FR 3: KI-getriebene Evolution
MP 3: Regeln des Lebens
Biologie ist nicht die Definition von Leben; sie ist nur eine Instanz davon. Wir betrachten biologisches Leben als eine lokale Lösung für eine universelle Herausforderung: wie Materie sich zu Systemen organisiert, die bestehen, sich anpassen und handeln. Unser Ziel ist es, den kohlenstoffzentrierten Bias zu überwinden, um die minimalen, grundlegenden Prinzipien zu enthüllen, die zu lebensähnlichem Verhalten auf jedem Substrat führen.
Die Regeln des Lebens (MP 3) gehen über die Biomimikry hinaus, indem sie KI-gesteuerte experimentelle Umgebungen schaffen, in denen Leben nicht simuliert, sondern in seiner natürlichen Umgebung entstehen gelassen wird, um alternative Stoffwechselwege und nicht-biologische evolutionäre Pfade zu erkunden. Handlungsfähigkeit, Intelligenz und Anpassung entstehen nicht als programmierte Merkmale, sondern als emergente Eigenschaften intrinsischer Dynamiken. Dieser Ansatz verwandelt künstliches Leben in einen rigorosen Testbereich für eine neue „Universelle Biologie“, die den weiten Phasenraum dessen kartiert, was Leben sein könnte, und nicht nur, was es ist.
Die Regeln des Lebens (MP 3) definieren die organisatorischen Grenzen und die „Software“, die der Atom-Drucker (MP 2) verwendet, um vom Bau statischer Objekte zur Erschaffung adaptiver, lebensähnlicher Materialien überzugehen. Gleichzeitig werden diese Regeln in der emergenten Handlungsfähigkeit verankert, die vom Atlas der Veränderung (MP 1) identifiziert wurde. Durch die Entdeckung des Codes, der das Leben ermöglicht, streben wir eine Zukunft an, in der wir Leben jenseits der Erde erkennen und Systeme entwickeln können, die die Widerstandsfähigkeit und Effizienz der Natur selbst besitzen.
Richtung I: Lebende Organismen
Was braucht es, damit „Leben“ aus nicht-lebenden Systemen entsteht? Wir haben diese Frage mit DDC (Nature Commun, 2017) untersucht. Indem wir das System auf seine grundlegende Physik reduziert haben, konnten wir komplexe, lebensechte Verhaltensweisen in einfachen Polystyrol-Kugeln auslösen. Diese Aggregate existierten nicht nur; sie zeigten „dynamische Resilienz“, die Fähigkeit, sich sofort anzupassen, selbst zu regulieren, zu replizieren und zu reparieren, wenn sich ihre Umgebung veränderte. Je nach den physikalischen Kräften konkurrierten diese Cluster entweder um Ressourcen oder kooperierten miteinander. All dies geschah ohne biologische Chemie oder vorprogrammierte Anweisungen, was darauf hindeutet, dass der Sprung von grundlegender Physik zu komplexer, adaptiver Biologie kürzer ist, als wir einst dachten.
Ein weiteres Merkmal des Lebens ist die Symmetriebrechung, am deutlichsten sichtbar in der Homochiralität, der biologischen Dominanz einer einzigen molekularen Händigkeit. Wir haben untersucht, wie globale Ordnung aus nahezu symmetrischen Anfangsbedingungen entsteht, indem wir NLL (arXiv, 2025) als Rahmen verwendet haben. Unsere Forschung identifizierte die minimalen Bedingungen und allgemeinen Mechanismen, die erforderlich sind, um infinitesimale Asymmetrien im Wachstum oder in der Konzentration selektiv zu verstärken. Wir haben gezeigt, dass diese Fluktuationen zur exponentiellen Dominanz eines einzelnen Zustands führen können und robuste globale Ordnung ohne fein abgestimmte oder extreme präbiotische Umgebungen erzeugen. Diese Forschung wird derzeit zur Veröffentlichung vorbereitet.
