Abstract

Fundo

Sistemas vivos usar informação e energia para manter a entropia estável, enquanto longe do equilíbrio termodinâmico. Os primeiros princípios subjacentes não foram estabelecidas.

Achados

Propomos que a entropia estável em sistemas vivos, na ausência de equilíbrio termodinâmico, exige um extremo da informação (máximo ou mínimo), que é invariante para a primeira perturbações da ordem. Proliferação e morte representam os principais mecanismos de feedback que promovam a estabilidade, mesmo em um estado de não-equilíbrio. Um sistema move-se a informações de baixo ou alto, dependendo do seu estado de energia, como o benefício da informação na manutenção e ordem crescente é equilibrado contra o seu custo de energia. Procariontes, que não possuem organelas produtoras de energia especializados (mitocôndrias), são e restringida a um mínimo de informação limitada em termos energéticos. Aquisição de mitocôndrias é vista como um passo crítico evolutiva que, ao permitir que os eucariotas para atingir um estado de energia suficientemente elevada, permitida uma transição de fase para um máximo de informações. Este estado, em contraste com os mínimos procariota, permitiu a evolução de organismos multicelulares complexos,. Um caso especial é uma célula maligna, que é modelado como uma transição de fase a partir de um máximo de estado informação mínima. As derivações mínimas para um poder-lei previu que regem a

in situ

crescimento que é confirmado por estudos que medem o crescimento dos cânceres de mama pequenos.

Conclusões

sistemas

Nós encontramos que vivem alcançar um estado entrópica estável, mantendo um nível extremo de informações. A divergência evolutiva de procariotas e eucariotas resultou da aquisição de organelos energia especializados que permitiram a transição a partir de mínimos informação para máximos, respectivamente. Carcinogênese representa uma transição inversa: de um máximo de informações para o mínimo. A perda de informações progressiva é evidente em mutações se acumulam, morfologia desordenada e características declínio funcionais de cancros humanos. Os resultados sugerem a restrição energética é um primeiro passo crítico que desencadeia as mutações genéticas que impulsionam a evolução somática do fenótipo maligno

Citation:. Frieden BR, Gatenby RA (2011) Informações Dynamics em sistemas vivos: procariotas, eucariotas, e Câncer. PLoS ONE 6 (7): e22085. doi: 10.1371 /journal.pone.0022085

editor: Matej Oresic, Governamental Centro de Pesquisa Técnica da Finlândia, Finlândia |

Recebido: 25 Março, 2011; Aceito: 15 de junho de 2011; Publicação: 19 de julho de 2011

Direitos de autor: © 2011 Frieden e Gatenby. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Financiamento:. Este trabalho é suportada pela concessão do National Cancer Institute 1U54CA143970-01. Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

Todos os sistemas vivos (i) ter um domínio local delimitado por, por exemplo, uma membrana celular e (ii) manter um baixo nível estável, de entropia ou desordem. O 2

nd lei da termodinâmica requer entropia a aumentar com o tempo, mas isso é de natureza especificamente global. Por isso, propriedades (i) de localização permite que o sistema tem a propriedade benéfica (ii) de baixo entropia. Em compensação, a 2

nd lei exige que o local de baixo nível de entropia ser acompanhada de exportação de uma quantidade ainda maior de entropia no ambiente exterior do sistema. Na verdade, essa propriedade não é exclusivo para os sistemas vivos – cristais, estrelas e planetas representam igualmente estruturas ordenadas localmente. No entanto, os sistemas vivos difere de outras estruturas ordenadas na natureza em que

têm entropia interna regular gradientes com estruturas altamente ordenadas como a membrana celular e cromossomas, intercaladas com componentes muito menos ordenadas, tais como o citoplasma;

manter estável entropia, local usando energia externa longe do equilíbrio termodinâmico;

são capazes de auto-replicação;

armazenar e utilizar as informações na forma de códigos genéticos e, possivelmente, outros encomendado estruturas intracelulares.

morrem

Assim, em sistemas vivos breves são baixos (mas não no mínimo) entropia estados que se mantêm estáveis, apesar de estar longe de equilíbrio termodinâmico. Esta estabilidade requer informações para manter mecanismos internos que eficientemente convertem a energia na hora. A proliferação e a morte fornecer feedback positivo e negativo, que permitem que o sistema para manter a estabilidade, apesar de longe do equilíbrio termodinâmico.

