スライド 1

細胞周期G2/M phaseの数理モデル化の構築と網羅的システム解析
Mathematical Modeling and System Analysis for the G2/M phase in cell cycle
○木坂裕1
田島慶彦1
Yoshihiko Tashima
Yu Kisaka
[email protected]
濱田浩幸1,2
[email protected]
花井泰三1,2
岡本正宏1,2
Hiroyuki Hamada
Masahiro Okamoto
Taizo Hanai
[email protected]
[email protected]@brs.kyushu-u.ac.jp
1.九州大学大学院システム生命科学府システム生命科学専攻生命情報科学講座生命情報システム学研究室
Laboratory for bioinformatics, Graduate School of Systems Life Sciences, Kyushu
University
2.九州大学大学院農学研究院生物機能科学部門生物機能制御学講座
Graduate School of Bioresource and Bioenvironmental Sciences, Kyushu University
正常細胞における G2/M phaseに関与する化学種の生物学的知見
Gap2 phase
細胞周期G2/M phaseは、
細胞の分化やアポトーシス
などに関与しており、
生体内の恒常性維持
において重要な役割を果たす。
分裂期
Mitosis phase
p53は、 G2/M phaseに大きく関与する化学種の一つであり、
約50%以上のがん疾患において p53が関与する反応経路
の機能不全が確認されている (Aguda B.D., 1999, Bennett W.P., 1999)。
M期開始
0.5
0.4
MPF
IR :0.3Gy
0.3
0.2
Wee1
0.1
Active Cdc25
0
0
1000
2000
Time[-]
3000
IR:5Gy
4000
IRの照射量の増加に伴い、
1.Mdm2,p53は、減衰振動を引き起こす。
2.Mdm2,p53の波の数は、増加する。
Dynamics of Concentration of Chemical Species
(B.D. Aguda, 1999)
がん発症の原因の一つ
制御機構の破綻
Proposed Model
DNA Damage Signal
k28 k30
(+)
k1
ATR
Chk1
(+)
k5
k-5
(+)
k27
Chk1p
k4
aCdc25
Deg(t)
p53
k34
(+)
k-3
k32
(-)
(+)
k2
 in
k33
(+)
k3
k31
k26
(+)
(-)
k24
(-)
Mdm2
k25
k-6
k6
(+)
(+)
kex
iCdc25Ps216/14-3-3σ
k15
p21
k9
k14
k10
k-10
(+)
k13
k16
MPF
k12
Aguda Model
DNA Damage Signalの初期値の設定
生物学的知見
p53 relative to basal level[-]
9
5 Gy
7
DNA Damageの強度が増加すると、
p53の濃度のダイナミクスの
過渡応答時間1およびその波の数
が増加する
(Ruth et al., 2000, Lahav G. et al., 2004)。
5
3
0.3 Gy
1
0
200
100
300
1過渡応答時間:化学種の濃度が
400
Time[min]
p53の濃度のダイナミクス (Ruth et al., 2000)
p53の対数減衰率[-]
2.2
2
1.8
1.6
1.4
定常状態に移行するまでの時間
9
p53の波の数[-]
対数減衰率の減少は、
過渡応答時間の増加を示す。
2.4
8
7
6
5
Signal値の増加は、
p53の波の数の増加を示す。
4
3
1.2
1
0.003
0.0035
0.004
0.0045
0.005
0.0055
0.006
2
0.003
DNA Damage Signalの初期値 [-]
0.0035
0.004
0.0045
0.005
0.0055
0.006
DNA Damage Signalの初期値 [-]
p53の対数減衰率
p53の波の数
システム解析
Proposed
ProposedModelを
Modelを用いて、
用いて、数値計算を
数値計算を行い、
行い、
各化学種の濃度のダイ
各化学種の濃度のダイナミ
ナミククス、
ス、定常状態値を
定常状態値を算出する
算出する。。
各化学種の濃度の定常状態値を
各化学種の濃度の定常状態値を用いて物質収支式の
用いて物質収支式の
ヤコ
ヤコビビ行列の固有値を
行列の固有値を算出する
算出する。。
各化学種の定常状態値および固有値を用いて
1.数理モデルの安定性解析11
2.Gain(外部からの流速に対する影響)の解析
1固有値と
 k3 X 1  k3 X1 pre X 2
dt
dX1
 k 3 X 1 pre X 2  k 3 X 1
dt
dX 2
 k1 Signal t   k 2 X 2
dt
dX10
 k8 X 9 X13  kex X 10
dt
dX11
 k5 X 5 X 8  k4 X 12  k5 X11  k4 X 1 X11  k32 X11 
dt
dX12
 k4 X 1 X11  k6 X 5 X 9  k4 X 12  k6 X 12 
dt
dX 3
 k 28  k 34 S ignal t   k 30 X 3  Deg t  X 3 X 16
dt
dX4
k9

