导语
临界态在复杂系统中广泛存在，其特点是小改变能引起雪崩式的大变化。Nature Communications 7 月的论文“在活细胞中设计自组织临界态”，首次通过合成生物学，在大肠杆菌中使用两个基因相互调控，再现了临界状态。
研究领域：临界态，自组织，合成生物学
郭瑞东| 作者
张澳| 审校
邓一雪| 编辑
论文题目： Engineering self-organized criticality in living cells 论文地址： https://www.nature.com/articles/s41467-021-24695-
1. 自组织临界并不陌生
夏日孩子们在沙滩上玩耍，常常堆出越来越大的沙丘。当沙丘堆积时，沙丘斜坡角度会达到一个临界点，一旦到达这个临界点，继续堆积沙子会导致沙丘以雪崩的形式向下滑落。在滑落前的最高点，沙堆处于有序与失稳之间的临界状态。
图1. 处于临界态的沙堆示意图
在沙堆模型中，通过向沙堆以速率η添加沙砾，沙堆倾角θ变大，刚开始只有少量沙粒落下，但随着倾角θ接近临界角θc，沙粒数量S迅速增加，直至θ=θc时，再加入的沙子会造成雪崩式的崩塌，造成沙墩倾角θ变小，重新回到临界态，下图描述了其反馈回路。
图2. 沙堆模型中序参量（S）与控制参 量（θ） 构成的反馈图
自组织临界性，由丹麦物理学家 Per Bak 在1987年提出，该原理指出，系统元素之间的微小相互作用，会在没有外界介入的情况下，自然地到达临界点。在这个临界点上，一件微小的事件可以产生灾难性的反应。自组织临界性能在金融市场、交通体系等复杂系统中观察到。
细胞中的生化反应，大脑中的神经元激活，计算机的通讯网络，密封群落，这些系统都处在混乱和失稳之间的临界态。生活在临界点附近具有适应性优势，例如能更高效地处理信息，以迅速响应环境变化。因此，一个系统可以通过所谓的自组织临界性 （self-organized criticality ，SOC） 使自己稳定在临界点附近。
更多关于自组织临界性的内容请参考集智百科：
2. 单细胞层面的自组织临界态
临界态作为多细胞认知系统的关键，能否出现在单细胞中？现有研究指出，在细胞水平上，酶网络可能处于临界态，以提升其对刺激的适应能力。该研究构建了一个简单的双基因网络，通过设计细胞内部基因表达和调控参数之间的相互作用，成功地让活细胞 （细菌） 进入了自组织临界态，找出了在构成自组织临界态所需的最小条件。同样的方法也可用于实现相关功能，如改善抗结直肠肿瘤药物的输送。
该研究中的大肠杆菌包含GFP-lva基因，该基因会被表达为蛋白 σ ，而蛋白σ又会被细胞内的蛋白水解机制 （ClpXP） 降解，从而影响GFP-lva基因表达量。其调控机制如下图所示：
图3. 合成的细胞所具有的调控机制
基因表达率η （横轴变量） 较高时，细菌会产生过多的蛋白质，处于拥挤状态 （下图中浅绿色的部分） ，而如果基因表达率较低，则细菌处于自由状态。通过调整基因表达率η，可确定划分临界状态与拥挤状态的临界表达率ηc，此时细菌处于自组织临界态，在该位置，任何一点小的变化都会对环境中蛋白质σ的浓度有显著影响。
图4. 大肠杆菌由GFP-lva基因表达率η改变确定的临界态位置
在大肠杆菌中，引入另一个同样竞争ClpXP的蛋白质，会促成一个类似沙堆模型的反馈回路，从而形成自组织临界态，下图是该研究中双基因组成的调控模型示意图。
图5. 两基因组成的负反馈回路（e）， σ1 作为序参量，σ2作为控制参量（f）
3. 自组织临界对合成生物学的意义
自然界中普遍出现的自组织临界现象，隐藏着生物之所以能高效且稳定运行的秘密。酶网络在底物输入速率与酶网络的处理能力相平衡时，呈现临界态，从而形成适应性优势。但对于达成临界态所需的最小条件仍不明确，该研究指出了实现临界态所需的基因网络中的最小模体。
生物计算指通过活细胞中的生化反应来进行信息处理任务，该研究设计的处在临界态的细胞，能够放大生物计算中的信号幅度，迅速形成雪崩式的信号传导，从而增强生物计算相关应用发展。由于多细胞认知及群体智慧都涉及临界态，该研究可支持未来相关领域的研究。同时，该研究对三维空间中细胞内部生化活动的物理建模也有所帮助。
复杂科学最新论文
集智斑图顶刊论文速递栏目上线以来，持续收录来自Nature、Science等顶刊的最新论文，追踪复杂系统、网络科学、计算社会科学等领域的前沿进展。现在正式推出订阅功能，每周通过微信服务号「集智斑图」推送论文信息。扫描下方二维码即可一键订阅：