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EPIC Assemblyとはなにか？

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アセンブリ
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生命科学
学術変革
創発
idea

はじめに

本記事は、学術変革領域A「進化情報アセンブリによる生命機能の創出原理」の研究概要を紹介することを目的としています。
ページの内容は随時更新される予定です。

背景

本学術変革領域は「高度な生命機能がいかにして現れ、洗練されてきたのか、その創出の原理」を主なターゲットとします。この問いは生命科学全体に関わる横断的な問いであり、主に進化生物学や生命の起源、複雑系、そして生物基礎論などでも主要な未解決問題として位置づけられてきました。既存の生命科学領域の多くは、現存のすでに高度化が進んだ生命機能のメカニズムの解明を進めてきました。細胞生物学は１細胞を作り上げる様々な分子群や反応群の機能を、発生生物学は多細胞による形作りとその機能を、さらに神経科学は脳による情報処理機能の原理を探求しています。
しかし、そのような高度な機能がどう生まれたか、機能の出現やその複雑化や高度化の過程を考えることは、技術的な困難もありこれまで相対的に扱われることは少なく、次世代の課題として残されています。また生物学だけでなく、物理学や工学においても、なぜ生命現象では新たなシステム（生物個体や生物種）が時間とともに多様に現れうるのか、新たな機能を持つシステムはどう自律的に創出しうるのか、は本質的かつ実用的な問いです。前者は20世紀に非平衡系が作る自己組織化現象という形で、周期パターンなどの極めて単純で対称性の高い低次元な秩序創発については進展が見られたものの、生物に見られるような極めてヘテロで複雑かつ非対称・非自明な構造をもつシステムには届いていません。また後者の工学の問題では、進化最適化などの技術がやはり20世紀後半に発展したものの、その大部分は組み合わせ最適化の問題に限定され、必ずしも新規性の発見という問題と直接結びついてはきませんでした。最近は深層学習や大規模言語モデルが、新規性や創造性を発揮できるのか、という問いも注目されていますが、もちろん理論的な基盤はありません。

新規性の創出とアセンブリ

「新規性創出」の問題に答えるには、新しい機能の芽がどう出現するのか、そしてそれがどう発展できるのか？という部分問題を扱う必要があります。一見両者とも、ダーウィン進化のアイディア、すなわち微小な変異から機能の芽が生まれ、その機能が変異と選択で現状環境に適応するように漸進的に洗練される、という形で説明できるようにも見えます。しかし微小な変異が創出の芽であれば、それは創出後の微小な変異と何が本質的に違うのか、また新規機能が漸進的に洗練されるのは本当に自明なのか、というのはよく考えるとわかりません。より具体的に問題を数理的に定式化しようとすると、その違いは顕著です。進化を量的遺伝学のような伝統的な形でモデル化すると、変異は表現型(身長や体重などのパラメータ)のランダムな変化で表されます。しかし、対象とする生物の進化をいくつの表現型で特徴づけるのか(何次元の変数で特徴づけるのか)は事前に決める必要があり、この決められた表現型の枠の中でいくら変異しても、新規性の創出や機能の高度化にはつながりません。少なくとも、新規要素の獲得・消失によりシステム自体の複雑さや次元が増減することや、新たな相互作用や関係性が生まれたり消えたりする、という側面が最低限でも必要だということがわかります。これはシステムの複雑さが変化するという問題を扱う必要があることを示唆します。

