Organic Computing als Konzept zum Systementwurf in der Synthetischen Biologie
(mehrere Bachelor-, bzw. Masterarbeiten)

Stichworte: Organischer Systementwurf, Synthetische Biologie, Nano und Molecular Computing

Zielgruppe: Studierende der molekularen Biotechnologie und der Bioinformatik

Ziel der Synthetischen Biologie ist der Entwurf und die Konstruktion von biologischen Materialien, Strukturen, Komponenten, Teilsystemen und technischen Geräten, deren breites Anwendungsspektrum sich von der Medizin, über Materialtechnik, Umweltschutz und Energiegewinnung bis hin zu neuartigen Informationstechnologien erstreckt. Hierbei ist auch die Entwicklung von herkömmlich (d.h. algorithmisch) organisierten Computersystemen auf der Grundlage eines organischen Substrats Gegenstand der Forschung. Die folgende Abbildung zeigt, wie das algorithmische Organisationsschema von der siliziumbasierten VLSI-Technologie auf die Biotechnologie übertragen werden soll, wobei die einfachen funktionalen Strukturen logische Operatoren implementieren und die komplexeren funktionalen Strukturen entsprechend der Registertransferebene in den heutigen Computersystemen die Grundlage für die darüber liegende algorithmische Ebene darstellen.





Der Ansatz mag zwar eine weitere Miniaturisierung ermöglichen (wie im Beispiel des mit Hilfe von DNA Templates erzeugten Carbon-Nanotubes Transistors), wird aber früher oder später auf algorithmischer Ebene in gleicher Weise mit dem Problem hoher Komplexität konfrontiert sein, wie dies bereits gegenwärtig in der siliziumbasierten Informationstechnologie der Fall ist. Organic Computing vertritt als Antwort auf das Problem hoher Komplexität einen methodologischen Standpunkt, demzufolge das algorithmische Organisationsprinzip durch Mechanismen der Selbstorganisation zu ersetzen ist. Selbstorganisation bezeichnet die Ausbildung geordneter Strukturen infolge der Wechselwirkungen zwischen den Konstituenten eines komplexen Systems. Biologische Systeme liefern zahlreiche Beispiele zielgerichteter Selbstorganisation und werden daher als Paradigma organisch strukturierter Informationsverarbeitung betrachtet (Organic Computing ist nicht ohne Grund aus der Systembiologie hervorgegangen, welche biologische Selbstorganisationsprozesse im Rahmen stark vereinfachter dynamischer Modelle zu beschreiben und zu analysieren vermag). Da sich der paradigmatische Aspekt auf die organische Struktur, nicht aber unmittelbar auf das organische Substrat bezieht, ist Organic Computing prinzipiell auch innerhalb der siliziumbasierten VLSI-Technologie möglich. Deren digitale Konzeption ist jedoch mit hohen Unkosten verbunden, um den bei der algorithmischen Organisation erforderlichen Determinismus zu gewährleisten. Da selbstorganisierte Systeme keinen derart strengen Determinismus erfordern, erscheint der organische Systementwurf auf der Grundlage der gegenwärtig verbreiteten Hardware sehr schwerfällig. Aus diesem Grunde hat Christoph von der Malsburg bereits 1999 in the Challenge of Organic Computing prädiziert, daß der Entwicklung zu einer organisch strukturierten Informationstechnologie der Übergang zu einem organischen Substrat folgen wird oder beide in einem Schritt vollzogen werden. Aus all diesen Gründen kann davon ausgegangen werden, daß Organic Computing früher oder später in erster Linie als Entwurfskonzept in der Synthetischen Biologie eine Rolle spielen wird.

In organischen Substanzen finden zahlreiche Wechselwirkungen zwischen den Konstituenten untereinander und mit deren Umgebung statt, während solche auf Silizium künstlich geschaffen werden. Desoxyribonukleinsäure (DNA) wird allgemein als Trägerin der Erbinformation aufgefaßt. Diese passive Sichtweise ihrer Funktion als ein Code, der von der Zelle abgelesen wird, führt zu keinen explanatorischen Ergebnissen, was allein durch den Sachverhalt begründet werden kann, daß ihr syntaktischer Informationsgehalt bei weitem nicht ausreicht, die jeweiligen Phänotypen zu codieren. Sie wird im Rahmen von Organic Computing darum als komplexes Computersystem verstanden, da sie Informationen ihrer Umwelt, die beispielweise in Form von Transkriptionsfaktoren vorliegen, verarbeitet. In einem mehrzelligen Organismus kann die DNA als verteiltes Computersystem aufgefaßt werden. Sie ist ein Beispiel für eine komplexe funktionale Struktur innerhalb eines organischen Systems, welche allem Anschein nach nicht auf der Grundlage von logischen Operatoren algorithmisch verstanden werden kann. Einfachere funktionale Strukturen, wie sie in stark simplifizierten Modellen von Transkriptionsnetzwerken auftreten, können jedoch als dynamisches System beschrieben und in Teilaspekten hinsichtlich ihrer Funktionalität erklärt werden. Solche Systeme sind nicht algorithmisch zu steuern, sondern werden durch bestimmte Kontrollparameter oder Manipulation der Wechselwirkungen zwischen ihren Konstituenten in ihrer Funktionalität verändert und angepaßt, welche, wie in der folgenden Abbildung illustriert, den durch die jeweilige Anwendung bestimmten abstrakten Zielvorgeben entsprechen soll.




