How far can microbial monocultures predict growth in multi-strain communities?
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सरल मोनोकल्चर और बाइकल्चर डेटा पर प्रशिक्षित एक मशीन-लर्निंग दृष्टिकोण जटिल मल्टी-स्ट्रेन *E. coli* समुदायों की विकास गतिशीलता की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है, जो यह सुझाव देता है कि अधिक संख्या में स्ट्रेन के साथ प्रयोग अक्सर अनावश्यक होते हैं क्योंकि उनसे मिलने वाला प्रतिफल घटता जाता है।
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पृथ्वी पर जीवन अक्सर काफी भीड़भाड़ वाला होता है, विशेष रूप से सूक्ष्म जगत में जहाँ बैक्टीरिया रहते हैं। एक पेट्री डिश या मानव आंत में, ये एककोशिकीय जीव शायद ही कभी अलगाव में मौजूद होते हैं; वे जटिल समुदायों का निर्माण करते हैं जहाँ विभिन्न स्ट्रेन भोजन और स्थान के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। वैज्ञानिक लंबे समय से यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि ये समूह कैसे व्यवहार करते हैं, इसके लिए वे देखते हैं कि अलग-अलग स्ट्रेन अकेले कैसे बढ़ते हैं। जब किसी एक प्रकार के बैक्टीरिया को पोषक तत्वों से भरपूर वातावरण में रखा जाता है, तो वह एक अनुमानित पथ का अनुसरण करता है: वह धीरे-धीरे शुरू होता है, तेजी से बढ़ता है, और फिर संसाधन समाप्त होने पर स्थिर हो जाता है। इस पैटर्न को 'ग्रोथ कर्व' (वृद्धि वक्र) के रूप में जाना जाता है। वर्षों तक, शोधकर्ताओं ने पाया कि यदि वे जानते थे कि दो अलग-अलग स्ट्रेन अकेले कैसे बढ़ते हैं, तो वे अक्सर यह अनुमान लगा सकते थे कि वे दोनों आपस में मिलने पर कैसा व्यवहार करेंगे। हालाँकि, जब दो से अधिक स्ट्रेन शामिल थे, तो यह सरल तर्क विफल होता हुआ प्रतीत हुआ। अंतःक्रियाएं बहुत उलझ गईं, और पुराने तरीके इन बड़े, अधिक भीड़भाड़ वाले समुदायों के परिणाम का पूर्वानुमान लगाने में विफल रहे।
शोधकर्ताओं के एक दल ने एक अलग दृष्टिकोण का उपयोग करके इस पहेली को सुलझाने का प्रयास किया। पारंपरिक गणितीय मॉडलों पर भरोसा करने के बजाय जो हर जैविक नियम का वर्णन करने की कोशिश करते हैं, वे 'मशीन लर्निंग' नामक पद्धति की ओर मुड़े। यह एक प्रकार का कंप्यूटर प्रोग्राम है जो बिना स्पष्ट रूप से नियम बताए डेटा से पैटर्न सीखता है। वैज्ञानिकों ने एस्चेरिचिया कोलाई (Escherichia coli) नामक एक सामान्य बैक्टीरिया पर ध्यान केंद्रित किया, और पाँच अलग-अलग स्ट्रेन से बने समुदायों का परीक्षण किया। उन्होंने शुरुआत में यह मापा कि प्रत्येक स्ट्रेन कैसे विकसित हुआ जब वह डिश में अकेला था, जिसमें उसके बढ़ने की गति और उसके सबसे तेज़ दौर तक पहुँचने के सटीक क्षण को दर्ज किया गया। फिर उन्होंने इन स्ट्रेन को विभिन्न संयोजनों में मिलाया, जोड़ों से लेकर पाँच के समूहों तक, और उत्पादित बैक्टीरिया की कुल मात्रा, वृद्धि वक्र के आकार और समूह के सबसे तेज़ बढ़ने के समय को मापा।
परिणामों से पता चला कि पूरे समूह का व्यवहार उसके सदस्यों के व्यक्तिगत प्रदर्शन से भारी रूप से प्रभावित होता है। विशेष रूप से, कंप्यूटर प्रोग्राम ने सीखा कि सबसे तेजी से बढ़ने वाला स्ट्रेन और उसकी चरम गति का समय, यह अनुमान लगाने के लिए सबसे महत्वपूर्ण सुराग थे कि पूरा समुदाय कैसा होगा। इससे भी अधिक आश्चर्यजनक बात यह थी कि छोटे समूहों, जैसे कि बैक्टीरिया के जोड़ों या त्रिकों (trios) के डेटा पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल, चार या पाँच स्ट्रेन वाले बड़े समूहों के व्यवहार की सटीक भविष्यवाणी करने में सक्षम था। कंप्यूटर को पैटर्न समझने के लिए हर संभव संयोजन को देखने की आवश्यकता नहीं थी; उसने सरल मिश्रणों से पर्याप्त सीखा ताकि वह अधिक जटिल मिश्रणों के परिणाम का अनुमान लगा सके।
अध्ययन ने यह भी उजागर किया कि भविष्यवाणियां करने के लिए वास्तव में कितनी जटिलता की आवश्यकता होती है। शोधकर्ताओं ने पाया कि अपने प्रशिक्षण डेटा में अधिक से अधिक स्ट्रेन जोड़ने से उनके पूर्वानुमानों की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार नहीं हुआ। कई मामलों में, यह जानना कि बैक्टीरिया अकेले या जोड़ों में कैसे बढ़े, पाँच-स्ट्रेन वाले समुदाय के व्यवहार की उच्च सटीकता के साथ भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त था। यह सुझाव देता है कि बैक्टीरिया के बड़े, जटिल मिश्रणों को उगाने और अध्ययन करने के लिए आवश्यक अतिरिक्त प्रयास अक्सर अनावश्यक हो सकते हैं। निष्कर्ष संकेत देते हैं कि इन सूक्ष्मजीव समुदायों को नियंत्रित करने वाले मौलिक नियम पहले की तुलना में सरल हैं, और एक बड़े समूह के व्यवहार को उसके भीतर के व्यक्तियों को करीब से देखकर अक्सर समझा जा सकता है।
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