本領域において、この課題を扱うアイディアが「アセンブリ」になります。ここでアセンブリとは、ヘテロな素子が組み上がってできるシステムを総称します。生体であれば、タンパク質はアミノ酸のフラグメントが組み上がった分子アセンブリ、細胞内反応や神経回路は化学物質や神経が反応や神経接続で組み上がった回路アセンブリ、そして多細胞体は細胞が組み上がった細胞アセンブリです。アセンブリはその組み合わせ的な性質から、要素を追加してゆくことによりオープンエンドに複雑化が可能であるという点で、システムの複雑化による機能の進化的探索に重要な基盤構造であると考えられます。また進化的には、遺伝子が倍加したりトランスポゾンなどによってゲノム領域の違う場所に一定サイズの既存の遺伝子が挿入されたり、逆に脱落したりなどの変異が存在することを考えると、既存の素子が一個余計にくっつくようになるとか、素子間の新たな相互作用が生まれるなどは、進化的には一回の変異イベントで生じるうる「小さな」変異とみなしても差し支えないと考えられるでしょう。進化生物学でも遺伝子重複などは新規機能創出の原動力の一つとしてもみなされています。なおここで組み合わさる素子群のヘテロさなどは、いわゆる量的な変異の影響なども受けてその多様性が創られていると考えていいとも思います。
一見いいこと尽くめのように見えるアセンブリの概念ですが課題もあります。構成要素の増加によってオープンエンドに複雑さが増えるのと同時に、可能なアセンブリの組み合わせも指数的に増えてしまいます。その多くは必ずしも機能的であるわけではないでしょう。ではどれくらいの確率で創られたアセンブリは機能をもちうるのでしょうか？もし仮に、思ったより機能的なアセンブリが創られやすいとするとその仕組や条件は何なのでしょうか？また逆に機能アセンブリの創出が極めてレアな事象であった場合、膨大な組み合わせ的可能性の中から、機能的なアセンブリはどう進化的に獲得されうるのでしょうか？単にダーウィン的な変異と選択で機能アセンブリは獲得可能なんでしょうか？なにか進化可能性を加速させる構造や仕組みがあるのでしょうか？
これらの問いに何らかの答えを出すことが、新規機能の獲得とアセンブリを結びつける重要な課題と言えるでしょう。

古くて新しいアセンブリという概念

そもそも生命科学においてアセンブリと類似の概念は新しいものでは有りません。生物を観察すればそれが基本構造の繰り返しや組み合わせでできていることは古くから指摘されています。例えば、「モジュール」は進化生物学を含めた生物諸分野で、システムが持つある種の機能単位を表す言葉として普及しています。システム生物学や神経科学の回路やサブネットワークなども電気回路になぞらえた類似の表現です。フランソワ・ジャコブ(François Jacob)は「生物進化はブリコラージュである」という表現で、生命システムは既にある系やその部分に対して用途の変更や追加を行うことでできているというアセンブリにつながる考えを示しています（ちなみにブリコラージュにはその場・手持ちにあるものの組み合わせでなにかを作る・する的な意味合いも含意します）。また生物を離れれば、比較的小さなサイズの分子が熱力学的に自然に集まり高次構造を構築する現象は、ポリマーや超分子などで自己集合過程(self-assembly)としてもよく知られています。また工学や社会システムなどの人工物はまさに部品を組み上げてものを作るという意味でアセンブリです。
こんな当たり前の言葉であるアセンブリですが、工学システムのように外側に全体としてどんなアセンブリを作ればいいのかを設計する設計者と、それを一つ一つ組み上げるプロセスがある場合、機能アセンブリが形成され機能的に洗練されるプロセスには全く謎も問題も有りません。問題は、生物のように設計者不在で自発的に機能アセンブリが形成されさらに洗練することがどう可能なのか、というやはり進化可能性の問題に回帰します。

このような歴史と課題を持つアセンブリの概念ですが、最近生命科学や進化のコンテクストで再び着目をされるようになっています。それは一つにアセンブリという概念が、複雑な生体システムの機能やその進化を、適度な塩梅で抽象化して捉える目的によい概念であるからでしょう。

代表的なものは分子集合体としてのアセンブリです。分子アセンブリの機能は、化学、生化学、生物物理、そして分子進化の観点からすでに研究が進んできています。超分子分野で使われている自己集合過程(self-assembly)という用語は平衡での分子集合を一般には表していましたが、非平衡過程で駆動される非平衡アセンブリも微小管の脱重合反応をはじめとしても多数あります。むしろそちらのほうが細胞内では主要なクラスを構成している可能性もあります。非平衡性によって平衡とは異なるどんな構造や機能が創出しうるのかなどを明らかにする試みなどが行われています。
同じ様に非平衡物理の観点からアクティブマターのような分野でも、自律駆動して相互作用する素子の示す創発現象をアセンブリという言葉を使って捉えています。

