代謝ネットワークのアーキテクチャーデザイン:システム推定からシステム制御まで

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(1)WinBEST-KITの機能拡充:代謝経路解析用シミュレータBESTKITのWindows版(WinBEST-KIT)を前年度より開発している。これを用いると、ユーザ独自の関数が簡単に定義でき、シンボル化できることから、実験等で得られた経験式を定義し、連立微分方程式の中に簡単に組み入れることができる。したがって、フィードバック関数等の制御情報を代謝系のモデルに入れ込むことができ、より、実験結果に基づくシミュレーション、パラメータフィッティングが可能である。今年度は、キネティックパラメータの感度解析、および独立変数の値の変化の従属変数に及ぼす感度解析を行うモジュールを追加し、さらに、パラメータ最適化計算の高速化を行った。(2)最適制御モジュールの開発:最適制御シミュレータのプロトタイプを設計・開発した。代謝システム内のある反応種の濃度を目的の範囲内に保たせたり、反応種のある挙動を再構築させたりするには、システムを時間的に制御する必要がある。数学的には、状態変数や制御変数を含んだ目的関数を最小化(最大化)するために、制御変数を時間的にどのように変化させればよいかの方策を提案する、最適制御理論が必要となる。したがって、システム内に、時間的に一定なパラメータと、時間的に変化するパラメータが混在することになり、シミュレータを設計する上で、どのパラメータがどちらに属するのかを設定し、時間的に変化するものについては、動的最適化の評価の指標となる目的関数を設定する必要がある。数理モデルは一般性を持たせるため、状態方程式の定義には、一般質量作用則(Generalized Mass Action Law,(GMA))を用いた。GMAの係数を入力することでどのような数理モデルも記述でき、状態方程式のみならず、随伴方程式、ハミルトン関数、目的関数も一般的に取り扱うことができ、解析するネットワーク構造が異なっても、これらの方程式や関数を誘導する必要がなくなるという利点を持つ。