Задача знаходження верхньої оцінки оптимальності для стратегій регенерації печінки у випадку часткової гепатектомії
Анотація
У цій роботі розглядається одна з важливих проблем математичної біології, а саме розробка математичних моделей динаміки складних біологічних систем, які мають задовільну пояснювальну та прогнозовану силу. Необхідною умовою розробки таких моделей є розв'язання задачі ідентифікації об'єктивних принципів і правил регуляції «клітинної системи», що визначає серед усіх можливостей саме «справжній шлях» її динаміки, яку ми спостерігаємо в експерименті.
Один з перспективних підходів до розв’язання цієї задачі ґрунтується на гіпотезі, що регуляція процесів підтримки/відновлення динамічного гомеостазу тканин та органів організму відбувається за деякими принципами, критеріями оптимальності, що розвинулися завдяки природному відбору організму під час його попередньої еволюції.
В даний час розв'язати цю задачу досить важко через безліч невизначеностей у шляхах попередньої еволюції організму, динаміки зміни зовнішніх умов, а також високої обчислювальної складності розв'язання такої задачі.
Замість цього нами запропоновано спрощену постановку задачі пошуку стратегій керування регуляцією, що дає верхню оцінку оптимальності для процесів підтримки/відновлення динамічного гомеостазу печінки. Верхня оцінка оптимальності регуляції та тестування гіпотез для моделі регенерації печінки розглянуто для випадку часткової гепатектомії (PHх) та було вирішено програмними методами Python.
Було показано, що у випадку часткової гепатектомії отримані у чисельних експериментах стратегії регенерації печінки для задачі верхньої оцінки оптимальності якісно збігаються з тими процесами регенерації печінки, які можна спостерігати під час біологічних експериментів.
Також у чисельних експериментах перевірено такі гіпотези: наскільки вагомий вклад робить процес контрольованого апоптозу, як впливають на стратегію регенерації печінки інші процеси (поліплоїдія, ділення і утворення двоядерних гепатоцитів).
Завантаження
Посилання
N. Kiani, D. Gomez-Cabrero, G. Bianconi. Networks of Networks in Biology: Concepts, Tools and Applications. 2021. Cambridge: Cambridge University Press. 214 p. DOI: https://doi.org/10.1017/9781108553711
O. Wolkenhauer, M. Mesarovic. Feedback dynamics and cell function: why systems biology is called systems biology. Mol BioSyst. - 2005. - Vol. 1(1). - P.14--16. DOI: https://doi.org/10.1039/B502088N
E.T. Liu. Systems biology, integrative biology, predictive biology. Cell. - 2005. - Vol. 121(4). - P.505--506. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2005.04.021
W.J. Sutherland. The best solution. Nature. - 2005. - Vol. 435. - P. 569. DOI: https://doi.org/10.1038/435569a
N. Rashevsky. Mathematical principles in biology and their applications. 1961. Springfield, LA. 128 p.
R. Rosen. Optimality Principles in biology. 1967. Springer New York, NY. 198 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4899-6419-9
N. Tsiantis, J.R. Banga. OUsing optimal control to understand complex metabolic pathways. BMC Bioinformatics. - 2020. - Vol. 21:472. - P.1-33. DOI: https://doi.org/10.1186/s12859-020-03808-8
E. Todorov. Optimality principles in sensorimotor control. Nature neuroscience. - 2004. - Vol. 7(9). - P.907-915. DOI: https://doi.org/10.1038/nn1309
M. G. J. de Vos, F. J. Poelwijk, S. J. Tans. Optimality in evolution: new insights from synthetic biology. Current opinion in biotechnology. - 2013. - Vol. 24(4). - P.797-802. DOI: https://doi.org/10.1016/j.copbio.2013.04.008
J.M. Smith. Optimization theory in evolution. Annu Rev Ecol Syst. - 1978. - Vol. 9(1). - P.31-56. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev.es.09.110178.000335
G.A. Parker, J.M. Smith et al. Optimality theory in evolutionary biology. Nature. - 1990. - Vol. 348(6296). - P.27-33. DOI: https://doi.org/10.1038/348027a0
I. Yegorov, F. Mairet, H. De Jong, J.L. Gouze. Optimal control of bacterial growth for the maximization of metabolite production. J Math Biol. - 2019. - Vol. 78(4). - P.985-1032. DOI: https://doi.org/10.1007/s00285-018-1299-6
