[논문 리뷰] Defining Autocatalysis in Chemical Reaction Networks

Jakob L. Andersen, Christoph Flamm외 2명|University of Southern Denmark Research Portal (University of Southern Denmark)|2021. 07. 07.

Origins and Evolution of Life참고 문헌 43인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 정수 초유량과 확장된 초그래프를 사용하여 화학 반응망에서 자가촉매 작용을 공식화하고 정의함으로써 기존 정의의 모호함을 해결하는 형식적 프레임워크를 제안한다. 반응의 시간적 순서를 포착하기 위해 사이클-이어 모티프를 도입하여 대사망에서 자가촉매 경로를 정밀하게 탐지할 수 있게 하며, 적용 결과 총 37개의 핵심 분자가 전반적이고 독점적으로 자가촉매 작용을 한다는 것이 밝혀졌다.

ABSTRACT

Autocatalysis is a deceptively simple concept, referring to the situation that a chemical species $X$ catalyzes its own formation. From the perspective of chemical kinetics, autocatalysts show a regime of super-linear growth. Given a chemical reaction network, however, it is not at all straightforward to identify species that are autocatalytic in the sense that there is a sub-network that takes $X$ as input and produces more than one copy of $X$ as output. The difficulty arises from the need to distinguish autocatalysis e.g. from the superposition of a cycle that consumes and produces equal amounts of $X$ and a pathway that produces $X$. To deal with this issue, a number of competing notions, such as exclusive autocatalysis and autocatalytic cycles, have been introduced. A closer inspection of concepts and their usage by different authors shows, however, that subtle differences in the definitions often makes conceptually matching ideas difficult to bring together formally. In this contribution we make some of the available approaches comparable by translating them into a common formal framework that uses integer hyperflows as a basis to study autocatalysis in large chemical reaction networks. As an application we investigate the prevalence of autocatalysis in metabolic networks.

연구 동기 및 목표

• 다양한 화학 반응망 모델 간 자가촉매 작용 정의의 개념적 모순을 해결하기 위해.
• 촉매 순환과 실제로 특정 물질의 순수 증가를 생성하는 진정한 자가촉매 순환 사이의 구분을 공식화하기 위해.
• 대규모 네트워크에서 자가촉매 작용을 하는 물질을 식별하기 위한 수학적으로 엄밀하고 계산적으로 실현 가능한 방법을 개발하기 위해.
• 이 프레임워크를 실제 대사망에 적용하여 핵심 자가촉매 작용 분자를 규명하기 위해.
• 반응망에서 구조적 자가촉매 작용에 대한 종합적인 수학적 이론의 기초를 마련하기 위해.

제안 방법

• 스토이히오메트릭 균형과 반응 유량을 모델링하기 위해 화학 반응망을 정수 초유량으로 표현하기.
• 정적 유량을 초월하여 시간적 순서와 반응 순서 제약 조건을 코딩하기 위해 확장된 초그래프를 도입하기.
• 자기촉매 작용을 사이클-이어 모티프를 통해 정의하기: 정점 X를 통과하는 사이클에, 사이클으로 복귀하기 전에 X의 추가 복사본을 생성하는 분지(이어)가 포함된 구조.
• 유량이 화학적 경로로서 물리적으로 해석 가능하도록 라우팅 제약 조건을 적용하기.
• 다섯 개인 유전체 수준 대사모델(iJO1366, iMM904 등)에 이 프레임워크를 적용하여 자가촉매 작용을 하는 물질을 탐지하기.
• 자기촉매 작용의 '독점적' 성격을 공식화하기 위해, 사이클 자체의 생성물 이외의 외부 입력이 필요하지 않다는 조건을 요구하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 복잡한 화학 반응망에서 자가촉매 작용을 정의하기 위해 어떤 형식적 접근이 필요하며, 단순한 촉매 순환과의 모호함을 피할 수 있는가?
• RQ2 자기촉매 시스템에서 반응의 시간적 순서와 스토이히오메트릭 순서를 포착하기 위해 어떤 수학적 구조가 필요한가?
• RQ3 유전체 수준 대사망에서 어떤 분자가 전반적이고 독점적으로 자가촉매 작용을 하는가?
• RQ4 기본 대사 모델이 핵심 대사물질의 순수 증가를 보이는 자가촉매 순환을 어느 정도 포함하고 있는가?
• RQ5 확장된 초그래프 프레임워크는 전통적인 유량 기반 분석에서 놓친 자가촉매 메커니즘을 탐지할 수 있는가?

주요 결과

• 이 프레임워크는 다섯 개의 유전체 수준 대사모델 전반에서 총 37개의 분자가 전반적이고 독점적으로 자가촉매 작용을 한다고 정확하게 식별하였다.
• 사이클-이어 모티프는 단순한 사이클을 넘어서 진정한 자가촉매 작용을 식별하기 위한 위상적으로 타당하고 수학적으로 형식화 가능한 조건을 제공한다.
• 정수 초유량과 확장된 초그래프의 조합은 스토이히오메트릭 균형과 반응 순서 제약 조건을 동시에 모델링할 수 있게 한다.
• 이 방법은 기존 표준 유량 분석만으로는 드러나지 않는 대사망 내 자가촉매 작용 경로를 탐지할 수 있다.
• 이 접근법은 ATP, GTP, UDP-포도당, 엽산 유도체와 같은 핵심 대사물질이 대사의 자가촉매 핵심에서 중심적인 역할을 한다는 것을 드러냈다.
• 이 연구는 자가촉매 작용이 이론적 개념이 아니라 실제 대사망에서 흔한 구조적 특성임을 입증하였다.