Regulatory Integration, Multistability, and Organizational-State Transitions in Biological Systems

जीवन के इतिहास को एक सीढ़ी पर धीमी, निरंतर चढ़ाई के रूप में नहीं, बल्कि अस्तित्व के विभिन्न "मोड्स" (modes) के बीच नाटकीय छलांगों की एक श्रृंखला के रूप में कल्पना करें। लंबे समय से, वैज्ञानिक यह सोच रहे हैं कि कैसे सरल, स्वतंत्र कोशिकाओं ने अचानक मिलकर जटिल, बहुकोशिकीय जीवों का रूप लेने का निर्णय लिया, या कैसे एकल-कोशिकीय जीवों के मिलन से पहले यूकेरियोटिक (eukaryotic) कोशिकाएं बनीं। यह केवल बड़ा होने के बारे में नहीं है; यह इस बारे में है कि कैसे एक जीवित चीज़ के हिस्से एक समन्वित तरीके से एक-दूसरे से बात करना शुरू करते हैं। इसे एक कॉन्सर्ट में बेतरतीब ढंग से चिल्ला रहे लोगों की भीड़ बनाम पूर्ण सामंजस्य में गा रहे एक गायक समूह (choir) के अंतर के रूप में समझें। यह शोध इस जैविक ऑर्केस्ट्रा के "कंडक्टिंग" (conducting) में गहराई से उतरता है। यह नॉनलीनर डायनेमिक्स (nonlinear dynamics) नामक विज्ञान की एक शाखा का उपयोग करता है, जो यह अध्ययन करती है कि कैसे छोटे से बदलाव बड़े, अचानक बदलावों (जैसे बर्फ के गोले का हिमस्खलन में बदलना) की ओर ले जाते हैं। यह अट्रैक्टर्स (attractors) की अवधारणा पर भी निर्भर करता है, जो एक परिदृश्य में घाटियों की तरह होते हैं जहाँ एक सिस्टम स्वाभाविक रूप से बस जाता है। यदि आप एक गेंद को घाटी में धकेलते हैं, तो वह वहीं रहती है; वह एक स्थिर अवस्था है। यह शोध जिस बड़े सवाल का समाधान करता है वह यह है: हम जैविक प्रणाली में कौन सा विशिष्ट "नॉब" (knob) घुमा सकते हैं जिससे अचानक नई घाटियाँ बन सकें, जिससे जीवन एक सरल अवस्था से एक जटिल, संगठित अवस्था में छलांग लगा सके?

यह शोध उस "नॉब" को देखने का एक नया तरीका प्रस्तावित करता है, जिसे रेगुलेटरी इंटीग्रेशन (regulatory integration) कहा जाता है। लेखक, ज़ुचांग पेई (Zuchang Pei), सुझाव देते हैं कि जैसे-जैसे एक जैविक प्रणाली के हिस्से (जैसे जीन या प्रोटीन) एक-दूसरे के साथ बेहतर समन्वय करने लगते हैं, वे केवल थोड़े अधिक जटिल नहीं होते हैं। इसके बजाय, वे एक महत्वपूर्ण टिपिंग पॉइंट (tipping point) पर पहुँच जाते हैं। एक कमरे की कल्पना करें जहाँ लोग बस आपस में बातचीत कर रहे हैं। जैसे-जैसे वे एक-दूसरे को अधिक ध्यान से सुनना शुरू करते हैं, बहुत अधिक बदलाव नहीं होता, जब तक कि अचानक वे सभी एक स्वर में बोलने नहीं लगते, और एक एकल, शक्तिशाली आवाज का निर्माण नहीं करते। शोध का तर्क है कि यह "एकस्वरता" (unison) एक गणितीय सीमा (threshold) द्वारा संचालित होती है। एक बार जब समन्वय (या एकीकरण) का स्तर इस अदृश्य रेखा को पार कर जाता है, तो सिस्टम एक बाइफरकेशन (bifurcation) से गुजरता है। सरल शब्दों में, इसका अर्थ है कि खेल के नियम बदल जाते हैं: सिस्टम में एक ही समय में कई स्थिर अवस्थाओं में मौजूद होने की क्षमता अचानक आ जाती है। यह एक लाइट स्विच की तरह है जो, केवल बल्ब को चालू या बंद करने के बजाय, अचानक कमरे को एक साथ कई अलग-अलग, स्थिर रंगों में रोशन करने की अनुमति देता है।