進化生物学方面でもタンパク質や生化学反応回路などの生体アセンブリの構造を、それらがどれくらい典型的なものから外れているかという見方で評価することで、進化的選択の影響を受けた度合いなどを特徴づけるような試みが最近現れています。歴史的に進化発生生物学では、新規性創出のメカニズムとして「発生過程」すなわち遺伝型が表現型に変換される過程（今だと遺伝型-表現型マッピングなどとも呼ばれる）の複雑さなどに着目してきました。しかし、発生は個別に色々と異なる多様な現象の集合で、統一的な法則や原理を見出すには対象としては広すぎ、その結果として明確な結果を得るに至っていないという状況があります。アセンブリはより限定的ですが、それ故に問題が扱いやすくなる可能性があります。

他にもアセンブリに関係するアイディアは多方面から提案されています。単純すぎず、複雑すぎず、単純なものからある程度複雑なものまでをつなぐ概念装置としてのアセンブリが、分子から多細胞、更には生態系まで現象の階層を超えて捉える可能性を持っていると言えるでしょう。

実験的に手が届くアセンブリ

上述の最近のアセンブリのリバイバル研究は、概念的なものや、物理や理論での解析研究が主だったりしましたが、実はアセンブリ現象は実験的にも手が届く対象に今やなっています。最新のイメージング技術などを使えば、細胞集団の非平衡な集団現象（すなわちアセンブリ過程）を詳細に計測し、そこから創出する構造を時空間的に特徴づけることができます。またこのような細胞集団現象において、アセンブリのダイナミクスを決める大きな要因は、細胞間の相互作用と細胞自体の状態です。細胞自体の状態は1細胞シーケンスなどで特徴づけられ、また細胞間の相互作用を決定する遺伝子群（細胞認識遺伝子群）なども明らかになってきました。加えて、細胞認識遺伝子群を異なる種や異なる組織で比較すれば、それらの遺伝子の組み合わせ（アセンブリ）が、どの様に進化的に変化してきたのか、祖先型の遺伝子や組み合わせはどんなものだったのかも進化系統解析で推測することができます。推測ができればそれを実験的に再構成して、実際に祖先型の細胞アセンブリはどんな振る舞いや機能性を持っていたのかを確認することも不可能でありません。このようなアプローチは細胞性粘菌の集合や実際の発生現象だけではなく、オルガノイドのような人工的な系にも応用することができるでしょう。

このような進化的な形質の変遷を推測しその機能を実際に再構成して調べる研究は、マクロ分子のアセンブリではすでに研究が進んでいます。例えばRNAポリメラーゼは様々なサブユニットや構成分子が組み合わさったまさに分子アセンブリですが、進化系統解析で祖先型のRNAポリメラーゼを推測してさらに再構成し、その集合構造を調べることも行われています。このアプローチは、１つの超分子アセンブリの問題から、複数の分子が関わるアセンブリ反応、特に液液相分離などのタンパク質の部分配列(天然変性領域)が決定力をもつ問題などにも拡張できるはずです。すでに液液相分離は、DNAやRNAを使った形ではありますが、その発生を人工的に制御・設計することが可能になっています。

さらに反応回路に目をむけると、これまでシステム生物学において単一の受容体からその下流にむけた直列な情報伝達が着目されてきましたが、最近ではBMPやGPCRなどの受容体ファミリーによる交差応答的な反応を介した、ニューラルネットワークと類似の並列的な情報伝達に主眼が移ってきています。この並列な情報処理を担う遺伝子の組み合わせは、細胞種や近縁種で異なっており、その代表例は、嗅覚系や味覚系です。これらの系では、多数の嗅覚・味覚受容体遺伝子の組み合わせ（レパートリ）が進化的に非常に高速に変化していることが明らかになっており、環境に合わせて情報伝達を担う遺伝子のアセンブリが変化する好例になっています。もちろんイメージング技術の発展により、これら複数の受容体がどの様な非平衡なダイナミクスで下流に情報を伝えているかを計測することも可能です。

このように、分子・回路・細胞アセンブリの非平衡ダイナミクスと進化ダイナミクスの両面を捉える実験技術的な素地はある程度まで出来上がっているのです。あれこれ難しい問題を考える前に、ちゃんと観測できるならまずは現象を手を動かして見てやろう、というのは実験生物学の真っ当な方向性でしょう。この学術変革領域の一つの売りは、分子・回路・細胞アセンブリの全てに対して、非平衡ダイナミクスと進化ダイナミクスを実験的に扱いうるメンバーが揃っていることです(A01, A02, A03班)。