Demonstrámos anteriormente [1] que a informação num contexto biológico pode ser visto como a capacidade para facilitar o trabalho . Especificamente, dirige e catalisa a conversão da energia e do substrato a partir do ambiente em macromoléculas específicas que, por sua vez, mantêm a estrutura ordenada da célula. Por exemplo, informação especifica no DNA da estrutura das proteínas. Algumas proteínas podem funcionar como enzimas no metabolismo energético ou síntese de lípidos. Outras macromoléculas espontaneamente auto-montar em ordem mais elevada, de baixa energia, componentes estruturais da célula tais como proteínas formadoras de ribossoma ou lípidos formadores de membranas.

Este papel central da informação na manutenção de um sistema vivo é único na natureza e pode-se representar a mais sucinta definição de vida possível. Uma métrica quantitativa do sistema de “ordem” ou “complexidade” é “a informação Fisher” [1] – [9] (todos eles são proporcional, conforme abaixo). O conceito foi aplicado extensivamente para viver e sistemas não-vivos. Aqui o nosso objectivo é o de examinar dinâmica das informações que,

na ausência de equilíbrio termodinâmico

, permitem a formação e a persistência dos bolsos do local onde a desordem é significativamente menor do que a do meio circundante. Estas bolsas locais são vistos como sistemas vivos.

Métodos

dois postulados dos sistemas vivos

aumentos locais em ordem pode ocorrer em sistemas não-vivos, tais como cristais. No entanto, estes sistemas físicos, invariavelmente, mover em direção a um estado de equilíbrio termodinâmico estável de baixa entropia e energia. Em contraste com os cristais, sistemas vivos manter um estado estável de baixa entropia que está longe do equilíbrio termodinâmico. parâmetros do sistema chave que permitem a estabilidade do sistema vivo são a informação e energia. Este último deve fluir para dentro da célula e, em seguida, ser convertido em ordem através de interacções com o ex. No entanto, propõe-se que os sistemas vivos, fundamentalmente, deve equilibrar os benefícios do aumento da informação e complexidade com o custo de aquisição e manutenção de tais informações. Assim, os sistemas vivos não atingir o estado de menor entropia possível, mas, em vez disso, um nível de entropia que permite a proliferação dentro das restrições de informação disponível e energia [ver Eqs. (2a, b)].

O anterior sugere a utilização de informação de Fisher, que é uma medida de entropia e fim (ver abaixo) e um indicador de custo de energia, pode ser utilizado para expressar os primeiros princípios a termodinâmica dos sistemas vivos, como segue:

sistemas vivos são não-equilíbrio aberto, mas delimitados localmente, sistemas termodinâmicos que usam informações de converter a energia do ambiente de ordem. Sobrevivência de uma estrutura viva requer um estado estável de ordem apesar perturbações térmicas e mecânicas contínuas. O (no tempo geológico) rápido aparecimento da vida na Terra e sua durabilidade desde sua primeira aparição no registro fóssil indica que os sistemas vivos representam um estado altamente favorável que pode se desenvolver de forma espontânea e manter-se estável e robusto, apesar de uma ampla gama de perturbações ao longo de bilhões de anos .

a estabilidade de um sistema vivo requer o seu conteúdo de informação a ser mantida a um extremo. Desde a sua primeira derivada é 0, pontos extremos no sistema de dinâmicas de informação tendem a ser estáveis ​​a perturbações do sistema de primeira ordem. Propomos a solidez dos sistemas vivos é evidência presuntiva que o seu estado informação é em qualquer um valor máximo [Ver, nomeadamente, material seguinte Eq mínimo ou. (1)]. Isto irá ser visto a exigir um equilíbrio entre a disponibilidade e custo da energia no substrato ambiental do sistema. Os valores extremos manifestar biologicamente como se segue:

procariotas. A disponibilidade de energia de procariotas é limitada pela sua substrato ambiental e a ausência de produção de energia organelos especializados. disponibilidade de energia limitada restringe a dinâmica do sistema, de modo que as informações que, como vimos, deve ser mantida a um extremo, só pode ser mantida na sua

valor mínimo

. Esse mínimo satisfaz Exigência de nível I.

eucariotos. Eucariotas utilizam organelas especializadas para produção de energia, incluindo cloroplastos e mitocôndrias. Estes libertar as limitações de energia que tinha procariotas limitados a um mínimo de informações. Neste estado, a informação é mantida em um

máxima

. Isto é, quando a energia é abundante, o benefício de uma maior informação e pedido exceder o custo adicional. A informação deste mudanças de fase é refletido no aumento do tamanho da célula e número de genes quando comparado com procariotas, bem como a evolução subsequente para os organismos complexos, multicelulares [10].

