Drei neue Artikel widerlegen die Behauptung, die Assembly-Theorie der molekularen Komplexität sei eine neue „Theorie von allem“.
Die Assembly-Theorie wurde 2017 erstmals öffentlich aufgestellt und ist eine Hypothese zur Messbarkeit molekularer Komplexität, die das Leben charakterisieren, natürliche Selektion und Evolution erklären und sogar unser Verständnis von Zeit, Materie, Leben und dem Universum neu definieren soll.
Forscher um Dr. Hector Zenil von der School of Biomedical Engineering & Imaging Sciences (BMEIS) haben in Zusammenarbeit mit Kollegen der King Abdullah University for Science and Technology (KAUST) und dem Karolinska Institute in Schweden jedoch erfolgreich gezeigt, dass dies in einem in npj Systembiologiedass mit herkömmlichen statistischen Algorithmen und Komprimierungsalgorithmen die gleichen Ergebnisse erzielt werden können.
In einem zweiten, gerade veröffentlichten Artikel von PLoS Komplexe Systemesie haben auch mathematisch bewiesen, dass die Assembly-Theorie ein Äquivalent zur Shannon-Entropie ist und daher keinen neuartigen Ansatz für irgendeine dieser Anwendungen darstellt. Es handelt sich vielmehr um eine Implementierung eines wohlbekannten und beliebten Komprimierungsalgorithmus, der hinter der ZIP-Komprimierung und Bildkodierungsformaten wie PNG steckt.
Der dritte Aufsatz mit dem Titel „Assembly Theory Reduced to Shannon Entropy and Rendered Redundant by Naive Statistical Algorithms“ (Auf Shannon-Entropie reduzierte und durch naive statistische Algorithmen überflüssig gemachte Montagetheorie) ist verfügbar auf der arXiv Preprint-Server.
„Unsere Forschung hat gezeigt, dass der Assembly Index, das Kernelement der Assembly-Theorie, das die ‚Lebendigkeit‘ eines Objekts anhand der Anzahl seiner exakten Kopien bestimmt, keine originelle Methode ist und seine Schlussfolgerungen fehlerhaft sind“, sagt Dr. Hector Zenil.
„Als wir traditionelle Komprimierungsalgorithmen auf molekulare oder chemische Daten anwendeten, wurden die gleichen verifizierten Ergebnisse erzielt wie bei der Assembly-Theorie. Das bedeutet, dass die Assembly-Theorie kein neues Rahmenwerk ist, sondern sich nicht von anderen bereits existierenden Maßen der Komplexität unterscheidet. Die ursprünglichen Autoren haben jedoch keine anderen Algorithmen getestet.“
„Obwohl einige Gemüse- und Pflanzenarten wie Zwiebeln und Farne mit ihren zahlreichen Genkopien bis zu 50-mal längere Genome besitzen, lässt sich nur schwer behaupten, Zwiebeln oder Farne seien komplexer oder lebendiger als der Mensch, wie die Assembly-Theorie auf Grundlage eines solchen eindimensionalen Indexes nahelegen würde“, sagt Prof. Jesper Tegner.
„Was Leben wirklich definiert, ist nicht nur die genetische Länge oder die Anzahl seiner Bestandteile, sondern die komplexe Beziehung zur Umwelt, die Eigenständigkeit des Lebens und seine Widerstandsfähigkeit bei der Bewahrung seiner wesentlichen Eigenschaften.“
„Unsere Analyse wirft ein Licht auf die Grenzen der numerischen Indizes der Assemblierungstheorie, die versuchen, ‚Lebendigkeit‘ und Lebensmerkmale zu definieren. Was mich wirklich überrascht, ist die Vernachlässigung der entscheidenden Rolle dynamischer Interaktionen beim Verständnis der Komplexität des Lebens. Noch alarmierender ist die Entscheidung, eine feste Schwelle für die Erkennung von Leben ohne Grundlage vorzuschlagen“, sagt Dr. Narsis A. Kiani.
„Der wirkliche Durchbruch liegt darin, auf bestehendem Wissen aufzubauen und scheinbar unterschiedliche Theorien zu integrieren, um die komplexen mehrdimensionalen Dynamiken zu entschlüsseln, die das Leben prägen, statt das, was wir bereits wussten, mit Werkzeugen aufzuwärmen, die wir bereits entwickelt haben.“
Obwohl die Charakterisierung des Lebens schwierig und noch immer ein ungelöstes Problem ist, wurde es aus vielen Blickwinkeln untersucht, von den modularen Einheiten durch Gregor Mendel über die Thermodynamik von Erwin Schrödinger und die statistische Entropie von Claude Shannon bis hin zur algorithmischen Information von Gregory Chaitin.
Ausgestattet mit all diesem Wissen und vielen weiteren Erkenntnissen aus den Komplexitätswissenschaften und der Systembiologie wissen wir heute, dass ein wesentlicher Aspekt des Lebens die Offenheit ist, die Tatsache, dass die Handlungsfähigkeit des Lebens in seiner Anpassung an seine Umwelt und seiner Beziehung zu ihr nicht an regelmäßiges Verhalten oder Wiederholung gebunden zu sein scheint.
Bereiche wie die Algorithmic Information Dynamics (AID) unter der Leitung von Dr. Hector Zenil und seinen Mitarbeitern werfen Licht auf die Suche nach kausalen Modellen für Naturphänomene und mechanistischen Erklärungen für Prozesse lebender Systeme.
AID basiert vollständig auf dem aktuellen kombinierten Wissen der Informationstheorie und der kausalen Inferenz bis heute und baut auf diesen grundlegenden Bereichen auf, die heute zum Verständnis der Welt verwendet werden, und schlägt eine Brücke.
Die Methoden hinter AID ermöglichen bereits exakte Kopien von Modulen, doch das ist nur der offensichtlichste erste Schritt und etwas, von dem Dr. Zenil schon vor der Assemblierungstheorie berichtete, dass es in der Lage sei, organische von anorganischen Verbindungen als Funktion der Moleküllänge zu trennen.
Weitere Informationen:
Abicumaran Uthamacumaran et al., Über die wesentlichen Einschränkungen der Methoden der Assemblierungstheorie und ihrer Klassifizierung molekularer Biosignaturen, npj Systembiologie und Anwendungen (2024). DOI: 10.1038/s41540-024-00403-y
Felipe S. Abrahão et al., Assembly Theory ist eine Annäherung an algorithmische Komplexität auf Basis von LZ-Kompression, die weder Selektion noch Evolution erklärt, PLOS-Komplexe Systeme (2024). DOI: 10.1371/journal.pcsy.0000014
Luan Ozelim et al., Assembly Theory Reduced to Shannon Entropie and Rendered Redundant by Naive Statistical Algorithms, arXiv (2024). DOI: 10.48550/arxiv.2408.15108