機械学習と実験室実験により、科学者は細菌がコミュニケーションに使用するさまざまな言語についての洞察を得ることができました。細菌がどのように相互作用し、どのような状況で細菌間のコミュニケーションが遮断されるかを理解することで、研究者は薬剤耐性細菌に関連する問題を解決し、バイオコンピューティング技術を進歩させることができます。
以前のプロジェクトで、研究者らは、細菌のコミュニケーションを妨害することが、多剤耐性細菌と戦う効果的な方法であることを発見しました。研究チームの研究は、これらの分子をブロックすることで細菌のコミュニケーションを妨害すると、炎症を軽減し、細菌が抗生物質に対してより脆弱になる可能性があることを示しています。
細菌の言語の解読：新境地
今回、研究者らは細菌のコミュニケーション言語を詳しく調べた。彼らは、機械学習とウェットラボ実験を組み合わせて、約 170 の既知の細菌言語をすべて研究しました。研究者らは分析を通じて、有害な細菌を破壊することと、有用な「細菌の論理回路」を構築するために使用できる細菌の言語の類似点と相違点を学びました。
最初のステップは、機械学習分析を実施して、細菌の言語を分子構造に基づいてグループ化することでした。分析の結果、これらのグループの言語は、他のグループの言語よりも相互に類似していることがわかりました。これは人間の言語に相当します。たとえば、英語、フランス語、オランダ語はある言語カテゴリに属しますが、アラビア語とヘブライ語は別のカテゴリに属します。
細菌の理解と誤解: 重要な発見
次に、研究チームは細菌が関連する言語をある程度理解できることを実験的に実証しました。 「我々は『細菌の言語検査』を行ったところ、オランダ人がドイツ語をある程度理解できるのと同じように、よく似た言語を話す細菌同士は互いに理解できることがわかった。また、非常に異なる言語を話す細菌間のコミュニケーションもテストしたところ、互いにまったく理解できないことがわかった。フィンランド語、オランダ語、アラビア語を話す人々の間での会話がどこにも進まないのと同じだ」と研究を主導した博士課程の学生、クリストファー・ヨンケルゴー氏は語った。
研究者らは、これらのツールを使用して、細菌の言語間のつながりを正確に推定し、それらが理解できるかどうかを予測できることを実証しました。この発見は、研究チームの新しい治療法をさらに改良する上で貴重であるだけでなく、バイオテクノロジーにも影響を与える - 細菌の言語は、細菌群集のグループ間のタスクを調整するために使用される可能性があり、細菌のマイクロプロセッサーでも使用される可能性がある。
参考文献：Christopher Jonkergouw、Pihla Savola、Ekaterina Osmekina、Joerivan Strien、Piotr Batys、Markus B. Linder 共著「原核生物細胞間定量的感知シグナル伝達システムにおける化学的多様性の探求」、2023 年 10 月 25 日、「Angewandte Chemie International Edition」。
DOI:10.1002/anie.202314469
コンパイルされたソース: ScitechDaily