Studio condotto da ricercatori di Maynooth University, University of Chicago e California Institute of Technology
Dublino, 19 gennaio 2024 – Tendiamo a separare il cervello dai muscoli: il cervello pensa, i muscoli fanno. Il cervello recepisce informazioni complesse sul mondo, prende decisioni, mentre il muscolo si limita a eseguire. Questa separazione cervello-muscolo ha plasmato anche il modo in cui pensiamo ai processi all’interno di una singola cellula; alcune molecole all’interno delle cellule sono viste come “pensatori”, che raccolgono informazioni sull’ambiente chimico e decidono cosa la cellula deve fare per sopravvivere; separatamente, altre molecole sono viste come “muscoli”, che costruiscono le strutture necessarie per la sopravvivenza.
Ma un nuovo studio mostra come le molecole che costruiscono le strutture, cioè i muscoli, possano esse stesse pensare e fare. Lo studio, condotto da scienziati dell’Università Maynooth, dell’Università di Chicago e del California Institute of Technology, è stato pubblicato il 17 gennaio su Nature.
“Dimostriamo che un processo molecolare naturale – la nucleazione – che è stato a lungo studiato come un ‘muscolo’, può eseguire calcoli complessi che rivaleggiano con una semplice rete neurale – ha dichiarato il professore associato dell’Università di Chicago Arvind Murugan, uno dei due coautori senior del lavoro – È una capacità nascosta in bella vista che l’evoluzione può sfruttare nelle cellule per fare di più con meno; le molecole che ‘fanno’ possono anche ‘pensare’”.
Pensare utilizzando la fisica
Le cellule devono riconoscere l’ambiente in cui si trovano e fare cose diverse per sopravvivere. Ad esempio, alcune combinazioni di molecole potrebbero indicare un periodo di stress che richiede di rintanarsi, mentre altre combinazioni di molecole potrebbero indicare un periodo di abbondanza. Ma la differenza tra questi segnali molecolari può essere sottile: ambienti diversi possono coinvolgere le stesse molecole ma in proporzioni diverse.
Il dott. Constantine Evans, ricercatore presso l’Hamilton Institute dell’Università di Maynooth e autore principale dello studio, ha spiegato che è un po’ come entrare in una casa e sentire l’odore di biscotti appena sfornati rispetto a quello di gomma bruciata. “Il cervello altera il suo comportamento a seconda che percepisca diverse combinazioni di sostanze chimiche odorose. Ci siamo chiesti se la fisica di un sistema molecolare possa fare lo stesso, pur non avendo un cervello di alcun tipo”, ha detto.
Secondo la visione tradizionale, le cellule potrebbero essere in grado di percepire e rispondere in questo modo utilizzando circuiti molecolari che concettualmente assomigliano ai circuiti elettronici del vostro computer portatile: alcune molecole percepiscono, altre molecole decidono cosa fare e infine le molecole “muscolari” eseguono un’azione (ad esempio, costruiscono una struttura).
L’idea alternativa qui esplorata è che tutti questi compiti – rilevamento, decisione, risposta – possano essere svolti in un’unica fase dalla fisica inerente al “muscolo” stesso. La fisica coinvolta in questo studio è quella delle “transizioni di fase”: si pensi a un bicchiere d’acqua che si congela quando raggiunge la temperatura di 0 °C; dapprima un piccolo frammento di ghiaccio si “nuclea” e poi si espande fino a congelare l’intero bicchiere d’acqua.
A prima vista, queste fasi iniziali dell’atto di “congelamento” – la nucleazione – non assomigliano al “pensiero”. Ma questo lavoro dimostra che l’atto del congelamento può “riconoscere” combinazioni chimiche sottilmente diverse – ad esempio, l’odore dei biscotti all’avena e all’uvetta rispetto a quello delle gocce di cioccolato – e costruire strutture molecolari diverse in risposta.
La solidità negli esperimenti
Gli autori hanno testato la solidità del processo decisionale basato sulla nucleazione utilizzando la nanotecnologia del DNA, un campo che il prof. Erik Winfree ha contribuito a rendere pionieristico. “La teoria è generale e dovrebbe applicarsi a qualsiasi tipo di molecola. Ma il DNA ci permette di studiare sperimentalmente la nucleazione in miscele complesse di migliaia di tipi di molecole e di capire sistematicamente l’impatto di quanti tipi di molecole ci sono e quali interazioni hanno”, ha spiegato Erik.
