韓國的研究人員開發出一種數學方法，能夠控制活細胞內部的隨機分子波動，這一突破有助於解釋為何癌症可能在化療後復發，或為何某些細菌能夠存活於抗生素治療中。這項研究針對生物學中的一個長期問題：基因相同的細胞往往因生物噪音而表現出非常不同的行為。生物噪音是指在細胞內部分子產生、降解及相互作用過程中產生的隨機波動。
這些波動可能會產生罕見的異常細胞，這些細胞對藥物具有抗性或對治療不反應，即使細胞群體的平均行為看似受到良好控制。儘管現代生物學已經學會如何調節細胞群體中的平均蛋白質水平，但控制個別細胞的不可預測行為依然是個挑戰。現有的反饋機制雖能穩定平均值，但往往會放大單細胞層面的變異，反而加劇了他們原本想解決的問題。
由 KAIST 的 KIM Jae Kyoung 教授、POSTECH 的 KIM Jinsu 及 KAIST 的 CHO Byung-Kwan 教授組成的聯合研究團隊表示，他們已經通過一種名為 Noise Controller 的新數學框架克服了這一障礙。這種方法直接針對噪音本身，而不是將其視為細胞過程中不可避免的副作用。
研究人員用一個簡單的類比來描述這個挑戰。他們解釋道，標準的控制方法就像調整淋浴，你可能能將水的平均溫度調整到 40°C，但如果這一平均值是通過在冰冷和滾燙的水之間交替來實現的，那麼你無法舒適地洗澡。在生物系統中，這種波動是危險的。由噪音驅動的異常細胞往往是那些發展出藥物抵抗的細胞，導致癌症復發或慢性感染。
為了解決這個問題，研究團隊設計了一個新的基因調控電路，並使用數學建模。與僅僅感知蛋白質豐度的傳統控制器不同，Noise Controller 創建了一個反饋循環，專門感知噪音本身，具體來說是蛋白質水平的二次矩。關鍵機制結合了蛋白質二聚化，即兩個蛋白質結合在一起，與基於降解的驅動，主動分解特定的蛋白質。這使得細胞能夠有效測量和減弱自身的內部噪音。
研究結果顯示，Noise Robust Perfect Adaptation 的機制使得平均蛋白質水平和隨機波動的幅度即使在變化的條件下也保持穩定。模型顯示，噪音可以減少到由隨機分子過程定義的基本物理極限，其特徵為 Fano 因子為 1。
該團隊使用 E. coli 的 DNA 修復系統進行了計算機模擬來驗證這一概念。在標準模擬中，約 20% 的細菌因內部噪音未能激活 DNA 修復，導致細胞死亡。而當應用 Noise Controller 時，系統同步了細胞行為，失敗率降至 7%。這表明數學控制理論上可以迫使抵抗或不活躍的細胞表現得像其餘群體，消除那些經常削弱治療的異常細胞。
KIM Jae Kyoung 教授表示，這項研究展示了細胞噪音——經常被視為運氣或不可避免的隨機性——可以被帶入精確的數學控制領域。預計這項技術將在開發智能微生物和克服癌症治療中的藥物抵抗方面發揮關鍵作用。KIM Jinsu 教授補充道，這一成就展示了數學建模的力量，從理論方程出發設計機制以解決基本的生物學問題。
研究人員表示，這項工作標誌著從群體層面的調節向隨機生物系統中真正的單細胞精確控制的轉變，對癌症治療、合成生物學和微生物工程均有深遠影響。該研究已發表於《Nature Communications》。
