統計量による細胞状態の記述とそれを用いた細胞状態遷移理論の構築

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本プロジェクトにおける本年度の研究は、以下の2つに大きく分類することができる。・ゆらぎによる細胞状態遷移についての基礎研究・細胞内反応ネットワークの進化に関する研究前者においては、細胞内の化学反応のダイナミクスを、決定論的な部分(反応による生成・消費の項と体積変化による希釈項)と確率論的な部分(分子の少数性に起因するゆらぎの項)に分けて考え、その両者の大きさの比が細胞状態に応じて変化することを考慮に入れた細胞状態の遷移モデルを構築した。この両者のバランスにより、細胞状態は遷移が容易な方向とそうでない方向が生まれ、結果として細胞増殖が最大になる状態に自発的に落ち着くことが計算機実験によって見出された。これらの知見から、細胞状態の遷移に関する新規な制御メカニズムを提案した。後者については、細胞内の反応ネットワークに変異を加え、増殖速度の速いものを選択するという仮想的な進化過程を計算機上に構築し、細胞内のダイナミクスと反応ネットワークのトポロジーの双方について、どのような統計的性質が出現するかを検証した。その進化の結果、細胞内の化学物質量の分布が傾き-1のベキ則に従う細胞が選択されてくることが確認された。また、同時に反応ネットワークのパス数の分布を調べると、それが傾き-2から-3のベキ則に従うことが見出された。これは化学物質量のベキ則が反応ネットワークのパス数の分布に「埋め込まれた」ためであると考えられる。実際の細胞がこうした統計的性質を持つことは確認されており、これらの知見は反応ネットワークの進化の理解へ向けた基盤になると考えられる。