理論や情報技術とアセンブリ

では理論や情報技術の面ではどうでしょうか？実験的に観測される各種アセンブリの非平衡ダイナミクスを理論的にモデル化する方法論に関して、基本的な技術は出揃って来ていると思われます。
細胞アセンブリの理論的な基礎はアクティブマターであり、近年では細胞間（もしくは粒子間）の非対称・非相反な相互作用が誘導する集合現象の理論解析や数値計算技術の開発が進んでいます。この非相反性は、熱力学的には自由エネルギーの最小化で特徴づけられる平衡現象から逸脱した非平衡現象とある程度の対応がつきます。また相互作用する粒子群や細胞集団などに生じている相互作用力や力場を、データと背後の物理過程を支配する物理則から推定する情報学的な方法も発展しています。
分子アセンブリにおいても、分子集合や相分離を予測する統計モデルやMD計算、非平衡反応系の理論などが整備されてきており、要素技術は整ってきていると思われます（相分離反応の熱力学理論がかけているのが課題ですが。。）。そして回路アセンブリは少し様相は違いますが、嗅覚系や免疫系のコンテクストで交差応答がもつ情報処理能を扱う理論に加えて、進化的最適化手法やニューラルネットワークの手法を活用した研究が進んでおり、現象をデータに基づいてモデル化し、解析することはもちろん可能になっています。

同時に、アセンブリの進化面を捉える特に情報学的な技術も成熟しつつあります。アセンブリの進化には、その構成要素を規定する遺伝子や構成要素の間の相互作用を定める遺伝子やタンパク質配列の情報を個々に見るのではなく、集合として進化的にどう変遷してきたかを調べることが求められます。これに、複合的な形質における進化系譜解析が必要になります。このような複合形質の進化は特に形態や模様など複数の要素が相関して変化する現象において研究が行われ、その進化情報学技術が蓄積しています。これらは条件がそろえば多様なアセンブリの進化へと応用が可能です。
機能創発の原理を捉える
領域では機能創発の原理を捉えるために、分子・回路・細胞の各アセンブリの理論だけではなく、それらの機能性や機能創発をより抽象度の高い観点で数学的に捉えることも行います。基本的には、生体機能や情報処理の最適性を捉えるために発達した、情報理論、最適制御理論、自由エネルギー原理、進化学の理論や進化最適化の理論、そして例外事象を効率的にサンプルする方法としてのレアイベントサンプリングなどの理論を必要に応じて組み合わせ、新規機能の創発の原理を理論的に解明してゆきます。これらの理論は広く見ると測度変換や大偏差理論を基礎として持ちます。その事実を活用して、包括的な理論の構築を目指します。

一方、理論的にかけているピースもあります。それはアセンブリにおいてシステムの複雑さや次元がシステム自体の挙動や進化過程によって変化するという点です。このような系の複雑さが変化するような理論は、複雑系などが盛んだった20年前にはしばしば数値計算などによる試みがなされましたが、体系的に扱う数学は未だ有りません。これらを発見することも領域における理論面での試みです。
領域で創られる技術の応用の可能性
本領域は、どの様に新たな生体機能が獲得されるかという理学的な問いによって駆動されますが、そこで開発される実験技術や情報技術、数理理論は、生命医工学や情報工学にも応用されると考えています。例えば、本領域の知見をもとにより複雑なアセンブリの操作や構築が可能になれば、それらは人工的な液滴反応・情報処理システム、生体情報伝達系やその人工的な拡張、そして多細胞体のオルガノイドの構築など多様な生体システムの設計に応用されます。一方情報工学の観点でも、従来の情報学的方法論(情報理論・学習理論など)に、進化や非平衡の概念や方法論を取り入れた新しいアルゴリズムや知的システムの理解や構築に寄与すると期待されます。 特に進化最適化は様々な問題に経験的にうまくゆくことが古くから知られているものの、近年の機械学習や深層学習ほどの理論的発展を経ておらず、進化的な最適化に関するより深い理解が得られれば新たなブレークスルーにつながるのでないかとも期待しています。

