.002. PMC 7286314. PMID 32343961.
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  13. ^ "Can a single-celled organism 'change its mind'? New study says yes". phys.org. Retrieved 2019-12-06.
  14. ^ Tang SKY; Marshall, W. F. (22 October 2018). "Cell learning". Current Biology. 28 (20): R1180–R1184. doi:10.1016/j.cub.2018.09.015. PMID 30352182. S2CID 53031600. Archived from the original on 2020-07-12. Retrieved 2020-07-11.
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  18. ^ Adamatzky A, Akl S, Alonso-Sanz R, Van Dessel W, Ibrahim Z, Ilachinski A, et al. (2013-06-01). "Are motorways rational from slime mould's point of view?". International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems. 28 (3): 230–248. arXiv:1203.2851. doi:10.1080/17445760.2012.685884. ISSN 1744-5760. S2CID 15534238.
  19. ^ "Slime Mold Can Solve Exponentially Complicated Problems in Linear Time Biology, Computer Science Sci-News.com". Breaking Science News Sci-News.com. Retrieved 2019-12-06.
  20. ^ Jump up to: a b Agarwal L, Qureshi A, Kalia VC, Kapley A, Purohit HJ, Singh RN (2014-05-25). "Arid ecosystem: Future option for carbon sinks using microbial community intelligence". Current Science. 106 (10): 1357–1363. JSTOR 24102481.
  21. ^ Ferreira C, Kalantari Z, Salvati L, Canfora L, Zambon I, Walsh R (2019-01-01). "Chapter 6: Urban Areas". Soil Degradation, Restoration and Management in a Global Change Context. Advances in Chemical Pollution Environmental Management and Protection. 4. p. 232. ISBN 978-0-12-816415-0. Retrieved 2020-01-05.
  22. ^ Zhang L, Lueders T (September 2017). "Micropredator niche differentiation between bulk soil and rhizosphere of an agricultural soil depends on bacterial prey". FEMS Microbiology Ecology. 93 (9). doi:10.1093/femsec/fix103. PMID 28922803.

추가 읽기

외부 링크