यह शोध इस विचार को सिद्ध करने के लिए एक गणितीय मॉडल बनाता है। यह जैविक संगठन को संबंध बनाने वाले बलों (reinforcement) और उन्हें तोड़ने वाले बलों (dissipation) के बीच एक संतुलन के रूप में मानता है। अपने मॉडल के साथ सिमुलेशन चलाकर, लेखक पाते हैं कि जैसे-जैसे "रेगुलेटरी इंटीग्रेशन" पैरामीटर बढ़ता है, सिस्टम केवल थोड़ा अधिक संगठित नहीं होता है। इसके बजाय, यह एक महत्वपूर्ण दहलीज (threshold) पर पहुँचता है जहाँ मल्टीस्टेबिलिटी (multistability) उभरती है। इसका अर्थ है कि सिस्टम अब एक "निम्न संगठन" वाली अवस्था या एक "उच्च संगठन" वाली अवस्था में बस सकता है, और एक बार जब यह उच्च अवस्था में कूद जाता है, तो इसे वापस नीचे धकेलना कठिन होता है। यह हिस्टेरेसिस (hysteresis) बनाता है, जो "मेमोरी" (memory) के लिए एक फैंसी शब्द है। ठीक वैसे ही जैसे एक भारी स्प्रिंग वाला दरवाजा जिसे खोलने के लिए एक मजबूत धक्का चाहिए लेकिन छोड़ने पर भी वह खुला रहता है, एक जैविक प्रणाली जिसने उच्च एकीकरण विकसित किया है, वह जटिल बनी रहती है भले ही जटिलता के लिए दबाव थोड़ा कम हो जाए। मॉडल बताता है कि जीवन की बड़ी छलांगें—जैसे पहले जटिल सेल का जन्म या जटिल जानवरों का उदय—वास्तव में इन अवस्थाओं के बीच अचानक उछाल हो सकती हैं, जो तब ट्रिगर होती हैं जब सिस्टम का आंतरिक समन्वय इतना मजबूत हो जाता है कि वह अपनी पूरी "संभावनाओं के परिदृश्य" को नया आकार दे सके।

यह देखने के लिए कि क्या यह सिद्धांत वास्तविक दुनिया में खरा उतरता है, लेखक केवल गणित पर निर्भर नहीं रहे; उन्होंने वास्तविक जैविक डेटा को देखा। उन्होंने पाँच अलग-अलग प्रजातियों के इंटरैक्शन नेटवर्क (मूल रूप से, कौन किससे बात करता है, इसके मानचित्र) का विश्लेषण किया: ई. कोली (E. coli - एक सरल बैक्टीरिया), यीस्ट (yeast), फ्रूट फ्लाई (fruit flies), चूहे और मनुष्य। उन्होंने नेटवर्क के कितने एकीकृत हैं, यह मापने के लिए ΦE (Phi-E) नामक एक स्कोर बनाया। यह स्कोर इस बात को देखता था कि कुछ नोड्स कितने प्रभावशाली थे, कनेक्शन कितने क्लस्टर्ड (clustered) थे, और नेटवर्क विशिष्ट मॉड्यूल में कैसे विभाजित था। परिणाम चौंकाने वाले थे: रेगुलेटरी इंटीग्रेशन का स्कोर सरल बैक्टीरिया से लेकर जटिल मानव तक एक स्थिर, मोनोटोनिक (monotonic) रेखा में ऊपर गया। सबसे बड़ी छलांग बैक्टीरिया से यीस्ट (पहले यूकेरियोट्स) की ओर बढ़ने पर आई, और फिर जटिल जानवरों के माध्यम से ऊपर बढ़ती रही। यह सुझाव देता है कि जैसे-जैसे जीवन विकसित हुआ, इसने केवल अधिक हिस्से नहीं जोड़े; इसने उन हिस्सों के समन्वय करने के तरीके को मौलिक रूप से पुनर्गठित किया, जिससे एक अधिक एकीकृत और मॉड्यूलर सिस्टम बना।