領域の展望

本領域の活動期間はたった５年です。もちろんその短い時間ですべての問題が解決できるとは思っていません。我々が重視しているのは、新規生命機能の創出、そしてアセンブリという概念が、過去20年で着実な発展を遂げてきた、分子から細胞、実験から理論、さらに理学から工学にわたる、多様な分野と関連しているということです。本領域は、この多様な分野の知見をアセンブリを接点として束ね、既存の分野を横断した発想と方法論、そして人材を生み出しアセンブリすることで、多様な分野に波及・回帰しうる視点や方法論を創りあげ、共有していければと思っています。

文献

★は領域計画班メンバーの論文

概要

  1. 生命機能とその進化的創出
    1. ★ On the Origin of Complex Adaptive Traits: Progress Since the Darwin Versus Mivart Debate
    2. On the roles of function and selection in evolving systems
    3. Fundamental constraints to the logic of living systems
    4. The many ways toward punctuated evolution
    5. Competency in Navigating Arbitrary Spaces as an Invariant for Analyzing Cognition in Diverse Embodiments
    6. ダーウィンのジレンマを解く | 新規性の進化発生理論
    7. 創発する生命 化学的起源から構成的生物学へ
    8. 進化の技法 | 転用と盗用と争いの40億年
    9. 生命進化の物理法則
    10. 可能世界と現実世界: 進化論をめぐって
  2. 生命機能の人工的な構成
    1. ★ Present and future of synthetic cell development
    2. Engineering is evolution: a perspective on design processes to engineer biology
    3. Open problems in synthetic multicellularity
  3. 諸分野におけるアセンブリの概念について
    1. Assembly theory explains and quantifies selection and evolution
    2. Complexity myths and the misappropriation of evolutionary theory
    3. 誰も知らない生命―アセンブリ理論が明かす生命とその起源
    4. Open-­ endedness in synthetic biology: A route to continual innovation for biological design
    5. Three systems of circuit formation: assembly, updating and tuning
    6. Collective intelligence: A unifying concept for integrating biology across scales and substrates
    7. The emerging era of cell engineering: Harnessing the modularity of cells to program complex biological function
  4. 関連する進化生物学的話題
    1. Organismal complexity strongly correlates with the number of protein families and domains
    2. Evolvability predicts macroevolution under fluctuating selection
    3. Evolution of evolvability in rapidly adapting populations
    4. A rugged yet easily navigable fitness landscape
    5. The diffused evolutionary dynamics of morphological novelty

分子アセンブリ

  1. 分子アセンブリの機能の解析と構成
    1. Origins of life: The Protein Folding Problem all over again?
    2. Protein Assembly and Building Blocks: Beyond the Limits of the LEGO Brick Metaphor
    3. Three-Dimensional Structures Self-Assembled from DNA Bricks
    4. ★ Sequence-based engineering of dynamic functions of micrometer-sized DNA droplets
    5. Pattern recognition in the nucleation kinetics of non-equilibrium self-assembly
    6. Proteome-scale quantification of the interactions driving condensate formation of intrinsically disordered proteins
    7. De novo design of allosterically switchable protein assemblies
    8. Intrinsically Disordered Regions Direct Transcription Factor In Vivo Binding Specificity
    9. ★ Predicting Heteropolymer Interactions: Demixing and Hypermixing of Disordered Protein Sequences
  2. 分子アセンブリと進化
    1. Ancestral Reconstruction and the Evolution of Protein Energy Landscapes
    2. Young genes are highly disordered as predicted by the preadaptation hypothesis of de novo gene birth
    3. An ancestral fold reveals the evolutionary link between RNA polymerase and ribosomal proteins
    4. データ駆動型研究によるタンパク質のダイナミクスと進化の普遍的法則
    5. 古代の失われたタンパク質を再現する
    6. Evolutionary origins of self-sustained Kai protein circadian oscillators in cyanobacteria
    7. Computational and Experimental Exploration of Protein Fitness Landscapes: Navigating Smooth and Rugged Terrains
    8. Evolutionary-Scale Enzymology Enables Biochemical Constant Prediction Across a Multi-Peaked Catalytic Landscape

