构建用于分布式信号处理的微生物群落

《Nature Communications》：Engineering microbial consortia for distributed signal processing

　　

摘要

生物学的一个核心目标是从可测量的信号中推断出输入信号。通常，工程化的生物传感器被设计为对单一输入做出选择性响应，因此必须通过繁琐且针对特定情境的正交化处理来消除传感器之间的串扰。在此，我们展示了无需消除串扰即可推断出多种浓度的情况。我们将传感功能分配到微生物群落中，解析其随时间变化的集体响应，这样即便单个传感器存在串扰或间接响应，也能区分不同的化学输入组合。一个结合动力学建模与机器学习的计算框架可将这些群落动态与输入浓度相对应。我们在传感器串扰程度高低不同的群落、仅对某些抗生素组合产生间接响应的群落，以及添加了目标分析物的医院污水样本中，均实现了定量推断。由于能够容忍非正交、交叉反应及间接响应，分布式动态传感技术拓宽了可用于多重检测的生物系统范围，只要输入组合能产生可重复、可区分的响应轨迹即可。