 k10 X 5 X 14  k10  X11  X12  X 4
dt 1  k31 X 3 
dX5
2
 k10  X 11  X 12 X 4  k11 X 7  k10 X 5 X 14  k11 X 5 X 6  k12 X 5
dt
dX13
 k21 X 3  k20  k8 X 9 X 13  k19 X 13 
dt
dX14
 k16  k17 X 15  k17 X 5 X 14
dt
dX6
dt
dX7
dt
dX8
dt
dX9
dt

 k15 X 3  k14  k11 X 7  k13 X 6  k11 X 5 X 6 
 k11 X 5 X 6  k11 X 7
dX15
 k17 X 5 X 14  k17  k18  X 15
dt
dX16
Xn
 k22  k23 X 16  k24 n 17 n
dt
K m  X 17
dX17 k 27 X 3 Signalt 

 k 25 X 17
dt
1  k 26 X 3 X 16
 k5 X11   in  k5 X 5 X 8  k7 X 1 X 8
Signalt   Signal0 exp k33Time _ h
 k7 X1 X 8  k6 X 12  k6 X 5 X 9  k8 X 9 X 13 


Deg t   Deg 0  kdeg Signal t   Signal 0 exp  kdamp Signal 0Time _ h

k18
Wee1p
化学種
18個
反応速度定数 45個
p21/MPF
(+)
k17
k-17
k-11
k11
(+)
Wee1
dX1pre

(+)
k21
k8
iCdc25Ps216
(+)
(+)
k22
14-3-3σ
(+)
preMPF
k20
k19
aCdc25Ps216
k7
k23
(+)
I
(+)
k-4
iCdc25
(-)
Proposed Modelの物質収支式： 18元連立常微分方程式
Ruth Model
: Interaction
: Synthesis
: Degradation
: Flux
システムの安定性(リアプノフの安定性理論)
モデルは安定であり、外乱に対して
頑強であることを示している。
全ての固有値実数部が負
X1 :Chk1p
X2 :ATR
X3 :p53
X4 :preMPF
X5:MPF
X6 :p21
X7 :p21/MPF
X8 :iCdc25
X9 :iCdc25Ps216
X10 :iCdc25PS216/14-3-3σ
X11 :aCdc25
X12 :aCdc25Ps216
X13 :14-3-3σ
X14 :Wee1
X15 :Wee1p
X16 :Mdm2
X17:Intermediate I
X1pre :Chk1
Proposed Modelの数値シミュレーション
標準パラメータセットおよび各化学種の初期濃度
反応速度定数
化学種の初期濃度
k 1  0 .2
k12  0.01
k28  0.0001
k 2  1. 0
k13  1.0
k30  0.001
k14  0.01
k 3  1. 0
k  3  1 .0
k15  0.1
k4  0.01
k16  2.0E  4
k  4  0.01
k17  0.1
k 5  1 .0
k17  1.0
k  5  0.01
k18  1.0
k 6  1 .0
k19  1.0
k  6  0.01
k20  1.0
k7  0.01
k21  0.01
k8  100 .0
k22  0.00094
k9  0.0005
k23  0.02
k10  1.0
k24  10.0
k 10  1.0
k25  0.005
k11  0.1
k26  0.004
k 11  1.0
k27  6.0
k31  1.0
k32  0.0001
k33  1.0Ε  8
k34  1.5
kex  1.0
 in  1.0Ε  5
K m  9.5
n  9.0
kdamp  0.02
kdeg  0.772
反応速度係数
Deg0  0.0556
Chk1  1.0
Chk1p  1.0E  6
ATR  0.2
p53  0.0265
preMPF  1.0 E  6
MPF  1.0 E  8
p21  0.0
p21/MPF  0 .0
iCdc25  1.0 E  6
iCdc25Ps216  2.0 E  5
iCdc25Ps216/14 - 3 - 3  0 .03
aCdc25  1.0 E  6
aCdc25Ps216  0.0
14 - 3 - 3  2.0
Wee1  0.001
Wee1p  0.0
Mdm2  2.35 E  4
I  0. 0
signal 0  5.0 E  3
a) DNA Damageなし (Signal(0)=0.0)
Protein Level [-]
分裂間期
Gap1 phase
MCF-7(ヒ
MCF-7(ヒトトの肺がん細胞)にそれぞれ
の肺がん細胞)にそれぞれ
0.3Gy,5GyのIRを
0.3Gy,5GyのIRを照射し
照射した。
た。そし
そして、
て、
Western
WesternBlot法を
Blot法を用いてWild-type
用いてWild-typeMdm2,
Mdm2,
p53
の発現を
時系列で観察し
p53 の発現を時系列で観察したた
(Ruth
(Ruthetetal.,
al.,2000)。
2000)。