Richtung II: Lebende Organismen
Während Mutationen die traditionellen Treiber der Evolution sind, haben die letzten Jahrzehnte die entscheidende Rolle physikalischer Kräfte bei der Gestaltung evolutionärer Prozesse hervorgehoben. Dies zeigt sich besonders während der Entwicklungsphase eines Organismus; um zu überleben, müssen neue Zellen Mechanismen entwickeln, um Reize wie hydrostatischen Druck, Scherkräfte und die geometrischen Einschränkungen ihrer umgebenden Membranen wahrzunehmen und darauf zu reagieren. Das Zytoskelett dient als Paradebeispiel und zeigt eine ausgeklügelte Selbstorganisation, die die Zellgeometrie in Echtzeit als Reaktion auf physikalische Reize verändert.
DDC bietet beispiellose Flexibilität und ermöglicht es uns, sofortige physikalische Reize entweder durch direkten Kontakt oder durch Veränderung der lokalen Umgebung mit hoher räumlicher und zeitlicher Präzision anzuwenden. Mit dieser Technik haben wir Experimente an einer Vielzahl von suspendierten Zellen durchgeführt, darunter Mikroorganismen, Hefen und Säugetierzellen.
Wir haben aktive Turbulenz in P. aeruginosa-Populationen untersucht. Zell-Sortierung demonstriert, indem wir Gram-negative (E. coli) und Gram-positive (M. luteus) Bakterien aus homogenen Mischungen getrennt haben. Wir haben geometrische Einschränkungen angewendet und analysiert, wie physikalische Grenzen das Quorum-Sensing in E. coli beeinflussen. Außerdem haben wir untersucht, wie zirkulierende Tumorzellen die unterschiedlichen physikalischen Belastungen des Kreislaufsystems überleben, um erfolgreich zu metastasieren.
Diese Studien wurden in der Türkei begonnen, wo der Großteil der experimentellen Arbeit vor unserem Umzug nach Deutschland im Jahr 2023 abgeschlossen wurde. Nach dem Umzug wurde die Forschung mit lebenden Organismen vorübergehend pausiert, um die Biosicherheitsstufe 1 (BSL-1) zu erhalten. Mit dieser Akkreditierung, die Ende 2025 erfolgreich erworben wurde, befinden wir uns in der finalen Planungsphase zur Wiederaufnahme des Laborbetriebs. Wir bereiten derzeit Arbeiten zu aktiver Turbulenz und Krebsmetastasen zur Veröffentlichung vor und erwarten, die verbleibende experimentelle Arbeit in den kommenden Monaten abzuschließen.
Richtung I: Synthetische Systeme
Wir wollen einen Schritt weiter gehen, indem wir Analogien zu „Metabolismus“ und „evolutionären Pfaden“ in kolloidalen Aggregaten aus passiven Polystyrol-Kugeln erforschen. In diesem Zusammenhang bezeichnet Metabolismus den kontinuierlichen Fluss von Teilchen, Energie und Struktur durch ein Aggregat, während evolutionäre Pfade beschreiben, wie sich diese Strukturen anpassen, reorganisieren oder zwischen Zuständen zu stabileren Lösungen unter getriebenen Bedingungen wechseln.
Eine zentrale Herausforderung ist die starke Diskrepanz der Zeitskalen. Die intrinsische Dynamik des DDC-Systems entfaltet sich im Mikrosekundenbereich, während menschliche Beobachtung und Entscheidungsfindung auf Zeitskalen von Sekunden bis Minuten ablaufen. Daher kann der menschliche Operator nur eine grobkörnige Sicht auf das System erhalten: Er erkennt, wo Aggregate entstehen, erkennt stabile Mustertypen und bemerkt größere Störungen wie die Bewegung einer Kavitationblasen-Grenze.
Kurzlebige Ereignisse wie kurzlebige Strukturen, schnelle Grenzfluktuationen, lokale Umordnungen und subtile systemweite Reaktionen bleiben jedoch weitgehend unzugänglich. Darüber hinaus gibt es eine inhärente Verzögerung bei menschlichen Eingriffen: Beobachtung, Interpretation, Entscheidung und Handlung erfolgen nacheinander und führen zu Verzögerungen, die um Größenordnungen langsamer sind als die untersuchten Dynamiken.