Sustenta I e II são a base para a nossa tese de que a informação Fisher fornece um modelo para o crescimento e desenvolvimento da vida. razões intuitivas e motivacionais por trás do uso desses efeitos extremos são dadas mais tarde. Mas, primeiro, o que é informação Fisher?

Informações Fisher

Considere um sistema com um parâmetro característico cujo valor é procurado por análise de seus dados. Os dados são usados ​​para formar uma estimativa matemática do parâmetro. A informação foi originalmente definida por R.A. Fisher [11] como uma medida da qualidade dos dados sobre o parâmetro. Propriedades de informações Fisher são desenvolvidos em Material de Apoio. Entre estes estão a sua natureza “local” e invariante ao deslocamento forma, com a lei de densidade de probabilidade que define o sistema com uma coordenada. Em geral, a natureza da depende da aplicação, mas na nossa é uma posição. Mais recentemente [9], foi encontrado para ser uma propriedade do sistema, bem como, medir o seu nível de “ordem” e “complexidade”.

Resultados

Adquirir Estável Entropia

um estado extremo de um sistema dinâmico, porque ela representa um ponto máximo na curva, tem um primeiro derivado de 0 e é, por definição, estável a perturbações de primeira ordem, por exemplo, devido a factores externos tais como a mudança de temperatura ao acaso. Assim, um sistema que é de estar num estado de informações extrema Fisher, se um valor máximo ou mínimo,

ganha uma vantagem de estabilidade

. Isso tende a mantê-lo no estado entrópica estável que, como proposto, permite que a vida a persistir.

Um valor extremo de

I

estabiliza

H

.

Esta propriedade estabilidade é facilmente demonstrada, por exemplo, para a ampla gama de leis de probabilidade que são membros da família exponencial [12] (ver Informações de Suporte). Há a entropia e informação Fisher obedecer [13], respectivamente, e. Eliminando quantidade entre eles dá (1) depois de tomar um diferencial. Desde a soluções extremas, em seguida, da mesma forma. Ou seja,

um máximo estado informações Fisher mínimo ou estabiliza entropia

(embora a sua taxa interna de aumento ainda pode ser finito, por (2a) abaixo). Este resultado clarifica a necessidade de cada sistema estável, vivendo para atingir um nível extremo de informações Fisher, se um máximo ou mínimo.

Fisher I Limites Entropic Mudança

Considere uma célula da massa

m

e temperatura

T

transporte entropia fora do seu ambiente a uma taxa

dH /dt

. Foi anteriormente demonstrado [2] que não é um limite superior para a variação de entropia

dH

, e isso depende do nível de informação dentro do sistema de Fisher. A relação é, com definido na Eq 2a. É instrutivo combinar isso com a relação básica entropia energética, dando Essas desigualdades têm duas ramificações, dependendo se as taxas de entropia com a energia ou a informação é fixo:

Para uma taxa fixa de perda de entropia

mudança de energia pela relação entropia-energia, o valor mínimo possível de informações obedece (2a) em que

k

é a constante de Boltzmann. Estes mostram que uma célula com uma baixa taxa restrita de entrada de energia, e resultingly baixa taxa de perda de entropia, só pode manter um nível mínimo de informação ou ordem

I

. Propomos que este estado é manifestada por procariontes, uma forma de vida com relativamente baixa ordem ou complexidade.

Ou, considere

um nível fixo de informação

. As desigualdades acima pode ser reformulado como casos (2b) Nós já considerados de mínima

I

. Estes procariotas descritos. Considere-se, agora, o caso oposto, o de alta, alta ordem ou seja, a complexidade e função. Eqs. (2b) mostram que, em seguida, até mesmo as taxas mínimas possíveis de perda de entropia e energia de entrada requerida são elevados. O preço pago pela manutenção de um estado de alta ordem e entropia resultingly estável é muito maior utilização da energia necessária. Este estado, propomos, é mantida em eucariotas, e manifesta-se por grandes genomas e evolução da multicelularidade.

