[論文レビュー] Driven-dissipative dynamics of active cytoskeletal networks underlie near-critical energy fluctuations

Carlos Floyd, Herbert Levine+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 2, 2020

Cellular Mechanics and Interactions被引用数 1

ひとこと要約

本研究では、エージェントベースのシミュレーションを通じて、駆動・散逸的ダイナミクスが、アクティブな細胞骨格ネットワークにおける近臨界エネルギー揺らぎ、すなわち「サイトクエークス」の背後にあるものであることが明らかになった。このダイナミクスは、グローバルな再構築イベントにおけるひずみエネルギーの蓄積と解放を示している。機械学習による予測は、機械的不安定性がサイトクエークスの前触れであることを確認しており、ネットワークがその緊張を均一化するのを支えるものである。

ABSTRACT

Eukaryotic cells are mechanically supported by a polymer network called the cytoskeleton, which continually consumes chemical energy as fuel to dynamically remodel its structure. Recent experiments revealed that this remodeling process occasionally happens through unusually large, step-like events reminiscent of earthquakes. These rare events, termed may reflect optimized information processing by cytoskeletal networks, and are hence of significant biological interest. The physics underlying cytoquakes is poorly understood, however, hindering investigation of their possible biological roles. We address this gap by using agent-based simulations of cytoskeletal self-organization to show that cytoquakes' origins lie in the inherent driven-dissipative dynamics of active cytoskeletal networks. Similarly to models exhibiting self-organized criticality, strain energy accumulates in the network before being released in global restructuring events. By forecasting cytoquakes using a machine learning model, we furthermore show that mechanical instability precedes cytoquakes, which then induce a spatial homogenization of tension sustained by the network.

研究の動機と目的

• 真核細胞で観察される細胞骨格における大規模で段階的な構造的再編成（サイトクエークス）の物理的起源を理解すること。
• これらの出来事が外部要因ではなく、内在的な駆動・散逸的ダイナミクスに起因するかどうかを調査すること。
• 機械的不安定性がサイトクエークスの前触れであるかどうか、およびそれがネットワーク内の緊張分布に与える影響を特定すること。
• 計算モデルを用いて、アクティブな細胞骨格ネットワークにおける自己組織的臨界性の役割を調査すること。

提案手法

• 細胞骨格の自己組織化を模擬するエージェントベースのシミュレーションを用い、細胞骨格ネットワークの動的でエネルギーを消費する挙動をモデル化した。
• 駆動的性質を捉えるために、アクティブな力とエネルギー散逸を組み込んだ。
• 時間経過に伴うひずみエネルギーの蓄積と解放を追跡し、サイトクエークスに類似したグローバルな再構築イベントを同定した。
• サイトクエークス発生前のネットワークの機械的状態に基づき、機械学習モデルを訓練してサイトクエークスを予測した。
• サイトクエークス発生前後における空間的緊張分布を分析し、均一化効果を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アクティブな細胞骨格ネットワークにおけるサイトクエークスの出現を裏付ける物理的メカニズムは何か？
• RQ2 駆動・散逸的ダイナミクスのみが、細胞骨格における近臨界エネルギー揺らぎを生じるのか？
• RQ3 機械的不安定性はサイトクエークス発生の前触れとなるのか？
• RQ4 サイトクエークスは、細胞骨格ネットワーク内の機械的緊張の空間的分布にどのように影響を与えるか？

主な発見

• サイトクエークスは、細胞骨格ネットワークの固有の駆動・散逸的ダイナミクスに起因し、ひずみエネルギーの蓄積と解放を通じて自己組織的臨界性に類似した挙動を示している。
• 機械学習モデルがネットワーク状態を学習した結果、サイトクエークスの発生前に機械的不安定性が確認された。
• サイトクエークスは、細胞骨格ネットワーク全体にわたり、持続的な空間的緊張の均一化を引き起こす。
• 継続的なエネルギー消費を通じて、ネットワークは近臨界状態を維持し、大規模な再構築イベントを可能としている。