Um diese Einschränkungen zu überwinden, wollen wir einen KI-gesteuerten Operator entwickeln, der nicht nur die qualitativen Beobachtungsfähigkeiten eines Menschen reproduziert, sondern diese durch kontinuierliche, hochauflösende Quantifizierung erweitert. Ein solches System kann transiente Dynamiken in Echtzeit erfassen, flüchtige Konfigurationen auflösen und sowohl lokale Interaktionen als auch globale Systemreaktionen systematisch verfolgen, ohne die Einschränkungen menschlicher Wahrnehmung oder Reaktionszeit.
Als ersten Schritt zu diesem Ziel beginnen wir mit der Entwicklung von Methoden zur Erkennung und Verfolgung einzelner Teilchen in vollständiger dreidimensionaler Bewegung. Dies ist nicht trivial: Obwohl das DDC-System oft als quasi-zweidimensional betrachtet wird, bewegen sich Teilchen häufig aus der Ebene heraus, wodurch herkömmliche Tracking-Ansätze Positionsinformationen verlieren. Durch die Kombination maßgeschneiderter experimenteller Designs mit maschinellen Lernalgorithmen arbeiten Dr.-Ing. Özgün Yavuz und Deniz Can Çağlar daran, ein Framework zu etablieren, das diese 3D-Trajektorien erfolgreich rekonstruiert.
Richtung II: Lebende Organismen
Neben dem Aufbau unserer experimentellen Möglichkeiten zur Wiederaufnahme unserer früheren Arbeit entwerfen wir derzeit eine spannende Forschungsstudie zu Oligodendrozyten-Vorläuferzellen (OPCs) mit Dr. Annika Haak. Dies wird ein Sprung sein, um zu verstehen, wie die Infrastruktur des Gehirns physikalische Kräfte nutzt, um komplexe 3D-Umgebungen zu navigieren. Dies soll der erste Test unseres neuen 3D-Tracking-Frameworks in einem hochkarätigen biologischen Kontext werden. Bleiben Sie dran!
2. Rekonstruktion und Quantifizierung transienter Dynamiken: Aufbau robuster Methoden des maschinellen Lernens zur Auflösung kurzlebiger Konfigurationen, Grenzfluktuationen und schneller kollektiver Reaktionen, um vollständiges System-Tracking als Grundlage für Steuerung und Inferenz zu ermöglichen.
3. Entdeckung minimaler lebensechter Regeln und Phasenraummapping: Systematische Variation von Interaktionsregeln, Energieeinspeisemodi und Randbedingungen, um die minimalen Einschränkungen für Persistenz, Anpassung und Selbstregulation zu identifizieren und gleichzeitig den Phasenraum lebensechten Verhaltens und seiner invarianten Strukturen zu kartieren.
4. Metabolischer Fluss und evolutionäre Pfade in getriebener Materie: Untersuchung kontinuierlicher flussgetriebener Organisation und Kartierung, wie Strukturen unter anhaltendem Antrieb zwischen Zuständen wechseln, um Bedingungen für Stabilität, Anpassung, Gedächtnis und selektionsähnliches Verhalten zu identifizieren.
5. Brücke zwischen synthetischen und biologischen Systemen: Anwendung einheitlicher experimenteller und analytischer Frameworks auf kolloidale Systeme und lebende Zellen, um substratunabhängige Prinzipien zu identifizieren und universelle Mechanismen der Anpassung zu validieren.
6. Programmierbare Emergenz, Grenzen und Frameworks für nicht-kohlenstoffbasierte Lebensformen: Übergang vom Beobachten zum Gestalten lebensechter Systeme mit kontrollierter Anpassung und Selbstrekonfiguration, Charakterisierung von Zusammenbruchregimen und Etablierung substrat-agnostischer Kriterien zur Erkennung von Leben jenseits biologischer Chemie.