Dynamische Steuerung des Zellstoffwechsels durch neuronale Netzwerke zur Optimierung der Produktivität

Core Concepts

Durch den Einsatz von neuronalen Netzwerken als Surrogate für constraint-basierte metabolische Modelle können die manipulierbaren intrazellulären Stoffwechselflüsse als Optimierungsgrößen in dynamische Prozessoptimierungen einbezogen werden, um die Produktionseffizienz zu maximieren.

Abstract

Die Studie beschreibt eine Modellierungsstrategie, die die Lücke zwischen intrazellulären und extrazellulären metabolischen Domänen überbrückt. Dabei werden neuronale Netzwerke verwendet, um die Lösung constraint-basierter metabolischer Modelle (FBA) zu lernen und diese in einfache dynamische Makrokinetik-Modelle zu integrieren.
Zunächst wird ein constraint-basiertes Modell in Steady-State-Bedingungen gelöst, um die Beziehung zwischen manipulierbaren intrazellulären Flüssen und extrazellulären Austauschflüssen systematisch zu untersuchen. Anschließend wird ein neuronales Netzwerk trainiert, um diese Beziehung als Surrogatmodell abzubilden.
Das resultierende hybride dynamische Modell ermöglicht es dann, die manipulierbaren intrazellulären Flüsse als Optimierungsgrößen in dynamische Optimierungsprobleme einzubinden, um die Produktionseffizienz zu maximieren. Dies ist insbesondere in frühen Forschungs- und Entwicklungsphasen von Vorteil, wenn nur begrenzte Kenntnisse und Daten zur Verfügung stehen.
In drei Fallstudien mit einem reduzierten metabolischen Netzwerk von Escherichia coli wird die Anwendbarkeit des Ansatzes demonstriert. Dabei werden verschiedene Strategien der dynamischen metabolischen Kontrolle untersucht, wie die Manipulation des Acetatsynthese-Flusses zur Maximierung der Ethanolproduktion oder die Steuerung des ATP-Umsatzes zur Steigerung der Lactatausbeute.

Stats

Vext,glc = 10 mmol/g/h
Vext,suc = 0 - 5 mmol/g/h
Vext,etoh = 2 - 14 mmol/g/h
Vext,ac = 0 - 10 mmol/g/h
Vext,H2 = 0 - 5 mmol/g/h
Vext,CO2 = 0 - 10 mmol/g/h
Vext,bio = 0 - 0,3 1/h

Quotes

"Elucidating a priori optimal trajectories of manipulatable intracellular fluxes can guide the design of suitable control schemes, e.g., cyber(ge)netic or in-cell approaches, and the selection of appropriate actuators, e.g., at the transcriptional or post-translational levels."
"Knowing a priori the optimal dynamic trajectories of the manipulatable intracellular fluxes can facilitate, e.g., the determination of whether a cybernetic or in-cell control approach is more suitable for implementation, especially valuable at early stages of research and development."

Key Insights Distilled From

Linking intra- and extra-cellular metabolic domains via neural-network surrogates for dynamic metabolic control

by Seba... at arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.17179.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgestellte Ansatz erweitert werden, um auch die Auswirkungen von Genregulation und Signaltransduktion auf den Stoffwechsel zu berücksichtigen?

Um die Auswirkungen von Genregulation und Signaltransduktion auf den Stoffwechsel zu berücksichtigen, könnte der vorgestellte Ansatz durch die Integration von dynamischen Modellen für Genexpression und Signaltransduktionswege erweitert werden. Dies würde es ermöglichen, die Regulation auf der Ebene der Genexpression und die Signalübertragung innerhalb der Zelle in die dynamische Steuerung der intrazellulären Flüsse einzubeziehen. Durch die Kombination dieser Modelle mit den bereits vorhandenen metabolischen Modellen könnte eine ganzheitlichere Betrachtung des zellulären Geschehens erreicht werden. Dies würde es ermöglichen, die Wechselwirkungen zwischen Genregulation, Signaltransduktion und Stoffwechselprozessen besser zu verstehen und gezielt in die Steuerungsstrategien einzubeziehen.

Welche Herausforderungen ergeben sich bei der praktischen Umsetzung der dynamischen Steuerung manipulierbarer intrazellulärer Flüsse in Bioprozessen?

Bei der praktischen Umsetzung der dynamischen Steuerung manipulierbarer intrazellulärer Flüsse in Bioprozessen ergeben sich mehrere Herausforderungen. Eine der Hauptprobleme besteht darin, dass die dynamische Optimierung von Stoffwechselprozessen oft mit einer hohen Komplexität verbunden ist. Die Integration von dynamischen Modellen, die die zeitliche Entwicklung der intrazellulären Flüsse berücksichtigen, erfordert fortgeschrittene mathematische Methoden und numerische Optimierungstechniken. Zudem können Unsicherheiten in den Modellen und begrenzte experimentelle Daten die Genauigkeit der Vorhersagen beeinträchtigen.
Ein weiteres Problem ist die Validierung und Implementierung der optimierten Steuerungsstrategien in realen Bioprozessen. Die Übertragung der theoretisch erarbeiteten optimalen Flussprofile auf tatsächliche Produktionsanlagen kann technische Herausforderungen mit sich bringen. Die Echtzeitüberwachung und -steuerung der intrazellulären Flüsse erfordert geeignete Sensortechnologien und Regelungssysteme, die in der Praxis zuverlässig funktionieren müssen.
Zusätzlich können ethische und regulatorische Aspekte eine Rolle spielen, insbesondere wenn es um die Anwendung von genetischen Eingriffen zur Steuerung des Stoffwechsels in lebenden Organismen geht. Die Einhaltung von Richtlinien und Vorschriften im Bereich der Biotechnologie und Gentechnik stellt eine weitere Herausforderung dar.

Inwiefern lässt sich der Ansatz auf andere Organismen oder komplexere metabolische Netzwerke übertragen?

Der vorgestellte Ansatz zur dynamischen Steuerung manipulierbarer intrazellulärer Flüsse in Bioprozessen kann grundsätzlich auf andere Organismen und komplexere metabolische Netzwerke übertragen werden. Die zugrunde liegende Methodik, die auf der Verknüpfung von Constraint-basierten Modellen, neuronalen Netzwerken und hybriden dynamischen Modellen basiert, ist flexibel und kann auf verschiedene biologische Systeme angewendet werden.
Für andere Organismen müssten spezifische metabolische Netzwerke und Reaktionen in die Modelle integriert werden, um die jeweiligen Stoffwechselwege und Regulationsmechanismen angemessen abzubilden. Komplexere metabolische Netzwerke erfordern möglicherweise eine feinere Granularität in der Modellierung und eine detailliertere Berücksichtigung von Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Stoffwechselwegen.
Die Übertragung des Ansatzes auf andere Organismen oder komplexe Netzwerke erfordert daher eine sorgfältige Anpassung der Modelle und eine Validierung anhand experimenteller Daten, um die Zuverlässigkeit und Anwendbarkeit in verschiedenen biotechnologischen Anwendungen sicherzustellen.