L’esperimento ha rivelato alcune sorprese: il processo decisionale basato sul “muscolo” si è rivelato sorprendentemente robusto e scalabile. Le complicazioni non previste dalla teoria, come l’esaurimento delle molecole durante l’esperimento, si sono rivelate utili anziché dannose.
Di conseguenza, esperimenti relativamente semplici hanno risolto problemi di riconoscimento di modelli che coinvolgevano circa un migliaio di tipi di molecole, un numero quasi 10 volte superiore a quello degli approcci precedenti basati sui circuiti. In ogni caso, le molecole si sono riunite per costruire diverse strutture su scala nanometrica in risposta a diversi modelli chimici – tranne che l’atto di costruire la struttura in sé ha preso la decisione su cosa costruire.
Il lavoro indica una nuova visione del calcolo che non prevede la progettazione di circuiti, ma piuttosto la progettazione di quello che i fisici chiamano “diagramma di fase”; ad esempio, per l’acqua, un diagramma di fase potrebbe descrivere le condizioni di temperatura e pressione in cui l’acqua liquida congelerà o bollirà. Convenzionalmente, i diagrammi di fase sono visti come una descrizione delle proprietà dei materiali simili a un “muscolo”. Ma questo lavoro dimostra che il diagramma di fase può codificare anche il “pensiero” oltre al “fare”, quando viene esteso a sistemi complessi con molti tipi diversi di componenti.
“I fisici hanno tradizionalmente studiato cose come un bicchiere d’acqua che ha molte molecole ma tutte identiche. Ma una cellula vivente è piena di molti tipi diversi di molecole che interagiscono tra loro in modi complessi. Questo si traduce in capacità emergenti distinte di sistemi multicomponente”, ha detto il dott. Jackson O’Brien, che ha partecipato allo studio come studente laureato in fisica dell’Università di Chicago.
La teoria di questo lavoro ha tracciato analogie matematiche tra questi sistemi multicomponente e la teoria delle reti neurali; gli esperimenti hanno evidenziato come questi sistemi multicomponente potrebbero apprendere le giuste proprietà computazionali attraverso un processo fisico, proprio come il cervello impara ad associare odori diversi ad azioni diverse.
Sebbene gli esperimenti abbiano coinvolto molecole di DNA in una provetta, i concetti sottostanti – la nucleazione in sistemi con molti tipi di componenti – si applicano ampiamente a molti altri sistemi molecolari e fisici. Gli autori sperano che questo lavoro possa stimolare la scoperta di capacità nascoste di “pensiero” in altri sistemi multicomponente che attualmente sembrano essere solo “muscoli”.
L’articolo è intitolato “Pattern recognition in the nucleation kinetics of non-equilibrium self-assembly”. Il finanziamento è stato fornito dalla National Science Foundation (USA), dalla Evans Foundation for Molecular Medicine, dallo European Research Council, dalla Science Foundation Ireland, dal Materials Research Science and Engineering Center dell’Università di Chicago, dalla Simons Foundation e dal Carver Mead New Adventures Fund.
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Scientist at Maynooth University shows that self-assembling molecules have hidden neural network-like abilities
Study undertaken by researchers at Maynooth University, University of Chicago and California Institute of Technology
We tend to separate the brain and muscle – the brain does the thinking; the muscle does the doing. The brain takes in complex information about the world, makes decisions, while muscle merely executes. This brain-muscle separation has also shaped how we think about the processes within a single cell; some molecules within cells are seen as ‘thinkers’ that take in information about the chemical environment and decide what the cell needs to do for survival; separately, other molecules are seen as the ‘muscle’, building structures needed for survival.
But a new study shows how the molecules that build structures, i.e, the muscle, can themselves do both the thinking and the doing. The study, by scientists at Maynooth University, the University of Chicago and California Institute of Technology was published on 17 January in Nature.