b) DNA Damageあり (Signal(0)=0.005)
1.4
1.4
1.4
1.4
1.2
1.2
1.2
1.2
1.0
1
1.0
1
0.8
0.8
0.8
0.8
0.6
0.6
0.6
0.6
0.4
0.4
0.2
0
preMPF
MPF
Wee1
0.4
p53
0.2
0
0
1000
0
1000
2000
3000
2000
4000
3000
4000
0
p53
pre_MPF
MPF
aCdc25
Wee1
Mdm2
preMPF
Wee1
0.4
0.2
0.2
MPF
0
0
0
1000
2000
1000
2000
Time [-]
3000
4000
3000
4000
Time [-]
DNA Damageが存在しない場合と比較して、
M期進行に関与する MPFの発現ピーク時間が遅延した。
DNA Damageが存在すると、一時的に細胞周期を
遅延または停止し、 DNAを修復している (Nicholas D.L., 1999)。
数理モデルの安定性解析(DNA Damageあり )
数理モデルの安定性解析
各反応速度定数を 10～200%まで10%毎に変化させた。
100%: 標準パラメータセット
DNA Damageあり・なし： 42×19+1=799パラメータセット
正の固有値実数部を含むパラメータセットの個数
正の固有値実部の個数
(モデルの安定性）
正の固有値実部を持った
パラメータセット数
(DNA Damageあり )
正の固有値実部を持った
パラメータセット数
(DNA Damageなし )
0個(安定)
362(45.3%)
799(100%)
1個(不安定)
437(54.7%)
0
2個以上(不安定)
0
0
標準パラメータセットでは、正の固有値実数部の個数は“ 0（安定） ” であった。
系の不安定性に最も寄与する反応速度定数を調査した。
※
反応速度定数の変化 [%]
Synthesis phase
Wee1の分解は、
Wee1の分解は、M期進行の必須条件
M期進行の必須条件
である
である(Matthew
(MatthewW.
W.etetal.,
al.,1998)。
1998)。
M期が開始する
M期が開始するとと、、 MPFの発現量
MPFの発現量
は、
は、減少する
減少する(Novak
(Novaketetal.,
al.,1993)。
1993)。
Active
ActiveCdc25の濃度は、
Cdc25の濃度は、 M期開始
M期開始
直前に増加する
直前に増加する(Antonia
(AntoniaL.,
L.,1999)。
1999)。
Protein Level[-]
Introduction (Cell Cycle and p53)
200%
190%
180%
170%
160%
150%
140%
130%
120%
110%
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
14
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k1
11
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k2
14
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k3
9
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k-3
13
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k4
※不安定数
10
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k-4
8
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k5
12 5 11 11 10
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k-5 k6 k-6 k7 k8
11
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k9
11
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k10
8 14
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k-10 k11
9
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9 10 10
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k-11 k12 k13 k14
13
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k15
9 14 9 10
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k16 k17 k-17 k18
反応速度定数(42個)
12
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k19
12