Assim, a interdependência de energia e de entropia fornece insights sobre a transição de formas de vida baixa complexidade para formas de alta complexidade. Também é consistente com as propostas que a aquisição da mitocôndria, fornecendo uma nova fonte de energia, foi o fator crítico na transição evolucionária dos procariontes para eucariotas. Ele também pode fornecer informações sobre a transição inversa, que é tipicamente manifestada durante a carcinogênese.

são a informação ea “Ordem” Sinônimo

Nós usamos as palavras “ordem” e “informação” de forma intercambiável. Como encontrado recentemente [9]:

Considere um sistema definido por uma lei de probabilidade. Seu nível de ordem varia linearmente com o seu nível de informação Fisher

I

, ordem ou seja, (3) Aqui está o número de dimensões do sistema e é o seu máximo uma extensão dimensional. A primeira igualdade é verdade em geral. A segunda prende no caso específico de uma lei de probabilidade

p

que é um sinusoid quadrado contendo wiggles em cada dimensão. A dependência quadrática (forte) acesa indica que mede o nível do sistema de

complexidade

também.

Tanto a ordem e as informações são entropias, no sentido das medidas de organização do sistema, que diminuem com Tempo. Este, assim, define uma seta do tempo, talvez quantificar a seta biológica muito discutido de tempo.

A estrutura de células e seus componentes otimizar informações e ordem

ordem necessária das diferentes Polymer Unidos .

Eq. (3) indica que um caso de uma estrutura de informação linear (tal como aquele que é codificado na sequência de aminoácidos de ADN, ARN e proteínas) requer intrinsecamente menos fim (e, pelo precedente, menos energia) para manter a sua forma faz, além uma membrana celular, com. E isso requer menos ordem ou energia do que uma célula composta, de dimensão. Assim, manutenção de sistemas de alta ordem e complexidade intrínseca exigem estados celulares de ambos alta dimensionalidade e, pela Eq. (2b), a taxa de recurso de energia

Exigência de estrutura celular não uniforme

Ao contrário de cristais -.. Que têm ordem relativamente uniforme em toda – os sistemas vivos são heterogêneo e dinâmico. Assim, mesmo um procariota simples terá uma fronteira altamente ordenadas (isto é, a membrana celular e da parede celular), mas uma estrutura central relativamente desordenada (citoplasma fluido) que também contém muitas grandes moléculas altamente ordenadas, tais como proteínas, ADN, ARN e. Em outras palavras, as propriedades dinâmicas de células parecem exigir variações espaciais na ordem, por exemplo, na transição a partir da membrana celular para o citoplasma ordenada relativamente desordenada, para manter um estado estável longe do equilíbrio. O argumento é o seguinte:

Uma base de informação para a mitose

Uma propriedade única dos sistemas vivos é a sua capacidade de se auto-replicar e, por isso, a termodinâmica da vida deve incluir este processo.. Na verdade, a mitose ea morte representam os principais mecanismos de feedback que otimizam os parâmetros do sistema, permitindo a estabilidade do sistema, mesmo quando longe do equilíbrio termodinâmico. Considere uma célula “mãe” em desenvolvimento em um ambiente de energia limitada. Um sistema de vida estável requer

dH /dt = 0

, e se

dH /dt Art 0 que irá se dissipar e morrer. Mas, e se

dH /dt Art 0? Com o passar do tempo, a complexidade ea ordem deste sistema vai aumentar. No entanto, Eqs. (2b) indicam que, quanto maior a ordem

I

é o mais elevado são as taxas de perda de entropia e exigiu ganho de energia

dE /dt

do entorno. Por outro lado, o ambiente só pode fornecer uma taxa de energia limitada, chamá-lo (

dE /dt

)

0. Até que ponto pode encomendar crescer no celular? O primeiro Eq. (3) fornece uma resposta.

Como uma célula funcionamento cresce, faz assim a sua complexidade

I

e, pela Eq. (3), o seu nível de ordem

R

Em seguida, o mesmo acontece com a sua taxa de entrada de energia mínima necessária (

dE /dt

). No entanto, esta taxa é inevitavelmente limitada pelo ambiente de célula para um valor máximo (

dE /dt

)

