トマトと地下鉄には共通点があるかもしれない

交通システムを設計する際、通常、インフラ構築のコストを最小限に抑えながら、人々をできるだけ早く最終目的地に届けられる最適な点を見つけようとします。これは必ずしもうまくいくとは限りませんが (今年の夏に起こったニューヨーク市地下鉄の惨事はその好例です)、植物も同様のアプローチを取っていることが判明しました。

本日Cell Systems 誌に発表された研究では、植物がコストとパフォーマンスのバランスを取りながら、複雑な枝分かれ構造を発達させる仕組みが調査されています。しかし、研究者らは純粋に生物学的な方法を使用する代わりに、予想外の分野、つまりコンピューター工学の手法を活用しました。

「効率的で堅牢かつ低コストのネットワークや構造など、工学で私たちが考える多くの問題は、進化も直面している」と、この研究の主任著者でソーク生物科学研究所の助教授であるサケット・ナブラカ氏は言う。「こうした基本的な工学上の問題を解決することで、生物は生き残り、現実世界に適応するチャンスが生まれる」

ナブラカ氏とその同僚は、通常の生育条件と、日陰、暑さ、光の増加、干ばつなどの改変された条件で、3種類の植物（トマト、タバコ、モロコシ）を栽培した。

次に、彼らは、リバース 3D プリンターのような働きをする 3D レーザー スキャナーで植物を撮影しました。このスキャナーは、元のアイテムの 3 つの次元をすべて保持し、背景のノイズを一切排除したデジタル画像を作成します。葉の厚さなど、より詳細な情報が得られるため、写真を撮るよりも優れていると Navlakha 氏は言います。

合計で 505 の植物構造を特徴づけ、ネットワーク、つまり点と辺の集合として分析しました。たとえば、植物の根元は 1 つの点、各枝は辺、各葉は別の点です。これにより、ナブラカ氏と同僚は、都市計画者が輸送システムを研究するのと同じ方法で、つまり点間で物を運ぶ接続のネットワークとして、植物の構造を分析することができました。人々は駅から駅へと移動します。水と栄養素は、光合成のために植物の根から葉へと移動します。

生物を無生物の機械のように考えるのは奇妙に思えるかもしれないが、これは成長分野だ。「コンピューター生物学は新たな最先端分野です」と、この研究には関わっていないペンシルベニア州立大学植物科学部の教授、ジョナサン・リンチ氏は言う。

チームの調査結果によると、それはすべてトレードオフの問題だという。

ナブラカ氏は、2 つの主なパラメータに注目しました。枝全体の長さと、葉に届くまで栄養素が移動しなければならない距離です。植物が効率よく機能するには、枝の形成にリソースをあまり使いすぎてはいけませんが、リソースが既存の経路の末端に到達するまでに時間がかかりすぎてもいけません。彼のチームは、時間が経つにつれて、植物はこれら 2 つのパラメータを可能な限り最小限に抑えるパターンで成長するようになることを発見しました。しかし、妥協が必要です。結局のところ、葉に直接枝がつながっていれば、リソースが移動する距離は短くなるかもしれませんが、植物の配管システムの合計長さは長くなります。

このバランス調整は、2 つの変数を最適化しようとするときの「最良のシナリオ」であるパレート曲線とほぼ完全に一致しています。植物が異なる条件にさらされても、これらの最適な結果に近いままでした。干ばつ、暑さ、暗闇の中でも、植物は移動した総距離と距離を可能な限り最小限に抑えようとします。バランスを維持するために、植物がどちらを優先するかは変化する必要があります。

「すべての植物は、この 2 つの目的の間の最適なトレードオフを目指しています」と Navlakha 氏は言います。「植物の選択方法は、植物がどのような状態または環境にあるかによって異なる可能性があります。」

唯一の例外は、研究チームが植物を通常よりも多くの光にさらしたときだった。その条件下で発達した枝の構造は、最も効率的な選択肢ではなかったようだ。論文は全長と移動距離のみに焦点を当てているが、著者らは他の要因も影響している可能性があることを認めており、それが光の増加下で生じた違いを説明できるかもしれない。

ナブラカ氏は、これらの新たな発見が、収穫量を増やすために作物のゲノムを操作する取り組みの指針となる可能性があると考えている。遺伝子の改変が、枝の成長を最適に導く植物の能力に影響を与える場合、植物の生存の可能性が損なわれる可能性がある。

彼はまた、このパートナーシップが逆転することも望んでいる。つまり、植物生物学者がコンピューターサイエンスから学ぶのではなく、コンピューター科学者が生物学から学ぶことができるのだ。最適化問題、たとえば植物が成長する際に毎日直面するトレードオフは、エンジニアが限られた計算能力で複雑な障害に対処できるシステムを設計するのに役立つ。

「私たちは、こうしたアルゴリズムを設計する際に利用できる植物からの新たな戦略があるかどうかを調べることにも興味があります」とナブラカ氏は言う。

自然のネットワークと人工のネットワークが互いに似通ったのは今回が初めてではない。複数の研究グループが、大都市のパターンにオート麦のフレークを置くと、粘菌がそれらの都市を結ぶ鉄道網とそっくりの形で成長することを発見した。そして、粘菌はさらに良いルートを見つけることもある。

おそらく、ニューヨーク市の地下鉄システムがどのように機能するかを、いくつかの植物で示すことができるでしょう。