AIツール、細胞代謝を正確にマッピング

September, 18, 2024, Lausanne--EPFLの科学者チームは、細胞代謝の詳細なモデルを作成するAIツールを開発し、細胞がどのように機能するかを理解しやすくした。

細胞がどのように栄養素を処理し、エネルギーを生成するか(代謝)を理解することは、生物学において不可欠。しかし、細胞プロセスに関する膨大な量のデータを分析して代謝状態を判断するのは複雑な作業である。

現代生物学は、様々な細胞活動に関する大規模なデータセットを生成する。これらの「オミクス(omics)」データセットは、遺伝子活性やタンパク質レベルなど、様々な細胞機能に関する洞察を提供する。しかし、これらのデータセットを統合して理解することで、細胞の代謝を理解することは容易ではない。

キネティックモデル(非線形動力学モデル)は、細胞代謝の数学的表現を提供することにより、この複雑さを解読する方法を提供する。これらは、分子が細胞内でどのように相互作用し、変換するかを説明する詳細なマップとして機能し、物質が時間の経過とともにエネルギーやその他の製品にどのように変換されるかを示している。これは、科学者が細胞代謝を支える生化学的プロセスを理解するのに役立つ。その可能性にもかかわらず、細胞プロセスを制御するパラメータの決定が難しいため、キネティックモデルの開発は難しい。

EPFLのLjubisa MiskovicとVassily Hatzimanikatisが率いる研究チームは、キネティックモデルの作成を簡素化するAIベースのツールであるRENAISSANCE(ルネサンス)を開発した。ルネサンスは、様々な種類の細胞データを組み合わせて代謝状態を正確に描写し、細胞がどのように機能するかを理解しやすくする。ルネッサンスは、計算生物学における主要な進歩として際立っており、健康とバイオテクノロジーの研究と革新の新たな道を切り開いている。

研究チームは、ルネッサンスを使用して、大腸菌(Escherichia coli)の代謝挙動を正確に反映するキネティックモデルを作成した。このツールは、実験的に観察された代謝挙動に一致するモデルを生成することに成功し、細菌がバイオリアクタで時間の経過とともに代謝をどのように調整するかをシミュレートした。

また、キネティックモデルは堅牢であり、遺伝的および環境条件の摂動にさらされても安定性を維持することが証明された。これは、モデルが多様なシナリオに対する細胞応答を確実に予測できることを示している。これにより、研究や産業アプリケーションにおける実用的な有用性が高まる。

「オミクス技術の進歩にもかかわらず、不十分なデータカバレッジは依然として根強い課題である」(Miskovic)。「例えば、メタボロミクスやプロテオミクスでは、限られた数の代謝物やタンパク質しか検出・定量できない。様々なソースからのオミクスデータを統合して調整するモデリング手法は、この制限を補い、システムの理解を深めることができる。ルネサンスでは、オミクスデータと細胞外培地の含有量、物理化学的データ、専門知識などの関連情報を組み合わせることで、代謝フラックスや代謝物濃度などの未知の細胞内代謝状態を正確に定量化することができる」。

細胞代謝を正確にモデル化するルネッサンスの能力は、疾患による代謝変化の有無にかかわらず、代謝変化を研究するための強力なツールを提供し、新しい治療法やバイオテクノロジーの開発を支援するなど、大きな意味を持っている。その使いやすさと効率性により、学界や産業界の幅広い研究者が動力学モデルを効果的に活用できるようになり、コラボレーションが促進される。