0. Deixe o fim da célula

R

crescer até atingir um nível de

R

0

, onde seu nível exigido (

dE /dt

)

min

equals (

dE /dt

)

0. Então o crescimento além do nível

R

0

não pode ser sustentada pela energia disponível. Neste ponto, a célula se divide ao meio, com cada “filha” que contém o mesmo conjunto de genes como a mãe. Assim, cada filha tem o mesmo nível de informação

I

como fez a mãe. Por outro lado, cada um deles é de comprimento

L /2

, de modo a que a Eq. (3) a cada nível de ordem é reduzida, com o valor

R = (1/4) R

0

. Este nível pode voltar a ser atendidas pela taxa ambiental (

dE /dt

)

0. Assim, agora as duas filhas pode começar ainda mais o crescimento da complexidade; etc. A mitose resolve o problema.

O valor da morte.

Ao contrário de outras estruturas estáveis ​​na natureza, os sistemas vivos morrem. Claramente cristais e outras estruturas ordenadas quebrar nas partes componentes, mas uma vez que eles estão em equilíbrio, este processo é lento. sistemas de estar, no entanto, são estavelmente longe do equilíbrio de modo falha do sistema irá resultar em uma transição de fase rápida de equilíbrio. Morte, isto é, representa uma mudança de fase de não-equilíbrio para equilíbrio.

Foi previamente observado que qualquer sistema longe do equilíbrio é inerentemente instável. Propomos sistemas vivos seria igualmente lo sem dois mecanismos de feedback críticos – mitose e morte. A recompensa para o sucesso pela proliferação e punição para o fracasso pela morte fornece uma forte selecção de locais para a otimização da termodinâmica subjacentes. Evolução, portanto, não emerge da biologia. Pelo contrário, é uma condição necessária para a existência de sistemas vivos.

Máxima Fisher Informação

Um dos aspectos da informação que não é frequentemente observado é o seu custo. Ou seja, informações em seu armazenamento, duplicação e utilização exige um dispêndio de energia. Tal como indicado na Eq. (2a), o nível de informação local restringe a qualquer ganho na entropia de Shannon com o tempo.

Prevenção

de tal ganho, ou seja, a manutenção de um estado estável de ordem, exige um dispêndio de energia de acordo com a Eq. (2b). Assim, níveis mais elevados de informação vai exigir um aumento do gasto de energia para manter um estado estável de ordem. Como observado recentemente [10], eucariotas manter um estado de elevada disponibilidade de energia (em comparação com procariotas) principalmente devido ao desenvolvimento de mitocôndrias. Estas células atingir um condicionamento físico ideal espécies [6] através da obtenção de um nível elevado, de fato

máxima

,

nível de ordem e informação

(também veja Eq. (3)).

Assim, o estado energético de eucariotas que lhes permite manter o máximo de informação. Isto é equivalente a maximizar a complexidade assim [9], e manifesta-se por um aumento substancial no tamanho e número de genes em eucariotas vs procariotas. Além disso, estudos anteriores que utilizam o princípio EPI (Apêndice S1) investigaram as consequências esperadas de um sistema que está em um máximo de informações.

Mínimo Fisher Informação

Por outro lado, procariontes não têm especializado organelos metabólicas de modo que a aquisição de energia é limitado para o substrato disponível no ambiente imediato. Em tais sistemas de energia limitados, os mínimos de informação são atingidos como a solução estável. Estes realmente ocorrer em contrastar cenários de qualquer alta ou baixa de recursos, nutritivo, como discutido a seguir. Que massa leis crescimento no tempo descrever tais estados do sistema? Note-se que

P (t)

é, em geral, o

ocorrência relativa de um determinado tipo de célula dentro de um órgão. Se, por exemplo, na hora do

t

um tumor ocupada ¼ de um órgão em seguida, o

p (t) Compra de células cancerosas é de 0,25. Pela lei dos grandes números [13], esta é também a sua

probabilidade

de ocorrência em uma única observação. Assim, em um órgão cancerosos

P (t)

é a massa relativa do órgão que é o cancro no momento

t

, de modo que pela lei dos grandes números é também a probabilidade lei para a localização de uma célula de câncer no órgão em um momento

t

.

a solução para depende da disponibilidade de recursos nutritiva. Para

in vitro

casos de câncer, ou procariotas, apreciando recurso virtualmente ilimitado a minimização é irrestrito, exceto para a normalização. Isto dá origem [2] para temporalmente exponencial leis de crescimento const.