Der organische Systementwurf ist demnach durch eine hierarchisch geordnete Menge von einfacheren funktionalen Einheiten gekennzeichnet, deren zielstrebigen Selbstorganisationsprozesse eine Hierarchie von Zielen bilden, sodaß die komplexe funktionale Struktur des Gesamtsystems der Zielvorgabe des Anwenders entspricht. Bei dem in unserer Arbeitsgruppe vertretenen Ansatz zum organischen Systementwurf werden die Ziele als Muster vorgegeben und die Wechselwirkungen entsprechend der Zielvorgabe angepaßt. Dadurch werden semantische Aspekte der Zielvorgabe seitens des Systems in den Wechselwirkungen reflektiert. Bei den Wechselwirkungen handelt es sich im Falle eines organischen Substrats um molekulare Wechselwirkungen oder komplexere Proteininteraktionen. Die den Zielvorgaben entsprechenden Muster können in verschiedenen topologischen Räumen definiert sein. In einem Reaktions-Diffusions-System mag es sich dabei um raumzeitliche Konzentrationsmuster handeln. Im allgemeinen werden die Zielvorgaben jedoch vielmehr funktionale Strukturen in mehr oder weniger abstrakten Räumen sein, wie sie beispielsweise bei Transkriptions- oder metabolischen Netzwerken durch Graphen gegeben sind. Ein Beispielmuster, welches der Zielvorgabe beim Scheduling in verteilten Systemen entspricht, ist in einer Animation auf unseren Internetseiten dargestellt. Die vom System zielstrebig generierten Muster sind hier Cluster gut konnektierter Knoten.

Gegenstand der Arbeit ist die Frage, welche der zahlreichen denkbaren Anwendungen in der Synthetischen Biologie in ihrer Zielsetzung oder der Zielsetzung ihrer Komponenten durch Muster beschrieben werden können, und wie in entsprechenden Systemen oder Subsystemen Wechselwirkungen manipuliert werden können, beispielsweise durch Enzymkonzentrationen oder Transkriptionsfaktoren. Nicht immer lassen sich funktionale Strukturen situationsunabhängig definieren. Darum kann im Rahmen der Arbeit ebenfalls untersucht werden, in welchen Bereichen und auf welcher Trägersubstanz lernfähige Biostrukturen auf der Grundlage hebbschen Lernens und darüberhinaus lernfähige Assoziativspeicher entwickelt werden können. Solche wären gegebenenfalls in gemeinschaftlicher Bearbeitung zusammen mit den semantischen Untersuchungen organischer Informationsverarbeitung und unter Berücksichtigung der Ergebnisse bei den topologischen Untersuchungen an Modellen neuronaler Informationsverarbeitung bezüglich ihrer Semantik zu bewerten. Im Anschluß an die Eruierung des Anwendungsbereichs soll ein konkretes System gemeinsam mit anderen Projektteilnehmern simuliert werden. Am Ende der Arbeit ist die Applikabilität des vorliegenden Systementwurfs bezüglich der in der Synthetischen Biologie fokussierten Anwendungsbereiche zu beurteilen. Die Arbeit kann an mehrere Studierende vergeben werden.

Bei Interesse besteht die Möglichkeit, an einem Artikel für eine dem Themengebiet entsprechende Konferenz mitzuwirken.
Weitere Details bei Anfrage.

Wegen des interdisziplinären Hintergrunds der Thematik ist die fachübergreifende Zusammenarbeit innerhalb unserer Arbeitsgruppe bei allen im Rahmen des Projekts ausgeschriebenen Bachelor-, Master- und Diplomarbeiten ausdrücklich erwünscht.

Literatur und Links:

The Organic Computing Page - The Molecular Organism

Synthetic Biology Projects

Systems Biology Markup Language (SBML)

CellDesigner - Download

The Elowitz Lab

The van Oudenaarden Lab - Publications

Leon Y Chan; Sriram Kosuri; Drew Endy: Refactoring bacteriophage T7

Last modified: Tue Mar 10 06:55:00 CET 2009