[논문 리뷰] Understanding cytoskeletal avalanches using mechanical stability analysis

Carlos Floyd, Herbert Levine외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 02.

Cellular Mechanics and Interactions참고 문헌 91인용 수 38

한 줄 요약

이 연구는 최소한의 액티omy오신 세밀망을 에이전트기반 시뮬레이션으로 사용하여 기계적 에너지 축적과 방출이 비대칭적이고 꼬리가 무거운 통계를 보이며, 폭풍우와 유사한 역학을 나타냄을 입증한다. 주요 발견은 대규모 에너지 방출 사건—집단적 필라멘트 재배열과 기계적 불안정성과 관련됨—이 세포 지진을 앞서며, 기계적 네트워크의 불안정성과 관련된 Hessian 고유스펙트럼을 기반으로 훈련된 기계학습 모델의 예측과 일치함을 보여준다.

ABSTRACT

Eukaryotic cells are mechanically supported by a polymer network called the cytoskeleton, which consumes chemical energy to dynamically remodel its structure. Recent experiments in vivo have revealed that this remodeling occasionally happens through anomalously large displacements, reminiscent of earthquakes or avalanches. These cytoskeletal avalanches might indicate that the cytoskeleton's structural response to a changing cellular environment is highly sensitive, and they are therefore of significant biological interest. However, the physics underlying "cytoquakes" is poorly understood. Here, we use agent-based simulations of cytoskeletal self-organization to study fluctuations in the network's mechanical energy. We robustly observe non-Gaussian statistics and asymmetrically large rates of energy release compared to accumulation in a minimal cytoskeletal model. The large events of energy release are found to correlate with large, collective displacements of the cytoskeletal filaments. We also find that the changes in the localization of tension and the projections of the network motion onto the vibrational normal modes are asymmetrically distributed for energy release and accumulation. These results imply an avalanche-like process of slow energy storage punctuated by fast, large events of energy release involving a collective network rearrangement. We further show that mechanical instability precedes cytoquake occurrence through a machine learning model that dynamically forecasts cytoquakes using the vibrational spectrum as input. Our results provide the first connection between the cytoquake phenomenon and the network's mechanical energy and can help guide future investigations of the cytoskeleton's structural susceptibility.

연구 동기 및 목표

• 실생활에서 관찰된 세밀망 폭풍우, 즉 '세포 지진'의 물리적 기원을 조사하기 위해.
• 이러한 대규모 구조적 재편성이 느린 에너지 축적과 빠른 방출을 포함하는 폭풍우 유사 역학에 기인하는지 여부를 규명하기 위해.
• 네트워크 에너지와 진동 모드 분석을 통해 기계적 안정성이 세포 지진을 유도하는 역할을 분석하기 위해.
• 기계적 네트워크 특성에 기반한 기계학습을 사용하여 세포 지진을 예측하는 모델을 개발하기 위해.
• 세포 지진이 세포 과정에서 고기계적 민감도를 제공하는 메커니즘으로서의 생물학적 의미를 탐색하기 위해.

제안 방법

• ATP 구동 활동을 갖는 액틴 필라멘트, 미오신 모터, 교차결합제를 모델링하여 MEDYAN을 사용해 최소한의 액티omy오신 네트워크를 시뮬레이션한다.
• 시간에 따른 기계적 에너지 축적과 방출을 추적하여 통계적 분포를 분석한다.
• 네트워크 이동, 긴장 국소화, 그리고 진동 정규 모드에 대한 투영을 분석하여 에너지 축적과 방출 간의 비대칭성을 탐지한다.
• 기계적 에너지 함수의 Hessian 고유스펙트럼을 기반으로 기계학습(Scikit-learn 사용)을 적용하여 세포 지진을 예측한다.
• 기계적 안정성을 평가하고 Hessian 행렬 분석을 통해 이를 임박한 세포 지진 사건과 연관시킨다.
• 시스템 크기와 화학 농도를 변화시켜 탄력성 검증을 수행하여 폭풍우 행동의 내재적 성격을 확인한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 세밀망 네트워크는 비대칭적 에너지 축적과 방출을 특징으로 하는 폭풍우 유사 역학을 보이는가?
• RQ2 대규모 세밀망 이동은 에너지 방출 사건 동안 집단적이고 조율된 필라멘트 재편성과 관련이 있는가?
• RQ3 Hessian 고유스펙트럼으로 측정된 기계적 불안정성은 세포 지진의 발생을 예측할 수 있는가?
• RQ4 에너지 변동의 통계적 비대칭성은 다양한 시스템 파rameter와 크기에서 견고한가?
• RQ5 진동 정규 모드는 에너지 축적 단계와 방출 단계를 구분하는 데 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 기계적 에너지 방출의 통계는 축적과 비교해 상당히 꼬리가 무거운 편이므로, 에너지 역학에서 강한 비대칭성이 있음을 나타낸다.
• 대규모 에너지 방출 사건은 항상 집단적이고 대규모의 세밀망 필라멘트 재편성과 일관되게 관련되어 있으며, 폭풍우 유사 행동을 확인한다.
• 세포 지진 기간 동안 긴장의 국소화가 공간적으로 산산이 흩어지며, 대규모 방출 이전에 구조적 일관성 상실을 시사한다.
• 네트워크 운동을 진동 정규 모드에 투영한 결과는 에너지 축적과 방출 단계 간에 비대칭적으로 분포되어 있으며, 서로 다른 역학적 제도를 나타낸다.
• Hessian 고유스펙트럼을 기반으로 훈련된 기계학습 모델은 실시간으로 세포 지진을 성공적으로 예측하며, 기계적 불안정성이 사건 발생 이전에 존재함을 입증한다.
• 관측된 폭풍우 역학과 기계적 안정성의 예측 능력은 시스템 크기와 화학 농도의 변화에 대해 견고하며, 이는 내재된 네트워크 행동임을 나타낸다.