回路アセンブリ

  1. 回路アセンブリの機能の解析と構成
    1. ★ Quantitative live-cell imaging of GPCR downstream signaling dynamics
    2. Highly multiplexed bioactivity screening reveals human and microbiota metabolome-GPCRome interactions
    3. Combinatorial Signal Perception in the BMP Pathway
    4. Contextual computation by competitive protein dimerization networks
    5. Cooperative assembly confers regulatory specificity and long-term genetic circuit stability
    6. Ligand-receptor promiscuity enables cellular addressing
    7. Diversity in Notch ligand-receptor signaling interactions
    8. Nonsynaptic encoding of behavior by neuropeptides
    9. An Extracellular Interactome of Immunoglobulin and LRR Proteins Reveals Receptor-Ligand Networks
    10. Structured Odorant Response Patterns across a Complete Olfactory Receptor Neuron Population
    11. Transcriptional adaptation of olfactory sensory neurons to GPCR identity and activity
    12. A transcriptional rheostat couples past activity to future sensory responses
  2. 回路アセンブリの進化
    1. ★ A vertebrate-wide catalogue of T1R receptors reveals diversity in taste perception
    2. ★ Early origin of sweet perception in the songbird radiation
    3. ★ Evolution of sweet taste perception in hummingbirds by transformation of the ancestral umami receptor
    4. 嗅覚はどう進化してきたか
    5. Evolution of Sensory Receptors
    6. The Evolving Neural and Genetic Architecture of Vertebrate Olfaction
    7. Evolution of chemosensory tissues and cells across ecologically diverse Drosophilids
    8. Genomic and phenotypic evidence support visual and olfactory shifts in primate evolution
    9. Comparative transcriptomic insights into the evolution of vertebrate photoreceptor types
    10. The origin, evolution and molecular diversity of the chemokine system
    11. Evolutionary trajectory of pattern recognition receptors in plants

細胞アセンブリ

  1. 細胞アセンブリの機能の解析と構成
    1. ★ 細胞性粘菌と動物から俯瞰する細胞アセンブリの細胞間認証アーキテクチャ
    2. Adhesion-Based Self-Organization in Tissue Patterning
    3. Programmed and self-organized flow of information during morphogenesis
    4. Beyond the Genetic Code: A Tissue Code?
    5. 4-bit adhesion logic enables universal multicellular interface patterning
    6. ★ Topological defects control collective dynamics in neural progenitor cell cultures
    7. ★ Spatiotemporal coordination of stem cell commitment during epidermal homeostasis
    8. ★ Microtopographical guidance of macropinocytic signaling patches
    9. ★ Tissue self-organization based on collective cell migration by contact activation of locomotion and chemotaxis
    10. ★ Differential cell adhesion implemented by Drosophila Toll corrects local distortions of the anterior-posterior compartment boundary
    11. ★ An autoregulatory circuit for long-range self-organization in Dictyostelium cell populations
    12. ★ The Onset of Collective Behavior in Social Amoebae
    13. Assembloid models of cell-cell interaction to study tissue and disease biology
    14. Comparative analysis of cell–cell communication at single-cell resolution
    15. Assembly of functional microbial ecosystems: from molecular circuits to communities
  2. 細胞アセンブリと進化
    1. De novo evolution of macroscopic multicellularity
    2. Varied solutions to multicellularity: The biophysical and evolutionary consequences of diverse intercellular bonds
    3. A multicellular developmental program in a close animal relative
    4. Interactions between immune cell types facilitate the evolution of immune traits
    5. The Prokaryotic Roots of Eukaryotic Immune System

