マウス計算モデルの急速な遺伝的アルゴリズム最適化：新生マウス心筋細胞の擬人化に対する利点

マウスは生物学において非常に貴重な実験モデル生物である一方、心臓不整脈研究における有用性は、マウスとヒトの活動電位（AP）の間の重大な電気生理学的違いのために、いくつかの側面で制限されています。以前に述べたように、これらの種特異的特性は、マウスの心臓APを擬人化するために細胞型変換クランプ（CTC）を適用することで部分的に克服できます。CTCは、計算的に計算された時間依存性電流を細胞にリアルタイムで挿入して、その細胞（例：マウス）と希望する種（例：ヒト）の細胞膜電流の違いを補償するハイブリッド実験-計算動的クランプ技術です。効果的なCTCパフォーマンスのためには、測定された細胞と測定されたAPを模倣するために使用される数学モデルとの不一致が最小限である必要があります。我々は、研究中のマウス心筋細胞のAPを再現するために数学モデルを急速に調整する遺伝的アルゴリズム（GA）アプローチを開発しました。テンプレートベースのモデル選択アプローチを使用した以前の実装と比較して、GA最適化が細胞特異的モデルに適用された場合、CTCを使った希望するAP形態の再現がはるかに優れていることを示します。この改善は、新生マウス心筋細胞をヒトのようなAPに擬人化する際に、モルモットのAPに擬人化するよりも顕著でした。CTCは、薬剤化合物のイオンチャネル活性に対する影響のスクリーニングから、マウスまたはヒトのゲノムの変異の探求に至るまで、広範な応用に有用である可能性があります。細胞特異的数学モデルの急速なGA最適化はCTCパフォーマンスを向上させるため、CTC技術の適用性と使用を拡大する可能性があります。