Engineering Information Transfer in Living Systems via Molecular Communication

Molecular Communication (MC) is an emerging field directly inspired by natural communication between cells in biology. In MC, the information is encoded into and decoded from molecules rather than electromagnetic waves, thus exploiting biological materials to enable communication among biological nanomachines, which are existing or artificially synthesized small-scale devices. Some examples of nanomachines are genetically engineered cells, molecular motors, biological and artificial cells, synthetic molecules, and bio-silicon hybrid devices. The study of MC has applications in several fields. One of the most prominent is biomedical research, e.g., to address the problem of smart drug delivery, detect pathologies, and model the spreading of infections. This is an interdisciplinary thesis that focuses on applying communication and information theory concepts to the field of MC. Indeed, even though MC systems are fundamentally different from their traditional communication counterparts, the latter can provide key tools and theoretical foundations for their analysis. This research focuses on the objectives stemming from the design of synthetic biological circuits to exploit, control, and enhance the performance of MC systems. The main goal of our investigation is to understand how to maximize the reliable information exchange in MC circuits. In general, information transfer in such systems is hindered by the intrinsic stochasticity of natural biological processes, e.g., the non-deterministic occurrence of chemical reactions, the diffusion of molecules in the extracellular environment. In this work, we face this challenge both from a data-driven and an analytical perspective, investigating novel techniques to quantify and optimize information transfer. This thesis includes a fundamental and application-agnostic standpoint, focusing on molecular circuits in cells and biochemical signaling systems. Additionally, it also includes applications and results in different fields, ranging from biological cells communication to genomic systems. A common thread of this research is the application and adaptation of traditional concepts of information theory, such as mutual information, channel capacity, and sampling theorem, to biological circuits. Overall, results show that the information theory-based theoretical framework represents an essential resource to analyze and improve MC systems, despite the evident differences with classical electronic circuits.

Molecular Communication (MC) è un campo di ricerca emergente direttamente ispirato alla comunicazione naturale tra le cellule biologiche. In MC, l’informazione è codificata e decodificata nelle molecole, sfruttando quindi materiali naturali per abilitare la comunicazione tra nanomacchine biologiche. In questo contesto, si definiscono nanomacchine biologiche dispositivi di piccolo taglio esistenti in natura o precedentemente sintetizzati artificialmente. Alcuni esempi possono essere cellule biologiche e artificiali, molecole sintetiche, cellule geneticamente ingegnerizzate. MC ha una vasta gamma di applicazioni in diversi campi. Uno dei principali è quello della ricerca biomedica, per esempio può trovare un utilizzo nella diagnosi di patologie e nella modellizzazione della diffusione di infezioni virali. Questa è una tesi interdisciplinare che si concentra sull’applicazione al campo di MC di concetti derivanti dalla teoria dell’informazione e comunicazione. In realtà, anche se i sistemi molecolari sono radicalmente differenti rispetto alle loro controparti elettroniche, queste ultime possono fornire strumenti chiave e fondamenti teorici utili all’analisi dei primi. Questa ricerca si focalizza su obiettivi quali la progettazione di circuiti biologici sintetici per lo sfruttamento, il controllo, e il miglioramento delle performances dei sistemi molecolari. Lo scopo principale della nostra investigazione è quello di capire come massimizzare lo scambio di informazione nei circuiti molecolari. In generale, il passaggio di informazione in questi sistemi è ostacolato dalla stocasticità intrinseca dei processi naturali biologici, come ad esempio l’occorrenza delle reazioni chimiche e la diffusione di molecole nell’ambiente extracellulare. In questo lavoro affrontiamo questa sfida adottando sia una prospettiva analitica che una basata sui dati, investigando nuove tecniche per quantificare e ottimizzare il trasferimento di informazione. Questa tesi presenta un punto di vista teorico e indipendente dalla specifica applicazione, concentrandosi su circuiti molecolari in cellule e sistemi di segnalazione biochimici. Inoltre, include anche applicazioni e risultati in diversi ambiti, a partire dalla comunicazione in cellule biologiche fino ad arrivare a sistemi genomici. Il filo conduttore di questa ricerca è l’applicazione e l’adattamento di concetti classici di teoria dell’informazione, come mutua informazione, capacità di canale e teorema del campionamento, ai circuiti biologici. Complessivamente, i risultati dimostrano che l’inquadramento teorico basato sulla teoria dell’informazione rappresenta una risorsa essenziale per analizzare e migliorare i sistemi molecolari, nonostante le evidenti differenze rispetto ai classici circuiti elettronici.