हालाँकि, पेपर इस बात का दावा करने में सावधान है कि इसने विकास के रहस्य को सुलझा लिया है या यह जीवन बदलने का एकमात्र तरीका है। लेखक स्पष्ट रूप रूप से कहते हैं कि यह ढांचा प्राकृतिक चयन (natural selection) जैसे मौजूदा सिद्धांतों को बदलने के बजाय उनका पूरक होने के लिए है। यह नहीं कहता कि प्राकृतिक चयन काम करना बंद कर देता है; बल्कि, यह सुझाव देता है कि रेगुलेटरी इंटीग्रेशन नई, जटिल अवस्थाओं के अस्तित्व में होने की संभावना पैदा करता है, जिस पर प्राकृतिक चयन फिर कार्य कर सकता है। पेपर यह भी स्वीकार करता है कि गणितीय मॉडल वास्तविकता का एक सरलीकृत, "कोर्स-ग्रेन्ड" (coarse-grained) संस्करण है—यह सामान्य गति को पकड़ता है लेकिन हर एक अणु का मॉडल नहीं बनाता है। सैद्धांतिक "नॉब" (Φ) और वास्तविक दुनिया के डेटा (ΦE) के बीच का संबंध एक "ह्यूरिस्टिक" (heuristic) पुल के रूप में वर्णित किया गया है, जिसका अर्थ है कि यह सटीक, प्रत्यक्ष माप के बजाय अनुमान के लिए एक उपयोगी उपकरण है। लेखक सुझाव देते हैं कि उनके निष्कर्ष इस बात का एक मजबूत संकेत हैं कि जीवन के प्रमुख संक्रमण वास्तव में एक सिस्टम के एकीकरण के तरीके में इन अचानक बदलावों से जुड़े हैं, लेकिन वे विभिन्न प्रकार के जैविक नेटवर्क में इन पैटर्न की पुष्टि करने के लिए और अधिक शोध का आह्वान करते हैं।

अंत में, यह शोध जीवन की सबसे बड़ी छलांगों के बारे में सोचने का एक चंचल लेकिन कठोर तरीका प्रदान करता है। यह सुझाव देता है कि जीव विज्ञान का ब्रह्मांड केवल बढ़ती जटिलता की एक चिकनी ढलान नहीं है। इसके बजाय, यह घाटियों और चोटियों का एक परिदृश्य है। जीवन आमतौर पर एक घाटी में आराम से रहता है, लेकिन जैसे-जैसे इसके हिस्सों का आंतरिक समन्वय बढ़ता है, परिदृश्य स्वयं अपना आकार बदल लेता है। नई, गहरी घाटियाँ उभरती हैं, जो जीवन को अधिक जटिल, संगठित अवस्था में बसने का अवसर देती हैं। एक बार जब यह नई घाटी में कूद जाता है, तो यह सिस्टम की "मेमोरी" के कारण वहीं अटक जाता है। यह एक गणितीय कारण प्रदान करता है कि क्यों जीवन धीरे-धीरे बढ़ने के बजाय अचानक जटिलता में विस्फोट कर सकता है, जो इस बात पर एक नया दृष्टिकोण देता है कि जीवन के सरल निर्माण खंडों ने सामंजस्य में गाना कैसे सीखा।