Câncer como uma transição informações de um máximo a um mínimo

Nossa hipótese central é que a estabilidade do estado termodinâmico de um sistema vivo exige que o estado informações para estar em um extremo. A transição de procariotas para eurkaryote formas de vida representa uma fase de transição do mínimo ao máximo permitido pelo aumento da disponibilidade de energia devido à aquisição de mitocôndrias. Propomos que a mudança por passos a partir de células normais de cancro (carcinogénese) representa uma mudança de fase inversa em que as transições de estado de informação a partir de um máximo a um mínimo. Esta “catástrofe de informação” se manifesta como o seguinte:

instabilidade genômica

A acumulação de várias mutações genéticas é universalmente observada em cancros.. Estima-se que as células cancerosas típicos contêm milhares de alterações genéticas quando em comparação com as células de origem. Na verdade, ele é comumente propôs que o fenótipo mutante (ou seja, células que são incapazes de reparar erros de DNA ou de reprodução cromossômica e, portanto, têm uma muito elevada taxa de mutação) é necessária para formar um câncer [14].

Celular e patologias dos tecidos.

exposições caracteristicamente uma célula cancerosa função diminuída e morfologia desordenada quando em comparação com as células normais de origem. Da mesma forma, o tecido composto por células cancerosas perde ordem estrutural (desdiferenciação e displasia) e as restrições normais de crescimento.

Incapacidade para medir o tempo.

A marca [15] das células cancerosas é a imortalidade, para que sua proliferação é inadequada, tanto no contexto da formação de tecido e da sua idade. Os telómeros são as pequenas secções de ADN no final de cada cromossoma que encurtam cada vez que uma célula normal sofre mitose. Desta forma, a célula pode “conhecer” a sua idade e depois de alcançar a senescência sofre morte programada. No entanto, os cancros tipicamente não têm esta medida do envelhecimento.

perda de Informação e clínica cancro crescimento

Temos anteriormente demonstrado que a hipótese de que as células cancerosas asymptotically aproximar de um mínimo de informação permite a predição da dinâmica de crescimento. Especificamente, verificou-se que

in situ

a lei crescimento de uma população em um mínimo de informações (ou seja, quer um procariota ou uma célula cancerosa) é uma lei de potência simples, onde é uma constante que é apropriado para o tipo de célula [2], [7], [8]. O modelo prevê que, para o crescimento do câncer, α≈1.62. Esta previsão foi comparado com o crescimento de cancros da mama pequenas encontrados durante mamografias quando o tumor pode ser observada em retrospectiva em dois ou mais estudos anteriores. Sete estudos independentes descobriram que exibiram crescimento cancros lei de potência com um valor médio de α = 1,72 (0,23), que é semelhante ao observado in vivo o crescimento de bactérias com α≈2 [16] – [22].

Por que o câncer se desenvolver? – Warburg revisitado

Se carcinogênese representa uma mudança de fase informações de um máximo ao mínimo, nós também deve abordar a dinâmica do sistema que impulsiona essa transição. Nós argumentamos que a evolução das eucariotas foi permitido pela aquisição de melhores dinâmicas energéticas que permitiram uma mudança de fase para um estado máximo de informações. Devemos concluir que, uma vez ditames de estado de energia de uma célula que extreme – máximo ou mínimo – é favorecido, é uma perda de energia dentro de uma célula-tronco que inicia carcinogênese. Especificamente, a perda deve resultar na limitação de energia de tal modo que a célula não se consegue manter, com estabilidade, a um estado de informação máxima. Em vez disso, ele só pode manter a estabilidade com o estado de

informações mínimas

que é característica de câncer. Isto não discorda com o modelo padrão da carcinogênese, que assume cancros são iniciadas por mutações. No entanto, o nosso modelo sugere que tais mutações são uma manifestação da degradação de informação que resulta da transição de fase conduzido em energia a partir de um máximo a um mínimo. Assim, enquanto as mutações do genoma pode resultar em características fenotípicas que permitem o crescimento irrestrito,

nosso modelo sugere que o início da sequência de mutação que dá origem a carcinogênese é o resultado de uma restrição de energia

adquirido.