L. Bayon, P.F. Ayuso, J. Otero, P. Suarez, C. Tasis. Influence of enzyme production dynamics on the optimal control of a linear unbranched chemical process. J Math Chem. - 2019. - Vol. 57(5). - P.1330-1343. DOI: https://doi.org/10.1007/s10910-018-0969-3
M.D. Petkova, G. Tkacik, W. Bialek, E.F. Wieschaus, T. Gregor. Optimal decoding of cellular identities in a genetic network. Cell. - 2019. - Vol. 176(4). - P.844-855. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2019.01.007
V. V. Karieva, S. V. Lvov. Mathematical model of liver regeneration processes: homogeneous approximation, Visnyk of V.N.Karazin Kharkiv National University. Ser. ``Mathematics, Applied Mathematics and Mechanics''. - 2018. -Vol. 87. - P.29-41. DOI: https://doi.org/10.26565/2221-5646-2018-87-03
V. V. Karieva, S. V. Lvov, L. P. Artyukhova. Different strategies in the liver regeneration processes. Numerical experiments on the mathematical model. Visnyk of V.N.Karazin Kharkiv National University. Ser. ``Mathematics, Applied Mathematics and Mechanics''. - 2020. - Vol. 31. - P.~36--44. DOI: https://doi.org/10.26565/2221-5646-2020-91-03
G. Y. Minuk. Hepatic regeneration. If it ain’t broke, don’t fix it. Can. J. Gastroenterol.- 2003. - Vol. 17. - P.~418-424. DOI: https://doi.org/10.1155/2003/615403
R. Taub. R. Liver Regeneration: From Myth to Mechanism. Nature Reviews Molecular Cell Biology. - 2004. - Vol. 5. - P.836-847. DOI: http://dx.doi.org/10.1038/nrm1489
T. Itoh, A. Miyajima. Liver regeneration by stem/progenitor cells. Hepatology. - 2014. - Vol. 59(4)- P.1617-1626. DOI: http://dx.doi.org/10.1002/hep.26753
G. M. Higgins, R. M. Anderson. Experimental pathology of the liver. Restoration of the liver of the white rat following partial surgical removal, Archives of Pathology. - 1931. - Vol. 12. - P.186-202.
K. Nishiyama, H. Nakashima, M. Ikarashi, M. Kinoshita, M. Nakashima, S. Aosasa et al. Mouse CD11b+Kupffer cells recruited from bone marrow accelerate liver regeneration after partial hepatectomy. PLOS ONE. - 2015. - Vol. 10(9). - P.e0136774. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0136774
Y. Miyaoka, A. Miyajima. To divide or not to divide: revisiting liver regeneration. Cell Division.- 2013. - Vol. 8:8. - P. 1-12. DOI: https://doi.org/10.1186/1747-1028-8-8
Y. Miyaoka, K. Ebato, H. Kato, S. Arakawa, S. Shimizu, A. Miyajima. Hypertrophy and unconventional cell division of hepatocytes underlie liver regeneration. Curr Biol. - 2012. - Vol. 22. - P. 1166-1175. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cub.2012.05.016
G. Gentric, S. Celton-Morizur, C. Desdouets. Polyploidy and liver proliferation. Clin Res Hepatol Gastroenterol. - 2012. - Vol. 36. - P.29-34. DOI: https://doi.org/10.1016/j.clinre.2011.05.011
H.W. Beams, R.L. King. The origin of binucleate and large mono nucleate cells in the liver of the rat. Anat Rec. - 1942. - Vol. 83. - P.281-297. DOI: https://doi.org/10.1002/ar.1090830207
P. M. G. St. Aubin, N. L. R. Bucher. A study of binucleate cell counts in resting and regenerating rat liver employing a mechanical method for the separation of liver cells. Anat Rec. - 1952. - Vol. 112. - P.797-809. DOI: https://doi.org/10.1002/ar.1091120406
J. Nelder, R. Mead. A simplex method for function minimization. Computer Journal. - 1965. - Vol. 7 (4). - P.308-313. DOI: https://doi.org/10.1093/comjnl/7.4.308
F. Gao, L. Han. Implementing the Nelder-Mead simplex algorithm with adaptive parameters. Computational Optimization and Applications. - 2012. - Vol. 51. - P.259-277. DOI: https://doi.org/10.1007/s10589-010-9329-3
Авторське право (c) 2023 V.V. Karieva, S.V. Lvov
![Ліцензія Creative Commons](http://i.creativecommons.org/l/by-nc-nd/4.0/88x31.png)
Цю роботу ліцензовано за Міжнародня ліцензія Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі. (Attribution-Noncommercial-No Derivative Works licence).
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).