Toute vie sur terre effectue des calculs – et tous les calculs nécessitent de l'énergie. Des amibes unicellulaires aux organismes multicellulaires comme les humains, l'un des calculs biologiques les plus élémentaires courants dans la vie est la traduction :traiter les informations d'un génome et les écrire dans des protéines.

Traduction, il s'avère, est très efficace.

Dans un nouvel article publié dans la revue Transactions philosophiques de la Royal Society A , Les chercheurs de SFI explorent l'efficacité thermodynamique de la traduction. L'œuvre fait partie d'un numéro thématique intitulé « Re-conceptualiser les origines de la vie ».

Pour comprendre comment la vie a évolué sur terre, nous devons d'abord comprendre les contraintes auxquelles les systèmes biologiques ont été confrontés au fil du temps. Une contrainte qui n'a pas été largement explorée est la façon dont les lois de la thermodynamique restreignent la fonction biologique, et si la sélection naturelle favorise les organismes avec une efficacité de calcul plus élevée.

Pour découvrir à quel point la traduction est efficace, les chercheurs ont commencé avec Landauer's Bound. Il s'agit d'un principe de thermodynamique établissant la quantité minimale d'énergie dont tout processus physique a besoin pour effectuer un calcul.

"Ce que nous avons découvert, c'est que la traduction biologique est environ 20 fois moins efficace que la limite physique inférieure absolue, " dit l'auteur principal Christopher Kempes, un boursier SFI Omidyar. "Et c'est environ 100, 000 fois plus efficace qu'un ordinateur." Réplication de l'ADN, un autre calcul de base commun à travers la vie, est environ 165 fois pire que Landauer's Bound. "Ce n'est pas aussi efficace que la traduction biologique, mais toujours incroyablement bon par rapport aux ordinateurs."

Mise à l'échelle pour calculer l'efficacité thermodynamique de calculs biologiques de haut niveau comme la pensée, et de comprendre à quel point l'efficacité est importante pour la sélection naturelle, proposer des questions stimulantes pour des recherches ultérieures.

"Finalement, nous voulons coupler tout cela avec la théorie informatique, " dit le professeur David Wolpert, un co-auteur, "pas seulement pour exploiter ce genre de choses pour l'informatique, mais aussi pour voir si la théorie informatique a quelque chose à nous dire sur les cellules."