Forskere skaber en mere nøjagtig model for, hvordan nogle mikrober søger efter næringsstoffer

Forskere ved University of Texas i Austin og University of California, Los Angeles, har skabt en ny teoretisk model, der præcist beskriver, hvordan sværme af bakterier navigerer i deres miljø for at lokalisere og indtage næringsstoffer.

Mikrober såsom den almindelige tarmbakterie E. coli udfører en proces kendt som kemotakse for at detektere mikroskopiske næringsstofgradienter. Mikroberne "svømmer" eller "kravler" gennem deres omgivelser, drevet af roterende flageller, for at jage gradienter af kemiske tiltrækningsstoffer, indtil de når et næringsstofrigt sted.

Forskernes nye model, offentliggjort i tidsskriftet Proceedings of the National Academy of Sciences, er den mest nøjagtige til dato til at forudsige dynamikken i bakteriel kemotaksi under forskellige næringsstofkoncentrationer og viskositeter - vigtige faktorer, der bestemmer bakteriers svømme- eller kravleadfærd.

Resultaterne hjælper videnskabsmænd med bedre at forstå, hvordan bakterier finder mad på mikroskalaniveau og kan føre til teknologiske fremskridt inden for områderne biosensing, diagnostik og medicin.

"Disse mikrober udviser overraskende rig adfærd, og det er udfordrende at præcist forudsige, hvordan de navigerer i en gradient," sagde Igor Aronson, professor i matematik ved UT Austin og medforfatter af papiret. "Vores forenklede model giver forskerne mulighed for at beregne den hastighed, hvormed mikroberne finder mad og sammenligne forudsigelserne med eksperimenter, som kan hjælpe med at optimere den proces, hvorved mikrober finder føde eller mål i fremtiden. Dette har betydning for anvendelser inden for bioteknologi, sundhedspleje, og miljøsanering."

Bakteriel kemotaksi er også forbundet med virulens. Mikrober er afhængige af den kemiske gradientføling i kemotaksi for at lokalisere og inficere en vært. E. coli, for eksempel, bruger kemotaksi til at finde næringsstoffer og også til at lokalisere og inficere pattedyrs tarme, mikrobernes foretrukne levested.

"Opdagelserne kan føre til nye antibiotika, der hindrer dette navigationssystem i kemotaksi, og forhindrer sygdomsoverførsel," sagde Alexander V. Argun, en UCLA-professor i matematik og den anden medforfatter af papiret.

Forskerne bemærker, at tidligere matematiske modeller, der beskriver bakteriel kemotaksi, lavede en række forenklede antagelser i deres ligninger, som i sidste ende forhindrede dem i at matche nøjagtigheden af ​​eksperimentelle observationer. Især tidligere modeller undlod at tage højde for en overdæmpet inertieffekt, der virker på mikroberne, hvilket bremser deres dynamik.

"Hvad bakteriernes oplevelse ligner at svømme i melasse," sagde Aronson. "Dynamikken er meget forskellig fra at svømme gennem vand, og de fleste tidligere modeller tog ikke højde for dette."

Den nye teoretiske model udviklet af Aronson og Argun inkorporerer inertieffekten sammen med adskillige andre realistiske effekter, såsom bakteriernes størrelse og indre tæthed, for i høj grad at forbedre modellens nøjagtighed i at replikere eksperimentelle observationer.

Argun bemærkede også, at nogle bakterielle kemotaksesystemer viser en ikke-monotonisk hastighedsrespons, hvilket betyder, at mikrobernes hastighed stiger op til et maksimum, når næringsstofkoncentrationen stiger, og derefter begynder at falde.

"Dette er anderledes end det, vi ser i de fleste fysiske fænomener, hvor hastigheden altid stiger, når drivkraften stiger," sagde Argun. "Her bliver svømningen mindre effektiv ved høje næringsstofkoncentrationer på grund af 'oversignalering', som vores model er i stand til at fange."

Forskerne brugte deres model til at generere en nøjagtig kvantitativ forudsigelse for, hvordan mikrobernes svømmehastighed ændres, når de tilpasser sig mangel på næringsstoffer, en forudsigelse, der tidligere ikke var tilgængelig fra analytiske modeller.

"Disse matematiske modeller hjælper os ikke kun med at få indsigt i naturen, men de kan også hjælpe os med at lave forudsigelser, der kan testes eksperimentelt," sagde Aronson. "Denne model skulle give en bedre forståelse af kemotaksens rolle i bakteriel motilitet, økologi og fysiologi."