一般的な腸内細菌大腸菌などの微生物は、走化性として知られるプロセスを実行して、顕微鏡的栄養勾配を検出します。微生物は、回転する鞭毛によって駆動される周囲を「泳ぐ」または「クロール」し、栄養豊富な場所に到達するまで化学誘引物の勾配を追いかけます。
国立科学アカデミーの雑誌Proceedingsに掲載された研究者の新しいモデルは、さまざまな栄養濃度と粘度の下での細菌の走化性のダイナミクスを予測するのに最も正確です。
この調査結果は、科学者がバクテリアがマイクロスケールレベルでどのように食物を見つけるかをよりよく理解し、バイオセンシング、診断、医学の分野で技術的な進歩につながる可能性があることをよりよく理解するのに役立ちます。
「これらの微生物は驚くほど豊富な行動を示し、勾配をどのようにナビゲートするかを正確に予測することが困難です」と、UT Austinの数学教授であり論文の共著者であるIgor Aronsonは述べました。 「当社の単純化されたモデルにより、研究者は微生物が食物を見つけた速度を計算し、予測を実験と比較することができます。これにより、微生物が将来食物やターゲットを見つけるプロセスを最適化するのに役立ちます。これは、バイオテクノロジー、ヘルスケア、環境修復におけるアプリケーションに影響を与えます。」
細菌の走化性も毒性に関連しています。微生物は、走化性の化学勾配センシングに依存して、宿主を見つけて感染します。たとえば、大腸菌は走化性を使用して栄養素を見つけ、微生物の好みの生息地である哺乳類の腸を見つけて感染させます。
「この発見は、この抗生物質が走化性におけるこの航海システムを妨げる新しい抗生物質につながり、病気の伝染を防ぐ可能性があります」と、数学のUCLA教授であり、他の論文の共著者であるアレクサンダー・V・アガンは述べた。
研究者たちは、細菌の走化性を説明する以前の数学モデルが方程式に多くの単純化された仮定をもたらし、最終的に実験的観察の精度と一致することを妨げたことに注目しています。特に、以前のモデルでは、ダイナミクスを遅くする微生物に作用する過剰な慣性効果を説明できませんでした。
「バクテリアの経験は、糖蜜で泳ぐことに似ています」とアロンソンは言いました。 「ダイナミクスは水中の水泳とは大きく異なり、ほとんどの以前のモデルはこれを考慮していませんでした。」
AronsonとArgunによって開発された新しい理論モデルは、実験的観察の複製におけるモデルの精度を大幅に改善するために、細菌のサイズと内部密度など、他のいくつかの現実的な効果とともに慣性効果を組み込んでいます。
Argunはまた、一部の細菌性走化性システムが非単調な速度応答を示していることを指摘しました。つまり、微生物の速度は栄養濃度が増加すると最大まで増加し、その後減少し始めます。
「これは、ほとんどの物理的現象で見られるものとは異なり、駆動力が増加するにつれて速度が常に増加します」とArgun氏は言います。 「ここでは、水泳は「過剰なシグナル」により、モデルがキャプチャできるため、高栄養濃度では効率が悪くなります。」
研究者は、モデルを使用して、微生物の水泳速度が栄養不足に適応する際にどのように変化するかについての正確な定量的予測を生成しました。
「これらの数学モデルは、自然の洞察を得るのに役立つだけでなく、実験的にテストできる予測を行うのにも役立ちます」とアロンソンは言いました。 「このモデルは、細菌の運動性、生態学、生理学における走化性の役割をよりよく理解する必要があります。」
