オープンエンド合成生物学がイノベーションの鍵
合成生物学で持続的なイノベーションを実現するには、何が大切なのでしょうか。
1月19日のScience Advancesに掲載された「Open-endedness in synthetic biology: a route to continual innovation for biological design（合成生物学におけるオープンエンド性: 生物学的設計の継続的な革新への道）」という論考で、英国ブリストル大学とゲント大学の研究者らが議論しています。
Stock, M. et al. (2024) Open-endedness in synthetic biology: a route to continual innovation for biological design. Science Advances. DOI: 10.1126/sciadv.adi3621.
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adi3621
この論考の中で、著者らの言いたいことは、「オープンエンド」なアプローチの大切さというということだと思います。ざっくりとまとめると、
これまでの合成生物学では、既存の生物学的機能を再利用したり、最適化したりすることが行われてきた。その結果、複雑になると、設計がうまくいかなかったり、実用性が低くなってしまった。ここでは、新規性を重視したオープンエンドな設計の大切さを提案したい。これにより革新的で予期せぬ解決策が生まれる。
読みにくいかもしれませんが、サマリー部分の日本語訳です。
合成生物学における設計は、既存の生物学的機能の再利用や最適化、自然界に存在する新たな機能による生物学の拡張、あるいは生命に似たシステムのゼロからの創造を目的とした、目標指向型の設計が一般的である。この分野では多くの進歩が見られる一方で、構築されるシステムの複雑さにボトルネックが生じつつあり、研究室内で機能する設計が実世界の文脈で使用されると失敗することが多い。ここでは、設計された生物学の新規性は、その目的をいかにうまく達成するかと同じくらい重要であるとして、生物学的設計に対するオープンエンドなアプローチを提案する。一つの最良の設計に向けた最適化だけに集中するのではなく、新規性を念頭に置いて設計することで、ほとんどの人工生物学で見られるような性能の逓減を超えることができるかもしれない。人工生命コミュニティの研究により、新規性を取り入れることで、局所最適を超えた困難な問題に対する革新的で予期せぬ解決策が自動的に生み出されることが実証されています。合成生物学は、生物学的設計に対するより創造的なアプローチを探求するための理想的な遊び場を提供してくれる。
オープンエンドとは、制限を設けない、なんでもあり、ということなのだと思います。
自然界で起こる生物進化は、まさにこのオープンエンドのアプローチであり、このやり方で合成生物学を楽しむと、画期的なことができるはずだということになるのでしょうか。
オープンエンド性とは何ですか?
この論文のなかのBoxでは、オープンエンドプロセスを以下のように定義づけています。
オープンエンドプロセス: 新しいエンティティ、または無制限に機能を改善できるエンティティを継続的に生成するプロセス。
以下、論文の中から引用します。
自然界は、オープンエンドのイノベーションが可能であり、普及していることを示しています。ダーウィンが「最も美しい無限の形態」について書いたことは有名であり、生物進化はオープンエンドであると考えられています。自然は絶えず革新を続け、新しいタンパク質、代謝、形態を作り出し、生殖の成功率を高め、変化する環境に適応し、しばしば複雑さの増大を引き起こす共進化の力を通じて他の種に対応しています。
オープンエンド性、またはオープンエンド型の探索は、時間の経過とともに際限なく改善し、新しさを生み出し、または複雑さを増大させるシステムの能力に関係します。オープンエンドのプロセスは、明確に定義された目的や目標を持たないものとして特徴づけられることもあります。オープンエンド性の程度は、統計的およびアルゴリズム情報理論の方法によって正式に特徴付けることができます。明確に定義された目標のないプロセスである自然進化は、さまざまな環境やニッチに適応した無限の多様性を生み出す生物の無限の多様性を生み出す、オープンエンドのプロセスの代表的な例です。技術革新、科学的プロセス、芸術やフィクションの創作など、いくつかの人間の活動もオープンエンドとみなされます。
オープンエンド進化を誘導するルート（下図）。Taylorに触発され、人間および/または AI システムである可能性のあるバイオエンジニアによる潜在的な相互作用を強調しました。進化できる生物学的システムには、(i) 遺伝的多様性を誘導するシステム、(ii) どの実体が複製または生存できるかを決定する選択システム、および (iii) 遺伝子型と表現型のマッピングがあります。これらのシステムにフィードバックや摂動を導入することで、エンティティの外部から、または環境、別のエンティティ、または生物工学者による外部から、システムが停滞せず、改善、変化、進化を続けることが保証されます。（注：エンティティ: システムに統合された全体。 エンティティは下位レベルのエンティティで構成され、それ自体が上位エンティティの一部である場合もあります。）
オープンエンド合成生物学の安全な開発を追求するにあたり、ボストロムの「スーパーインテリジェンス」に例示されているように、AI の安全性に関する文献から洞察を引き出すことを私たちは提唱しています。(半)自律型 AI エージェントを作成する際の重要な課題は、意図しない結果を回避し、変化する環境内での安全な探索を促進するための賢明な目標を確立することです。汎用人工知能を実現するためのオープンエンド型アプローチを考慮した最近の研究でも、安全性への懸念が強調されています。生物工学者の意図した目的（例：新規酵素変異体の開発）、明示的に実験的にコード化されたインセンティブ（例：基質親和性が異なる変異体の選択）、および進化する実体のインセンティブ（例：生殖と生存）の間の不一致は、重大な課題を提示している。進化する実体は、しばしば予期せぬ結果を生み出します。オープンエンド システムに伴う課題や潜在的なリスクにもかかわらず、それらを管理することは本質的に不可能ではありません。人類は歴史的に、進歩を導く政策、法律、投資に支えられ、繁殖と生態系管理を通じて自然の多様性を利用してきました。おそらく、合成生物学の無制限の設計プロセスを安全に管理するために、同様の包括的な政策が必要とされ、継続的に適応されることになるでしょう。
「The Origins of Order（秩序の起源）」の中で、カウフマンは、10^5～10^8個のタンパク質の基本セットがあれば、数は多いが克服できないわけではなく、あらゆる生化学的変換を迅速に操作するのに十分であると推定しています。30年後、合成生物学のコミュニティはさらに野心的になり、私たちが必要とするあらゆる生物学的機能を実現する戦略を確立することを夢見ることができるでしょうか? この目標を達成するには創造性が重要な要素となることは間違いなく、新しさはそれを推進するために必要な燃料です。
オープンエンドでは、なんでもあり。やってはいけないということはなく、そのためには発想を柔軟にし、天衣無縫、変人であれ、ということなのでしょう。
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