アセンブリの動態を読み解く技術

  1. 分子アセンブリの機能解析技術
    1. Predicting the structure of large protein complexes using AlphaFold and Monte Carlo tree search
    2. CombFold: predicting structures of large protein assemblies using a combinatorial assembly algorithm and AlphaFold2
    3. Reshaping the discovery of self-assembling peptides with generative AI guided by hybrid deep learning
    4. ★ Pulse-density modulation control of chemical oscillation far from equilibrium in a droplet open-reactor system
  2. 回路アセンブリの機能解析技術
    1. Multiplexed mapping of the interactome of GPCRs with receptor activity–modifying proteins
    2. ★ Efficient synthesis of phycocyanobilin in mammalian cells for optogenetic control of cell signaling
    3. Data-driven Discovery of Biophysical T Cell Receptor Co-specificity Rules
  3. 細胞アセンブリの機能解析技術
    1. ★ Optogenetic relaxation of actomyosin contractility uncovers mechanistic roles of cortical tension during cytokinesis
    2. ★ Bayesian inference of force dynamics during morphogenesis
    3. ★ Image-based parameter inference for epithelial mechanics
    4. The diversification of methods for studying cell–cell interactions and communication
    5. Universal recording of immune cell interactions in vivo
    6. ★ Probing the rules of cell coordination in live tissues by interpretable machine learning based on graph neural networks
    7. ★ Integrating GNN and Neural ODEs for Estimating Non-Reciprocal Two-Body Interactions in Mixed-Species Collective Motion
    8. ★ A deep learning approach for morphological feature extraction based on variational auto-encoder: an application to mandible shape
    9. ★ 3D convolutional neural networks-based segmentation to acquire quantitative criteria of the nucleus during mouse embryogenesis
    10. ★ An explainable deep learning-based algorithm with an attention mechanism for predicting the live birth potential of mouse embryos
    11. Inferring resource competition in microbial communities from time series
    12. NEST: Spatially-mapped cell-cell communication patterns using a deep learning-based attention mechanism
  4. その他
    1. Decoding the language of chromatin modifications with MARCS
  5. アセンブリの進化を読み解く技術
    1. ★ Phenotypic systems biology for organisms: Concepts, methods and case studies
    2. ★ Multicomponent structures in camouflage and mimicry in butterfly wing patterns
    3. ★ Gradual and contingent evolutionary emergence of leaf mimicry in butterfly wing patterns
    4. Continuous evolution of user-defined genes at 1 million times the genomic mutation rate
    5. Machine learning enables prediction of metabolic system evolution in bacteria
    6. EvoWeaver: large-scale prediction of gene functional associations from coevolutionary signals

各アセンブリの動態と進化を捉える理論

  1. 分子アセンブリ
    1. Non-reciprocal multifarious self-organization
    2. Design Principles for Fast and Efficient Self-Assembly Processes
    3. Self-organization of primitive metabolic cycles due to non-reciprocal interactions
    4. Tuning Nucleation Kinetics via Nonequilibrium Chemical Reactions
    5. Controlling biomolecular condensates via chemical reactions
    6. How Do Particles with Complex Interactions Self-Assemble?
    7. The GARD Prebiotic Reproduction Model Described in Order and Complexity
    8. Escaping Kinetic Traps Using Nonreciprocal Interactions
    9. Information Thermodynamics for Deterministic Chemical Reaction Networks
    10. ★ Hessian geometry of nonequilibrium chemical reaction networks and entropy production decompositions
    11. ★ Chemical thermodynamics for growing systems
    12. Phase transition of parallelizability in assembly systems
    13. Characterizing the Asymmetry in Hardness between Synthesis and Destruction of Heteropolymers
    14. How Flexibility Can Enhance Catalysis
    15. Markov State Model Approach to Simulate Self-Assembly
    16. Proofreading mechanism for colloidal self-assembly
  2. 回路アセンブリ
    1. ★ Revisiting the evolution of bow-tie architecture in signaling networks
    2. ★ Understanding adaptive immune system as reinforcement learning
    3. Receptor dimerization enables ligand discrimination through tunable response heterogeneity
    4. The computational capabilities of many-to-many protein interaction networks
    5. Efficient computation by molecular competition networks
    6. Specificity models in MAPK cascade signaling
    7. Characterisation of conserved and reacting moieties in
    8. chemical reaction networks
    9. Receptor arrays optimized for natural odor statistics
    10. Optimal compressed sensing strategies for an array of nonlinear olfactory receptor neurons with and without spontaneous activity
    11. Competitive binding predicts nonlinear responses of olfactory receptors to complex mixtures
    12. Universal Properties of Concentration Sensing in Large Ligand-Receptor Networks
    13. Adaptation of olfactory receptor abundances for efficient coding
    14. Rapid Bayesian learning in the mammalian olfactory system
    15. Front-end Weber-Fechner gain control enhances the fidelity of combinatorial odor coding
    16. Learning probabilistic neural representations with randomly connected circuits
    17. Adaptation of olfactory receptor abundances for efficient coding
    18. Thermodynamics of interacting systems: The role of the topology and collective effects
  3. 細胞アセンブリ
    1. ★ Cell deformability drives fluid-to-fluid phase transition in active cell monolayers
    2. ★ Three-dimensional morphodynamic simulations of macropinocytic cups
    3. ★ A Novel Cell Vertex Model Formulation that Distinguishes the Strength of Contraction Forces and Adhesion at Cell Boundaries
    4. ★ Role of the Cell Cycle in Collective Cell Dynamics
    5. Information content and optimization of self-organized developmental systems
    6. Theoretical tool bridging cell polarities with development of robust morphologies
    7. Multi-scale organization in communicating active matter
    8. Symmetry, Thermodynamics, and Topology in Active Matter
    9. Topological active matter
    10. ★ Cellular gradient flow structure linking single-cell-level rules and population-level dynamics
    11. Phase Transition to Chaos in Complex Ecosystems with Nonreciprocal Species-Resource Interactions
    12. Universal Niche Geometry Governs the Response of Ecosystems to Environmental Perturbations
    13. Complex Ecosystems Lose Stability When Resource Consumption Is Out of Niche
  4. 非相反理論
    1. ★ Non-reciprocal phase transitions
    2. ★ Nonreciprocal Frustration: Time Crystalline Order-by-Disorder Phenomenon and a Spin-Glass-like State
    3. ★ Critical fluctuations at a many-body exceptional point
    4. Non-reciprocal interaction for living matter
    5. Irreversibility, heat and information flows induced by non-reciprocal interactions
  5. その他
    1. Soft Modes as a Predictive Framework for Low Dimensional Biological Systems across Scales
    2. Emergent stability in complex network dynamics