Embora esta visão é claramente em desacordo com o modelo convencional de carcinogênese, não tem precedentes. A “hipótese de Warburg” propôs que o evento inicial no cancro foi uma perda de função mitocondrial [23]. O nosso trabalho anterior tem [24], [25] notar-se que a produção de energia pré-malignas em tumores pode ser limitada por hipoxia ambiente (resultante de, por exemplo, inflamação crónica) e que este pode ser um passo crítico na transição para cancro invasivo. Finalmente, é interessante que o papel da disfunção mitocondrial em ambos envelhecimento e câncer é atualmente um tema de interesse de pesquisa considerável. [26], [27].

Discussão

O rápido desenvolvimento dos sistemas vivos no registro geológico e sua presença contínua ao longo de 3,5 bilhões de anos indica que a vida representa um estado termodinâmico altamente favorável. Os sistemas vivos são ambos notavelmente estável e ainda assim capaz de desenvolver progressivamente mais complexas (ou encomendados) afirma com o tempo. Propomos um modelo que inclui explicitamente a dinâmica de informação para a termodinâmica do sistema podem explicar essas propriedades [2] – [5], [7]

A idéia de buscar um princípio variacional cross-disciplinar que poderia prever tanto física. e efeitos biológicos foi proposto há 40 anos pelos biólogos populacionais do corvo e Kimura [28] e, mesmo antes deles, por Delbrück [29]. Mais recentemente, o físico E.T. Jaynes [30] propôs um princípio da entropia máxima para derivar todas as leis estatísticas da natureza.

Nossos pontos de vista modelo sistemas como um estado de entropia estável, baixa que é, no entanto, longe do equilíbrio termodinâmico vivos. A entropia de sistemas vivos não (ao contrário, por exemplo, cristais) representa o valor mais baixo possível de modo que o sistema. Pelo contrário, a vida mantém um estado “goldilocks” da entropia (não muito e não muito pouco) que produz um estado termodinâmico óptima permitindo estabilidade e auto-reprodução. Morte e proliferação são mecanismos críticos de feedback que otimizam os parâmetros do sistema para permitir a estabilidade, mesmo quando não em equilíbrio.

Esta estabilidade requer o uso de informações para converter a energia ambiental a fim intracelular. Propomos o primeiro princípio dos sistemas vivos é uma troca entre (i) as informações internas necessárias para converter a energia do ambiente e substrato em ordem, e (ii) o custo de armazenar e usar esse nível de ordem. Isto é, mesmo dentro da gama ‘Blondinet “de entropia que seja compatível com a vida, os níveis mais elevados de ordem também irá exigir que o sistema para se obter maiores quantidades de recurso a partir do ambiente.

A estabilidade dos sistemas vivos que indica seus estados termodinâmicos são em valores extremos, que são estáveis ​​para pelo menos perturbações de primeira ordem [31]. Quanto à possibilidade de o valor extremo é um mínimo ou um máximo depende em grande parte do nível de energia disponível. Nesta base, os sistemas vivos mais antigos mantida

informações mínimas

por causa das restrições de energia. Este estado ainda é observado em procariotas.

Em comparação, uma transição de fase depois para o máximo de informações ocorreu após a aquisição de organelos energia especializados, tais como mitocôndrias. Isto levou a uma mudança de fase celular (visto no registro fóssil como a evolução) a partir de procariontes para eucariota. A informação máxima neste último se reflecte no aumento do número de genes e tamanho das células e maior complexidade. A informação máxima, propomos, também permitiu o surgimento de multicelularidade.

Por outro lado, é proposta a evolução de uma célula de mamífero normal em uma célula cancerosa representa uma transição de fase da informação a partir de um máximo para um valor mínimo, provavelmente através um número de intermediários instáveis. Nosso modelo indica que esta transição pode ser iniciada por perda de energia por meio de fatores intra ou extra-celulares. Em particular, nota-se a possibilidade de disfunção mitocondrial metabólica como um iniciador da carcinogénese. Este é notavelmente semelhante ao Warburg hipótese de que foi proposto há 50 anos e é suportado pela pesquisa mais recente [32], incluindo estudos que mostram disfunção mitocondrial está intimamente relacionado com o envelhecimento e senescência [26], [27].

Informações de Apoio

Apêndice S1.

explicação pormenorizada das informações Fisher e suas propriedades

doi:. 10.1371 /journal.pone.0022085.s001

(DOC)