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k20
13
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k21
9 10 10
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k22 k23 k25
12
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k26
12
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k27
9 12 11
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k28 k30 k31
12
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k32
10
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k33
7
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0
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k34 kex
8 13
s u 19
u s 24
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s u 26
s u 24
u u 25
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u u 25
s s 27
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s u 22
s u 23
s u 17
s u 21
s s 26
s u 23
kdam p kdeg ※
100%: 標準パラメータセット
白: Stable, 赤: Unstable
DNA Damageが存在する場合においては、 k1, k3, k11,およびk17
(14/20)が不安定に最も寄与する反応速度定数であった。
DNA Damageを想定した場合でも、反応速度定数の変化に伴い、
安定：外乱を加えた後、全ての化学種の濃度が定常状態に回復する
ことが可能である。
他の安定な状態へ遷移する可能性があることが示唆された。
反応速度定数k
反応速度定数k11,,kk33,,kk1111,,kk1717の外乱は、
の外乱は、系を
系を最も
最も不安定化さ
不安定化させる
せる
因子である
因子である可能性が高いこ
可能性が高いこととが示唆さ
が示唆された。
れた。
九州大学大学院システム生命科学府
生命情報科学講座生命情報システム学研究室
http://www.brs.kyushu-u.ac.jp/bioinfo/
研究室へのご招待
私たちは、『コンピュータ（情報科学的手法）を用いて生物の優れた機能
およびその制御機構を解析し、バイオテクノロジーの新しい展開を図り、
医療や工学に応用する』という理念のもと、研究活動を邁進させていま
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キーワード：生物情報学・情報科学・生物創成学・生体模倣工学
測定値
1.0
測定値
遺伝子・タンパク質の
おおよその機能分類
ブーリアンネットワーク
ベイジアンネットワーク
クラスタリング解析
1.0
ど
な
0.0
子
遺
時系列
観測データの収集
遺伝子発現量の時系列データ
タンパク質合成量の時系列データ
処方設計
薬剤開発
gene4
陰性
gene15
gene5
0.0
伝
gene3
生物情報学による
医学・工学への
アプローチ
（我々の研究戦略）
シミュレーション
システムの安定性解析
システムの感度解析
支配因子の同定
表現型（疾患レベルなど）
遺伝的アルゴリズム
遺伝的プログラミング
（システム同定）
遺伝子・タンパク質の
相互作用の推定
gene2
gene1
gene11
gene5
陽性
判別器 gene7 gene9
高収率な代謝生産物生産のための
代謝制御系のシステム設計
最近の研究テーマ（詳細は配布資料をご覧ください）
１．遺伝子間相互作用ネットワークのシステム論的解析
２．遺伝子発現データのクラスタリングとクラスタ数推定法の開発
３．細胞周期機構のシステム同定とシステム解析
４．Time-sliced 代謝流束解析に基づく代謝制御系のシステム解析
バイオインフォマティクスは、医学、薬学、理学、工学、農学、情報科学など、あらゆる学問分野を基礎にする
学生が活躍できる研究領域です。私たちは、様々な研究背景をもったチャレンジ精神旺盛な学生を全国から募集
しています。より詳しい情報をお求めの方は、以下の連絡先まで、お問い合わせください。
連絡先〒812福岡市東区箱崎6-10-1
8581
九州大学大学院農学研究院 7号館 208室
教授岡本正宏
准教授花井泰三
助教濱田浩幸
E-mail: [email protected]
TEL: 092-642-2899 FAX: 092-642-3030

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