機能創発を捉える理論

  1. 機能と進化の理論
    1. ★ Fluctuation Relations of Fitness and Information in Population Dynamics
    2. ★ Fitness response relation of a multitype age-structured population dynamics
    3. ★ Acceleration of evolutionary processes by learning and extended Fisher's fundamental theorem
    4. ★ Evolution of hierarchy and irreversibility in theoretical cell differentiation model
    5. The emergence of eukaryotes as an evolutionary algorithmic phase transition
    6. Beyond fitness: the nature of selection acting through the constructive steps of lifecycles
    7. Entropic contribution to phenotype fitness
    8. On the origins of hierarchy in complex networks
    9. Maximum mutational robustness in genotype–phenotype maps follows a self-similar blancmange-like curve
    10. 種群の適応進化を流体近似する手法: その概要と使い方
  2. 機能と最適性理論
    1. ★ Optimal control of stochastic reaction networks with entropic control cost and emergence of mode-switching strategies
    2. ★ Optimal sensing and control of run-and-tumble chemotaxis
    3. ★ Memory-Limited Partially Observable Stochastic Control and Its Mean-Field Control Approach
    4. ★ Theory for Optimal Estimation and Control under Resource Limitations and Its Applications to Biological Information Processing and Decision-Making
    5. Self-learning mechanical circuits
  3. 機能とレアイベント
    1. ★ Rare-event sampling analysis uncovers the fitness landscape of the genetic code
    2. ★ Multicanonical MCMC for sampling rare events: an illustrative review
    3. ★ Fitness response relation of a multitype age-structured population dynamics
    4. 確率の流れをあやつるモンテカルロ法
    5. Typicality, entropy and the generalization of statistical mechanics
  4. 複雑性の変化と機能創発
    1. 複雑系の進化的シナリオ
    2. 多様性の進化と維持機構
    3. 生命進化8つの謎
    4. Autocatalytic Sets:Complexity at the Interface of Chemistry and Biology
    5. The Architecture of Complexity
  5. アセンブリの応用
    1. 生命医工学
      1. Organoid and Assembloid Technologies for Investigating Cellular Crosstalk in Human Brain Development and Disease
      2. Assembling human brain organoids
      3. Cellular self-assembly and biomaterials-based organoid models of development and diseases
      4. Redirecting immune signaling with cytokine adaptors
      5. A synthetic protein-level neural network in mammalian cells
      6. Evolutionary paths towards metastasis
    2. 情報工学・化学工学
      1. ★ A single fast Hebbian-like process enabling one-shot class addition in deep neural networks without backbone modification
      2. ★ Ancestral Reinforcement Learning: Unifying Zeroth-Order Optimization and Genetic Algorithms for Reinforcement Learning
      3. Diffusion Models are Evolutionary Algorithms
      4. Correspondence between neuroevolution and gradient descent
      5. Collective intelligence for deep learning: A survey of recent developments
      6. Machine learning in and out of equilibrium
      7. Molecular self-assembled chemosensors and their arrays

Discussion