[論文レビュー] On Recursive Production and Evolvabilty of Cells: Catalytic Reaction Network Approach

Kunihiko Kaneko|ArXiv.org|Apr 12, 2005

Gene Regulatory Network Analysis被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、希少で高接続性を持つ分子が細胞の同一性を安定化させ、進化可能性を可能にする「少数分子制御」を通じて、遺伝と再帰的細胞増殖が触媒反応ネットワークから生じることを提案する。自己触媒的ネットワークのモデルを用いて、これらの少数分子における揺らぎの抑制が安定的で遺伝的な生産を可能にし、状態間の動的スイッチングが進化を支えることを示している。統計的根拠として、べき乗則、対数正規分布、および揺らぎの抑制が観察されている。

ABSTRACT

To unveil the logic of cell from a level of chemical reaction dynamics, we need to clarify how ensemble of chemicals can autonomously produce the set of chemical, without assuming a specific external control echanism. A cell consists of a huge number of chemical species that catalyze each other. Often the number of each molecule species is not so large, and accordingly the number fluctuations in each molecule speciescan be large. In the amidst of such diversity and large fluctuations, how can a cell make recursive production? On the other hand, a cell can change its state to evolve to a different type over a longer time span. How are reproduction and evolution compatible? We address these questions, based on several model studies with catalytic reaction network. In the present survey paper, we first formulate basic questions on the recursiveness and evolvability of a cell, and then state the standpoint of our research to answer the questions, that is termed as 'constructive biology'. Based on this standpoint, we present general strategy of modeling a cell as a chemical reaction network.

研究の動機と目的

• 外部からの制御なしに細胞が再帰的自己複製をどのように達成するかを、化学反応ダイナミクスに焦点を当てて理解すること。
• 細胞系において安定な遺伝と進化的変化が共存するというパラドックスを解明すること。
• 非ゲノセントリックで動的である化学ネットワークから遺伝情報がどのように出現するかを調査すること。
• 少数分子における揺らぎ抑制が、強固で遺伝的な細胞状態を可能にするメカニズムをモデル化すること。
• 分子数分布における統計的パターンと、それらが細胞の安定性および進化に果たす機能的意義を調査すること。

提案手法

• プロトセルの成長と分裂を模倣するため、2種類の相互に触媒作用を及ぼす分子種（活性／不活性状態を有する）を含む最小限のモデルを構築する。
• 多数の相互に触媒作用を及ぼす分子種を含む大規模な触媒反応ネットワークモデルを導入し、プロトセルダイナミクスを模擬する。
• 分子数、種の数、反応経路速度に基づくネットワークの相転移を分析し、3つのダイナミカルな相を同定する。
• コア部と周辺部を有するハイパーシクルネットワークをモデル化し、揺らぎ下での相関関係と安定性を研究する。
• 確率的シミュレーションを用いて、準安定な再帰的状態間のスイッチングダイナミクスを分析し、カオス的遷移に類似した挙動を検証する。
• 統計力学的手法を用いて分子数分布を分析し、べき乗則、対数正規分布、および揺らぎの抑制パターンを同定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分子の揺らぎや多様性が存在する中で、細胞はどのように化学的構成の再帰的生産を維持できるのか？
• RQ2 非ゲノセントリックなシステムにおいて、少数分子種がどのように遺伝情報の担い手となるのか？
• RQ3 複雑な化学ネットワークにおいて、進化可能性と安定的な再帰的複製がどのように両立できるのか？
• RQ4 分子数分布にどのような統計的パターンが現れ、それらが機能的に意味するものとは何か？
• RQ5 再帰的状態間のスイッチングダイナミクスは、プロトセルにおける進化的適応にどのように寄与するのか？

主な発見

• 高い触媒的接続性を有する少数分子は、数の揺らぎが抑制され、世代を超えて細胞行動を制御可能となる。
• 少数分子制御状態は、確率的ダイナミクスによって自然に出現し、細胞分裂時に希少な分子が保持され、成長速度が制御される。
• 3つの明確なダイナミカル相が同定された：再帰的でない高速スイッチング、安定した再帰的生産、再帰的状態間の移行的スイッチング。
• 再帰的生産は、コアハイパーシクルと周辺反応経路が混在する相互に絡み合ったハイパーシクルネットワーク（IHN）によって維持され、安定性が向上する。
• 再帰的状態間のスイッチングは、少数コア分子の不安定化によって引き起こされ、寄生的分子の侵入が原因で化学的多様性が失われる。
• 分子数分布は3つのパターンに従う：高速スイッチング種ではべき乗則、大多数の種では対数正規分布、コアハイパーシクル分子では分散が抑制される—これは機能的制御を示唆する。