“We show that a natural molecular process – nucleation – that has been studied as a ‘muscle’ for a long time can do complex calculations that rival a simple neural network – said University of Chicago Associate Professor Arvind Murugan, one of the two senior co-authors on the paper – It’s an ability hidden in plain sight that evolution can exploit in cells to do more with less; the ‘doing’ molecules can also do the ‘thinking’”.
Thinking using physics
Cells need to recognize the environment they are in and do different things to survive. For example, some combinations of molecules might indicate a time of stress that requires hunkering down while other combinations of molecules might indicate a time of plenty. But the difference between these molecular signals can be subtle – different environments might involve the same molecules but in different proportions.
Dr Constantine Evans, Research Fellow at the Hamilton Institute, Maynooth University, the lead author of the study, explained that it is a bit like walking into a house and smelling freshly baked cookies, versus smelling burning rubber. “Your brain would alter your behavior depending on you sensing different combinations of odorful chemicals. We set out to ask if just the physics of a molecular system can do the same, despite not having a brain of any kind,” he said.
The traditional view has been that cells might be able to sense and respond in this way using molecular circuits that conceptually resemble electronic circuits in your laptop; some molecules sense, other molecules make a decision on what to do and finally ‘muscle’ molecules carry out an action (e.g., build a structure).
The alternative idea explored here is that all of these tasks – sensing, decision making, response – can be accomplished in one step by the physics inherent to the ‘muscle’ itself. The physics involved in this study is that of “phase transitions” – think of a glass of water freezing when it hits 0 °C; first, a little fragment of ice ‘nucleates’ and then grows out until the whole glass of water is frozen.
On the face of it, these initial steps in the act of “freezing” – nucleation – do not resemble ‘thinking’. But this work shows that the act of freezing can “recognize” subtly different chemical combinations – e.g., the smell of oatmeal raisin cookies vs chocolate chip – and build different molecular structures in response.
Robustness in experiments
The authors tested the robustness of nucleation-based decision making using DNA nanotechnology, a field that Prof Erik Winfree helped pioneer. “The theory is general and should apply to any kind of molecule. But DNA lets us experimentally study nucleation in complex mixtures of thousands of kinds of molecules and systematically understand the impact of how many kinds of molecules there are and what kinds of interactions they have”, explained Erik.
The experiment revealed a few surprises . ‘muscle’-based decision making was surprisingly robust and scalable. Complications not modeled in theory, such as running out of molecules during the experiment, turned out to help rather than hurt. As a result, relatively simple experiments solved pattern recognition problems involving around a thousand kinds of molecules, nearly 10-fold larger than in earlier circuit-based approaches. In each case, the molecules came together to build different nanometer-scale structures in response to different chemical patterns – except the act of building the structure in itself made the decision on what to build.
The work points to a new view of computation that does not involve designing circuits but rather designing what physicists call a ‘phase diagram’; e.g., for water, a phase diagram might describe the temperature and pressure conditions in which liquid water will freeze or boil. Conventionally, phase diagrams are seen as describing ‘muscle’-like material properties. But this work shows that the phase diagram can also encode ‘thinking’ in addition to ‘doing’ when scaled up to complex systems with many different kinds of components.
“Physicists have traditionally studied things like a glass of water which has many molecules but all of them are identical. But a living cell is full of many different kinds of molecules that interact with each other in complex ways. This results in distinct emergent capabilities of multi-component systems,” said Dr Jackson O’Brien, who was involved in the study as a University of Chicago graduate student in physics.
The theory in this work drew mathematical analogies between such multi-component systems and the theory of neural networks; the experiments pointed to how these multi-component systems might learn the right computational properties through a physical process, much like the brain learns to associate different smells with different actions.
While the experiments here involved DNA molecules in a test tube, the underlying concepts – nucleation in systems with many kinds of components – applies broadly to many other molecular and physical systems. The authors hope this work will spur work to uncover hidden ‘thinking’ abilities in other multi-component systems that currently appear to merely be ‘muscles’.
The paper is titled “Pattern recognition in the nucleation kinetics of non-equilibrium self-assembly”. Funding was provided by the National Science Foundation (USA), the Evans Foundation for Molecular Medicine, the European Research Council, Science Foundation Ireland, the University of Chicago Materials Research Science and Engineering Center, the Simons Foundation, and the Carver Mead New Adventures Fund.
The full Nature article is available here.
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