Исследователи опровергают обоснованность гипотезы «теории сборки всего»
Три новые статьи опровергают утверждения о том, что теория сборки молекулярной сложности претендует на роль новой «теории всего». Теория сборки, впервые публично выдвинутая в 2017 году, представляет собой гипотезу об измеримости молекулярной сложности, которая, как утверждается, характеризует жизнь, объясняет естественный отбор и эволюцию и даже переопределяет наше понимание времени, материи, жизни и Вселенной.
Однако исследователи под руководством Гектора Зенила из Школы биомедицинской инженерии и визуализации (BMEIS) в сотрудничестве с коллегами из Университета науки и технологий короля Абдаллы (KAUST) и Каролинского института в Швеции успешно продемонстрировали в статье, опубликованной в журнале npj Systems Biology, что тех же результатов можно достичь, используя традиционные статистические алгоритмы и алгоритмы сжатия.
Во второй статье, недавно опубликованной PLoS Complex Systems, они также математически доказали, что теория сборки эквивалентна энтропии Шеннона и, следовательно, не является новым подходом ни к одному из этих приложений, а представляет собой реализацию хорошо известного и популярного алгоритма сжатия, используемого в форматах сжатия ZIP и кодирования изображений, таких как PNG.
Третья статья «Теория сборки, сведенная к энтропии Шеннона и ставшая избыточной с помощью наивных статистических алгоритмов» доступна на сервере препринтов arXiv.
«Наше исследование показало, что индекс сборки, основной компонент теории сборки, который определяет «живость» объекта по количеству его точных копий, как оригинальный метод не является таковым, и его выводы ошибочны», — говорит Гектор Зенил. «Когда мы применили традиционные алгоритмы сжатия к молекулярным или химическим данным, были получены те же проверенные результаты, что и в рамках теории сборки. Это означает, что теория сборки не является новой структурой, а не отличается от других ранее существовавших мер сложности. Тем не менее, первоначальные авторы не проверяли никаких других алгоритмов».
«Несмотря на то, что некоторые овощи и растения, такие как лук и папоротники, имеют геномы в 50 раз длиннее из-за множества копий генов, трудно утверждать, что лук или папоротники сложнее или живее людей, как предполагает теория сборки на основе такого одномерного индекса», — говорит профессор Йеспер Тегнер. «Что действительно определяет жизнь, так это не просто генетическая длина или количество компонентов, но и сложная связь с окружающей средой, проявляемая жизнью активность и ее устойчивость в сохранении своих основных свойств».
«Наш анализ проливает свет на ограничения числовых индексов теории сборки, пытаясь определить «живость» и характеристики жизни. Что действительно удивляет меня, так это пренебрежение важнейшей ролью динамических взаимодействий в понимании сложности жизни. Еще более тревожным является решение предложить фиксированный порог обнаружения жизни без каких-либо оснований», — говорит Нарсис А. Киани. «Настоящий прорыв заключается в построении на основе устоявшихся знаний, интеграции, казалось бы, разнообразных теорий для раскрытия сложной многомерной динамики, которая формирует жизнь, а не в пересказе того, что мы уже знаем, с помощью инструментов, которые мы уже разработали».
Хотя характеристика жизни — сложная и до сих пор открытая проблема, она изучалась со многих точек зрения: от модульных единиц Грегора Менделя до термодинамики Эрвина Шредингера, статистической энтропии Клода Шеннона и алгоритмической информации Грегори Хайтина.
Вооружившись всеми этими знаниями и многим другим из области наук о сложности и системной биологии, сегодня известно, что одним из ключевых аспектов жизни является ее открытость, тот факт, что деятельность жизни, по-видимому, не ограничена регулярным поведением или повторением в ее адаптации и взаимоотношениях с окружающей средой.
Такие направления, как алгоритмическая информационная динамика (AID), возглавляемая доктором Гектором Зенилом и его коллегами, проливают свет на то, как находить причинно-следственные модели для природных явлений и механистические объяснения процессов в живых системах.
AID полностью основан на современных объединенных знаниях в области теории информации и причинно-следственных связей, а также дополняет и объединяет эти фундаментальные области, используемые сегодня для понимания мира.
Методы, лежащие в основе AID, уже рассчитаны на точные копии модулей, но это самый очевидный первый шаг, и доктор Зенил сообщал об этом еще до теории сборки, как о возможности разделения органических соединений от неорганических в зависимости от длины молекулы.
Обсудим?
