Modèles cinétiques du métabolisme qui considèrent des solutions alternatives à l'état stationnaire des flux et des concentrations intracellulaires

Les modèles cinétiques à grande échelle sont utilisés pour concevoir, prédire et comprendre les réponses métaboliques des cellules vivantes. Les modèles cinétiques sont particulièrement attrayants pour la biosynthèse de molécules cibles dans les cellules car ils capturent généralement mieux que d'autres types de modèles la complexe biochimie cellulaire. En utilisant des modèles stœchiométriques plus simples comme structures de base, les modèles cinétiques sont construits autour d'un profil de flux à l'état stationnaire et d'un vecteur de concentration des métabolites qui sont généralement déterminés par optimisation. Cependant, comme le problème d'optimisation sous-jacent est sous-déterminé, même après avoir incorporé les données omiques expérimentales disponibles, on ne peut pas déterminer de manière unique la configuration opérationnelle en termes de flux métaboliques et de concentrations de métabolites. En conséquence, certaines réactions peuvent se produire dans le sens direct ou inverse tout en étant conformes à la physiologie observée. Ici, nous analysons comment l'incertitude sous-jacente dans les flux et les concentrations intracellulaires affecte les prédictions des modèles cinétiques construits et leur conception dans les études d'ingénierie métabolique et de biologie des systèmes. À cette fin, nous avons intégré les données omiques d'Escherichia coli cultivé de manière optimale dans un modèle stœchiométrique et construit des populations de modèles cinétiques non linéaires à grande échelle de solutions alternatives à l'état stationnaire conformes à la physiologie du métabolisme aérobie de E. coli. Nous avons effectué une analyse de contrôle métabolique (ACM) sur ces modèles, soulignant que les décisions d'ingénierie métabolique basées sur l'ACM sont fortement affectées par l'état stationnaire sélectionné et semblent être plus sensibles aux valeurs de concentration qu'aux valeurs de flux. Pour intégrer cela dans de futures études, nous proposons un flux de travail pour aller vers des prédictions plus fiables et robustes qui sont conformes à toutes les solutions alternatives à l'état stationnaire. Ce flux de travail peut être appliqué à tous les modèles cinétiques pour améliorer la cohérence et l'exactitude de leurs prédictions. De plus, nous montrons que, indépendamment de la solution alternative à l'état stationnaire, une activité accrue de la phosphofructokinase et une diminution des besoins en ATP de maintenance amélioreraient la croissance cellulaire d'E. coli cultivé de manière optimale.