从细胞到解剖稳态的扩展：从个体发育到集体智能

导读：关键词：自适应系统，集体智能，非干扰性重塑，异速生长律，信息论　　论文题目：　　The scaling of goals from cellular to anatomic

　　关键词：自适应系统，集体智能，非干扰性重塑，异速生长律，信息论

　　论文题目：

　　The scaling of goals from cellular to anatomical homeostasis: an evolutionary simulation, experiment and analysis

　　论文地址：

　　https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsfs.2022.0072

　　复杂的生命体由细胞组成，细胞本身就是在生理和代谢空间中导航的有能力的子体。行为科学、进化发育生物学和机器智能领域都试图了解生物认知的扩展：是什么使单个细胞能够整合它们的活动，从而导致出现具有大规模目标和能力的新型、更高层次的智能属于它而不属于它的部分？

　　传统行为科学侧重于 " 个体 " 的认知能力——记忆、感知、学习、预期、决策、目标导向行为——并做出两个假设。首先，身体通常被认为是一个固定的结构，遵循主流范式，即基因组编码特定的身体计划。其次，大脑结构被认为是稳定的——其单个神经元细胞的个体特在集体层面性消失了。

　　然而，所有智能都是集体智能，它们是由本身就是生物主体的部分组成的。再生生物学和生物机器人等新生物体的发展表明，对完整身体的认知研究只代表了更大图景的一小部分：身体和心灵之间的多尺度界面。事实上，认知与身体的物理结构紧密相关，从解剖学水平到存储其信息的分子和生物电水平。并且结构和功能都具有很强的可塑性。尽管身体 / 大脑发生了重要变化，并且其信息在细胞、分子或生物电水平上发生了相应的修改，但认知仍继续发挥作用。

　　组织尺度之间的机制和算法不变性使来自神经科学的众多工具和方法能够迁移到发育生物学中，从而在再生、癌症重编程和先天缺陷修复方面产生新的能力。为了推动这一领域向前发展，并更好地理解进化的作用，必须开发定量的生成模型，以揭示哪些动力学足以扩展能力并将其推广到新的问题空间。

　　在这篇论文中，作者介绍了基于 TAME 框架的模拟结果，该框架提出进化通过扩大代谢空间中细胞的稳态能力，将身体形态发生过程中细胞的集体智能转变为传统的行为智能。

　　该研究模型基于以下假设：单细胞生物已经具有通过追求代谢资源来维持生存的能力，这是所有生物形式的最基本要求。研究模型了两个层面：一个是发育阶段，细胞存活并相互作用；另一个是进化包装器（evolutionary wrapper），它根据集体的适应性改变细胞行为策略的频率。

　　作者创建了一个最小的计算机系统（二维神经元胞自动机）并检测了一个假设：进化动力学足以使单个细胞中代谢稳态的低水平设定点扩大到组织水平的涌现行为。

　　作者发现这些涌现的发生过程，表现出许多预测特征，包括使用应力传播动力学来实现目标形态以及从扰动（稳健性）和长期稳定性中恢复的能力（即使这些都不是直接选择）。而且，作者观察到在系统稳定很久之后突然重塑的意外行为。作者在生物系统（再生涡虫）中测试了这一预测，并观察到非常相似的现象。论文认为，这是定量理解进化如何将最小目标导向行为（稳态循环）扩展到形态发生和其他空间中的高级问题解决主体的第一步。

　　论文指出，通信系统是集体智能的基础。在该研究中，通信是通过间隙连接介导的，间隙连接是一种众所周知的协调生理和形态发生活动的系统，也被认为是增强集体性的重要补充。在模拟实验中，可以交换三种类型的分子：形态发生素、应激分子及其对应物 " 抗焦虑药 "。其中，压力起着关键作用。引发应激反应的刺激是应激源，但如果生理或行为反应是针对应激源而引发的，则被认为是应激反应。一种解决方案是将压力源定义为破坏或威胁破坏体内平衡的刺激，但体内平衡的概念有其自身的局限性。进化使用通信系统作为压力系统，当对过去事件的记忆无法有效预测未来时，该系统就会被激活。

　　论文进一步总结，网络结构是集体智能的关键。此前研究表明，扁平的、完全连接的网络结构为集体解决任务提供了最高效率，因为这种类型的结构最大限度地聚合了从集体成员那里收到的信息。然而，这种网络成本高昂，因为它需要 n ( n 1 ) 条连接并且在生物学上可能是不现实的。事实上，在大多数社区网络中，成员都只连接到其近邻。压力系统可以被视为另一种通信系统，并且可以在将网络结构转变为扁平（全连接）结构方面发挥作用，至少对于网络的某些部分而言，从而促进信息聚合。

　　总之，本文通过模拟和实验分析了细胞如何通过集体行为形成特定的解剖形状，这对于理解生物系统的复杂性和动态性具有重要意义。此外，这种理解也有助于我们在再生医学和生物机器人技术等领域中更好地利用和控制细胞的行为。

　　图 1：将发育过程的自组织可视化为形态可能空间中的导航。

　　编译｜刘培源

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