政策・メディア研究科修士1年 バイオインフォマティクス・クラスタ
海津一成
学籍番号: 80424405
E-Cell Analysis Toolkit(以下，E-Cell AT)はE-Cell System Version 3が含む
3つのレイヤーの内のひとつであり，E-Cell Simulation Environment及び
E-Cell Modeling Environmentによって提供されるモデルの
メタレベルでの応用を目的としたライブラリ群である．今回，E-Cell ATの第一段階と
して，近年Systems Biologyの分野で注目されているMetabolic Control Analysis
(以下，MCA)を対象とする実装を行なった．
これにより，MCAにおいて必要となるElasticity Matrix，Stoichiometry Matrix,
Jacobian Matrix等の基本的な結果に加えて，Kernel Matrix，Elementary Flux Mode,
また，Control Coefficients，Response Coefficientsといった解析が実装され,
これまでまとめられることのなかった解析ツール群を共有し，困難なくそれを適用することが
可能となった．これにより統合環境たることを目的とするE-Cell Systemにおいて不可欠な
解析というレイヤーの可能性について示唆する．
また，E-Cell SystemのPython Scriptとしての特徴を活かし，新たなインターフェイス
の一例として，E-Cell Systemに関わるモデルやスクリプトの共有のためのWEBサイト
E-Cell Developers Network上に，今回実装した解析群を容易に行なうためのPython CGI
インターフェイスを作成した．
E-Cell Project(http://www.e-cell.org)は先に挙げた様々な要素の一部分
のみを目的とするのではなく，システムズバイオロジー研究において必要となるであろう一連の
流れ全体を内包し，同時に外へと開かれた``統合環境''としてのソフトウェア
E-Cell Systemの開発に努めてきた．まず知見の共有という観点に対しては,
E-Cell Systemのシステム，アルゴリズムに適用可能形式として定義されたモデル記述
言語E-Cell Model description Language(以下，EML)と，統合モデル記述言語として
他の様々なソフトウェアで使用可能なSystems Biology Markup Language
(以下，SBML)http://sbml.org/との相互変換が石田達也氏，櫻田剛史氏
を中心として，実現された．また，WEBを通じた情報共有システムとして
E-Cell Developers Network，http://ecdn.e-cell.org/ (以下，ECDN)が開発され
つつある．
統合シミュレーション環境E-Cell System Version 3\cite{ECELL3}はその研究，使用の
流れを想定して以下の3つのパートから構成される．通常はこの流れに沿うことが予測されるが,
必ずしもそれに従う必要はない:
これまでシミュレーションの性質上欠かせないものとしてE-Cell ME，SEを中心に研究・開発 がなされてきたが，それらを用いた解析を行うE-Cell AEに関してはE-Cell Systemに おける環境が十分でなく，各研究で分散していた．そこで今回，近年システムズバイオロジーの 分野で最も注目を集めており，様々な応用が研究されつつある Metabolic Control Analysis(以下，MCA)に着目し，その実装を行うとともに, E-Cell AEの枠組みの構築にあたる問題点や，応用方法について考察した．
Elasticity係数やヤコビ行列がモデルにおける動的な``レベル1''の解析結果であり,
量論行列やLink，Kernel Matrixが静的なレベル1の結果であるとするならば,
コントロール係数やレスポンス係数はこれらを複合して得られる``レベル2''の結果である
と言える．Elasticity係数は系全体のネットワークを考慮せず微小時間における動的挙動に
留まり，量論行列には時間の概念が陽的には含まれない．そこでネットワークを考慮した
動的係数としてコントロール係数が考案された．コントロール係数は，主に定常状態にある
システム系について用いられる解析であり，物質濃度及び反応活性が定常状態における
流束 Fluxにどのような影響を与えるかを示す．
今回実装したコントロール係数導出に関する前提条件は以下のようになる:
コントロール係数の導出として主に2通りが挙げられるが，今回の実装で実際に用いているのは以下 の式計算によるものである．式は上記の前提条件1に示される式から条件2を用いて導出される．Jは 定常状態における流束Fluxを表わす．ここでNは量論行列，Lはリンクマトリックス，epsilonはエラシティシティ行列である．
ここでCSをConcentration Control Coefficientと呼び，CJ をFlux Control Coefficientと呼ぶ．これらはElasticity係数の場合と同様にScaledと Unscaledが定義できるが，上記の式からはUnscaled CCC，FCCが導かれる．
Heinrich，R．とSchuster，S．による``The Regulation of Cellular Systems''で MCAのサンプルとして用いられており，6物質7反応 からなる赤血球の解糖系モデルである．非常にシンプルなものでLink Matrixはほぼ単位行列に 等しい．そのため，Link Matrix以外の点におけるMCAスクリプトの検証となる．このモデル中では Adenylate Kinase reaction(AK)が迅速平衡反応として表現されており，前述のScaled CC 導出の問題を含んでいる．詳細はECDN(後述)上のモデル及び引用文献を参照のこと．
続いて，Kholodenko，B．N．らによるEpidermal Growth Factor(EGF)に関わるシグナル伝達 モデルによる検証を行った．これは23物質25反応からなるモデルであり，前述のHeinrichモデル に比べ複雑なネットワークを持ち，Link Matrixによる影響も大きいと考えられる．Kholodenko モデルはJWS Online上に実装されているモデルであり，さらにそのCCに関してもJWS Onlineを 実行することで取得することができる．このため，このモデルを用いて複雑なLink Matrixを含む 場合における検証を行うこととした．モデルに関する情報は，ECDN上のEML及びにJWS Online上 のモデル，引用文献などを参照のこと．
表1，2に示した通り，Scaleが正確に行われない平衡反応のような定常活性が0である反応を除き， 総和，連結定理についてはかなり正確に成り立っていることがわかった． このことは手法に記した通り，導出の過程が正常に行われていることを示している． また，Unscaledデータに関しても前述の式が平衡反応を含めて成立する．
今回のE-Cell AEにおけるMCAの実装は，純粋にE-Cell SEの提供するPython(http://www.python.org/)スクリプト形式 により作成されており，E-Cell Systemの動作が可能なPython環境であれば，ライブラリとして 自由に使用することができる． そこで解析に適したインターフェイスの例として今回，ECDN上に実装されたCGIスクリプトを挙げる．
Kazunari Kaizu, Fumihiko Miyoshi, Yoichi Nakayama, Masaru Tomita, An Analysis Tool Library for Biochemical Modeling on E-Cell System Version 3, GIW 2004.
[1] Kholodenko，B．N．，Demin，O．V．，Moehren，G．and Hoek，J．B．(1999) J Biol Chem，274(42)，30169--30181．
[2] Heinrich，R．and Schuster，S．(1996) The Regulation of Cellular Systems，Chapman & Hall．
[3] Heinrich，R．and Rapoport，T．A．(1975) BioSystems，7，130--136．