대사 조절을 위한 신경망 대리 모델을 통한 세포 내외 대사 영역 연결

Core Concepts

본 연구는 제한된 지식과 실험 데이터로 인해 초기 연구 개발 단계에서 유용한 모델링 및 최적화 전략을 제안한다. 조절 가능한 세포 내 대사 경로의 최적 궤적을 예측하여 적절한 제어 방식(사이버네틱 또는 세포 내 제어)과 작용 메커니즘(전사 수준 또는 번역 후 수준)을 선택할 수 있다.

Abstract

본 연구는 세포 내 대사 경로와 세포 외 공정 교환 속도 간의 연결을 위한 하이브리드 모델링 전략을 제안한다. 제약 기반 대사 모델(FBA)의 정상 상태 솔루션을 이용하여 신경망 대리 모델을 학습하고, 이를 단순한 동적 매크로 운동학 모델에 통합한다. 이를 통해 세포 내 대사 경로를 최적화 자유도로 활용할 수 있는 동적 최적화 문제를 구성할 수 있다.
제안된 접근법은 세 가지 시나리오를 통해 입증된다. 첫 번째 시나리오에서는 아세테이트 키나제 플럭스의 동적 조절을 다룬다. 두 번째 시나리오에서는 에탄올 생산성 최대화를 위한 아세테이트 키나제 플럭스의 최적 궤적을 도출한다. 마지막으로 세 번째 시나리오에서는 락테이트 수율 향상을 위한 ATP 소모 플럭스의 최적 제어를 보여준다.
이러한 접근법은 제한된 지식과 데이터로 인해 초기 연구 개발 단계에서 유용하며, 대사 공학 전략의 효율적인 in silico 테스트를 가능하게 한다. 또한 적절한 제어 및 작용 메커니즘 설계에 도움을 줄 수 있다.

Stats

아세테이트 키나제 플럭스(Vack)가 증가함에 따라 아세테이트 교환 플럭스(Vext,ac)가 직접적으로 증가한다.
Vack이 증가하면 바이오매스 성장률(Vext,bio)도 증가하지만, 일정 수준 이상에서는 감소한다.
Vack이 증가함에 따라 에탄올 교환 플럭스(Vext,etoh)는 감소한다.
최적의 에탄올 생산성을 위해서는 성장 단계와 생산 단계를 동적으로 조절해야 한다.
ATP 소모 플럭스(VatpAGD)를 동적으로 조절하면 락테이트 수율을 향상시킬 수 있다.

Quotes

없음

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

동적 대사 제어를 통해 다른 생산물, 예를 들어 재조합 단백질의 생산성을 향상시킬 수 있는 방법은 무엇일까

동적 대사 제어를 통해 다른 생산물, 예를 들어 재조합 단백질의 생산성을 향상시키는 방법은 다음과 같습니다. 먼저, manipulatable intracellular fluxes를 조절하여 원하는 대사 경로를 강화하고 생산물 합성을 촉진할 수 있습니다. 이를 통해 세포의 대사 네트워크를 재배열하여 특정 생산물의 생산을 증가시킬 수 있습니다. 예를 들어, 특정 효소의 발현을 조절하거나 효소 활성을 수정함으로써 manipulatable intracellular fluxes를 변화시키는 것이 가능합니다. 또한, 외부 신호를 활용하여 세포 내에서 제어를 가하는 방법도 있습니다. 이러한 방법을 통해 생산물의 생산성을 최적화하고 향상시킬 수 있습니다.

제안된 접근법의 한계는 무엇이며, 이를 극복하기 위해서는 어떤 추가적인 모델링 기법이 필요할까

제안된 접근법의 한계는 기존 모델이 종종 과도하게 단순화되어 있거나 대사에 대한 통찰력이 부족하거나 지나치게 복잡하여 구축하고 실행하기 어렵다는 점입니다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 추가적인 모델링 기법이 필요합니다. 예를 들어, 더 정교한 동적 제어를 위해 더 복잡한 모델을 고려할 수 있습니다. 또한, 머신러닝 및 인공지능 기술을 활용하여 더 정확한 예측을 위한 모델을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 대사 네트워크를 더 효과적으로 모델링하고 최적화할 수 있습니다.

본 연구에서 다루지 않은 다른 대사 공학 문제에 이 방법론을 적용할 수 있을까

본 연구에서 다루지 않은 다른 대사 공학 문제에도 이 방법론을 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 다른 미생물 종의 대사 네트워크를 고려하여 생산물 합성을 최적화하는 문제에 이 방법론을 확장할 수 있습니다. 또한, 다양한 생산물에 대한 최적의 대사 경로를 찾는 문제나 세포의 생존 및 성장을 최적화하는 문제에도 적용할 수 있습니다. 이러한 방법론은 다양한 대사 공학 문제에 유연하게 적용될 수 있으며, 효율적인 해결책을 제시할 수 있을 것으로 기대됩니다.