[論文レビュー] Antifragility of Random Boolean Networks.

Omar K. Pineda, Hyobin Kim+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 17, 2018

Gene Regulatory Network Analysis参考文献 44被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、摂動の前後におけるシステム満足度の変化に基づく計算可能なアンチフラジリティの尺度を提案し、ランダム・ブールネットワーク（RBNs）に適用する。順序付けられたRBNが最も高いアンチフラジリティを示すことが判明し、7つの生物学的システムに対してもアンチフラジリティが確認された。本研究は、耐障害性の高い工学的システムの設計や疾患メカニズムの同定に役立つフレームワークを提供する。

ABSTRACT

Antifragility is a property that enhances the capability of a system in response to external perturbations. Although the concept has been applied in many areas, a practical measure of antifragility has not been developed yet. Here we propose a simply calculable measure of antifragility, based on the change of satisfaction before and after adding perturbations, and apply it to random Boolean networks (RBNs). Using the measure, we found that ordered RBNs are the most antifragile. Also, we demonstrated that seven biological systems are antifragile. Our measure and results can be used in various applications of Boolean networks (BNs) including creating antifragile engineering systems, identifying the genetic mechanism of antifragile biological systems, and developing new treatment strategies for various diseases.

研究の動機と目的

• 複雑なシステムにおける実用的で計算可能なアンチフラジリティの尺度を開発すること。
• アンチフラジリティがさまざまなランダム・ブールネットワーク（RBNs）のタイプにおいてどのように変化するかを調査すること。
• 提案された尺度を用いてアンチフラジリティを示す生物学的システムを同定・検証すること。
• アンチフラジリティの原則に基づいた工学的システム設計および疾患治療戦略への応用を可能にすること。

提案手法

• アンチフラジリティを摂動の前後におけるシステム満足度の変化として定義する。
• トポロジーのパラメータを変化させたランダム・ブールネットワーク（RBNs）にその尺度を適用する。
• ブールダイナミクスを用いて外部摂動下でのシステム反応をシミュレートする。
• 摂動前の満足度と摂動後の満足度を比較することでアンチフラジリティスコアを計算する。
• 接続性や更新ルールなどのネットワークパラメータを系統的に変化させ、RBNの種類にわたるアンチフラジリティを評価する。
• 7つの既知の生物学的システムに尺度を適用することで、アンチフラジリティ行動の有無を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 離散的ダイナミカルシステム（例えばブールネットワーク）におけるアンチフラジリティは、どのように定量的に測定できるか？
• RQ2 どのRBNトポロジーが最も高いレベルのアンチフラジリティを示すか？
• RQ3 現実の生物学的システムは、提案された尺度で定義されたアンチフラジリティ行動を示すか？
• RQ4 アンチフラジリティ尺度を用いて耐障害性の高い遺伝子ネットワークや治療標的を同定できるか？

主な発見

• 本研究で検討されたすべてのRBNタイプの中で、順序付けられたランダム・ブールネットワーク（RBNs）が最もアンチフラジリティが高い。
• 提案されたアンチフラジリティ尺度は、7つの実際の生物学的システムにおけるアンチフラジリティ行動を的確に同定できた。
• アンチフラジリティはRBN全体に均等に分布しているわけではなく、順序付けられたシステムが摂動に対して最も強い回復力と改善を示した。
• この尺度により、多様なネットワークアーキテクチャ間でのアンチフラジリティの定量的比較が可能になった。
• 結果から、アンチフラジリティは測定可能であり、工学的および生物学的ネットワークにおいても活用可能な性質である可能性が示唆された。
• フレームワークにより、複雑なシステムにおけるアンチフラジリティを持つ要素の同定が可能となり、医療的介入の標的候補の特定にも役立つ。