In einer aktuellen Studie haben Wissenschaftler der Abteilung Physik Lebender Materie am MPI-DS ein Modell entwickelt, das Kommunikationswege in Bakterienpopulationen beschreibt. Bakterien zeigen ein allgemeines Organisationsmuster, indem sie die Konzentration von Chemikalien in ihrer Umgebung wahrnehmen und ihre Bewegung danach ausrichten.
Die Struktur wird erst auf höherer Ebene sichtbar
„Wir haben die nicht-reziproke Interaktion zwischen zwei Bakterienarten modelliert“, erklärt Erstautor Yu Duan die Studie. „Dies bedeutet, dass Spezies A die Spezies B verfolgt, während B versucht, sich von A zu entfernen“, fährt er fort. Die Forscher fanden heraus, dass diese Verfolgungs- und Vermeidungsinteraktion ausreicht, um ein strukturelles Muster zu bilden.
Die Art des Musters hängt dabei von der Stärke der Interaktion ab. Dies ergänzt eine frühere Studie, in der ein Modell vorgeschlagen wurde, das auch die Interaktionen zwischen den Bakterien innerhalb einer Art bei der Musterbildung mit einbezog.
In dem neuen Modell, welches die Auswirkung der bakteriellen Motilität berücksichtigt, sind weder Adhäsion noch Ausrichtung erforderlich, um komplexe Superstrukturen zu bilden, die Millionen von Individuen umfassen. „Obwohl die bakterielle Populationsdynamik eine globale Ordnung zeigt, ist dies auf der Ebene der einzelnen Bakterien nicht der Fall. Insbesondere scheint sich ein einzelnes Bakterium ungeordnet zu bewegen, wobei die Struktur erst auf einer höheren Ebene sichtbar wird – was sehr faszinierend ist“, fasst Benoît Mahault, Gruppenleiter in der Abteilung Physik Lebender Materie am MPI-DS, zusammen.
Ein allgemeines Modell für kollektives Verhalten
Das Modell erlaubt auch die Betrachtung von mehr als zwei Arten, wodurch sich die Anzahl der möglichen Interaktionen und der entstehenden Muster erhöht. Es ist ebenso nicht auf Bakterien beschränkt, sondern kann auf eine Vielzahl von kollektiven Verhaltensweisen angewendet werden.
Dazu gehören lichtgesteuerte Mikroschwimmer, soziale Insekten, Tiergruppen und Roboterschwärme. Die Studie liefert daher allgemeine Erkenntnisse über die Mechanismen, die für die Bildung gesamtheitlicher Strukturen in Netzwerken aus vielen Komponenten verantwortlich sind.
