14.5: 代謝とシグナル伝達: 定常状態、適応、恒常性 (2023)

序章

第 5 章では結合相互作用、第 6 章では反応速度論、そしてこの章では代謝制御の原理を研究しました。私たちは次のことを学びました:

結合反応

• 巨大分子へのリガンドの単純な結合の場合、巨大分子の飽和率と遊離リガンド濃度のグラフは双曲線となり、飽和結合を示します。バインディングカーブの最初の部分で、[L] << K の場合_D、飽和率は遊離リガンド濃度に線形依存性を示します。図 \(\PageIndex{1}\) は、[ML] 対 L を示しています。これは、Y 対 L のプロットと同じ基本式です。

図 \(\PageIndex{1}\)

• 多量体タンパク質へのリガンドのアロステリック結合については、飽和分率対遊離リガンド濃度のグラフはシグモイドであり、飽和結合も示します。結合曲線の最初の部分では、飽和率は、1 つの結合部位を持つ巨大分子にリガンドが単純に結合する場合よりも、リガンド濃度に対してはるかに敏感です。下の図 \(\PageIndex{2}\) は、アロステリックのグラフを示しています。 （O のモデル化に使用した MWC 方程式の代わりに）ヒル方程式を使用した高分子へのリガンドの結合₂四量体ヘモグロビンに結合します）。

図 \(\PageIndex{2}\)

これら 2 つのプロットでは、システム (この場合は単一の巨大分子) がリガンド濃度に対して異なる感度を示し、生理学的条件の変化に対してシステムが異なる応答を示すことが可能になります。

結合と化学反応

結合相互作用の場合と同様に、初速度 (v₀) 酵素触媒反応の [基質] との比較。これらにより、生理学的環境における単一の基質に対する適切な応答も可能になります。

しかし、同じ高分子とリガンドを生体内でより大きな代謝経路やシグナル伝達経路に導入したらどうなるでしょうか?彼らは入力の変化に対してどのような反応をするでしょうか?定常状態についての議論で見たように、流束が経路を通過し続けるとき、リガンドまたは基質の濃度はまったく変化しない可能性があります。さまざまな入力とさまざまな最適な出力を使用した多くのシナリオを想像することができます。たとえば、入力 (反応物または小さなシグナル伝達分子) がパルスで入ってきた場合はどうなるでしょうか?反応（細胞増殖など）が長引くと生物の健康に悪影響を与える可能性があるため、最終的にシステムは基本状態に戻る必要があります。

いくつかの簡単な例を見て、さまざまな入力がどのように特定の出力につながるかを見てみましょう。 Vcell で非常に単純な反応図をいくつか作成し、それらを変化させるとどのように異なる出力が得られるかを見てみましょう。ここでは、次の 2 つの簡単なケースを示します。孤立した化学種と反応。上記の単純な結合反応に類似します。

線形応答: 信号 S と応答 R;S → R

酵素が関与しない場合、一次反応では dR/dt = k[S] であるため、シグナル (基質) が 2 倍になると速度も 2 倍になります。 S が刺激、R が応答の場合、R 対 S のプロットは線形になります。従ってシステムは直線的に応答しますS が増加するにつれて、これが簡単な化学方程式です。

\begin{式}
\mathrm{S} \underset{\mathrm{k}_2}{\stackrel{\mathrm{k}_1}{\rightleftarrows}} \mathrm{R}
\end{式}

具体的な例として、質量作用から導かれる次の方程式によって特徴付けられるタンパク質の合成と分解を考えてみましょう。

\begin{式}
\frac{d R}{d t}=k_0+k_1 S-k_2 R
\end{式}

ここで、S はシグナル (例: mRNA の濃度)、R は応答 (例: 転写されたタンパク質の濃度) です。定数 k₀反応の基礎速度を考慮するために追加されました。 (これは、数百のステップを省略しているため、タンパク質への mRNA 翻訳のような複雑なプロセスをモデル化する非常に単純化された方法です。)

ここでは、経路に埋め込まれた酵素で一般的に見られる定常状態 (SS) 条件下での簡略化された導出を示します。

\begin{式}
\begin{集まった}
\frac{d R_{S S}}{d t}=k_0+k_1 S-k_2 R=0 \\
R_{S S}=\frac{k_0+k_1 S}{k_2}
\end{集まった}
\end{式}

方程式は S の一次関数です。

双曲線応答:E+S ↔ ES → E + R

一定濃度の酵素を用いた単純な酵素触媒反応では、S が増加すると初速度は飽和します。したがって、応答には制限があるため、応答 R は S の双曲線関数になります。飽和後に S をさらに増加し​​ても、(一定の時間内に) R が増加することはありません。

この具体例として、タンパク質 R のリン酸化/脱リン酸化を考えてみましょう。_Pリン酸化された活性型タンパク質 R を濃度[R_P]。反応は単純に R ↔ R と書きます。_Pここで、R_Pという返答です。質量作用は、R、Rの合計量を示します。_T= R + R_P。単純な質量作用方程式を導き出すことができます。

これが化学方程式です

\begin{式}
\mathrm{R}+\mathrm{S} \underset{\mathrm{k}_2}{\stackrel{\mathrm{k}_1}{\rightleftarrows}} \mathrm{R}_{\mathrm{P}}
\end{式}

これも定常状態 (SS) の数学方程式です。dR の場合、_P/dt = 0. (第 6 章のミカエリス・メンテン方程式の定常状態バージョンについても同じ方程式を導出しました。

\begin{式}
\frac{d R_P}{d t}=k_1 S\left(R_T-R_P\right)-k_2 R_P
\end{式}

定常状態では、dR_P/dt = 0、定常状態方程式は次のように記述できます。

\begin{式}
R_{P, s s}=\frac{k_1 S\left(R_T\right)}{\left(k_2+k_1 S\right)}=\frac{\left(R_T\right) S}{\left(\フラク{k_2}{k_1}+S\right)}
\end{式}

シグモイド応答

各モノマーが基質 S: nS+ E に結合できるホモテ四量体のこの単純な反応を考えてみましょう。_n↔ E_nS_n→E_n+ nR: E の場合_nは多量体アロステリック酵素であり、S が増加すると初速度も飽和しますが、応答 R は S のシグモイド関数です (上記の例と同様)。この方程式は複雑すぎてそこから導き出すことはできませんが、結果は、協調結合に対するヒル方程式と同様に、定常状態のシグモイド曲線を再現します。

適応と恒常性

上記の例は、リガンドや基質などの刺激レベルの増加に対するタンパク質や酵素の応答が、線形、双曲線、またはシグモイドとなり、非常に多様な結果をもたらすことを示しています。しかし、多くの生物学的状態では、反応が増加し続ける、または増加して頭打ちになるのは過剰である可能性があります。細胞は、一定の刺激または変化する刺激が存在する場合でも、反応をオフにして基礎状態に戻る方法を必要としています。これにより、適応刺激に対するシステムの維持とホメオスタシス。すべてのシステムは、応答して恒常性の基礎レベルに戻ることができる必要があります。恒常性の維持は生命にとって非常に重要です。

この章のセクションの残りの部分では、ホメオスタシスの特徴である、刺激に対する完全またはほぼ完璧な適応を可能にするために使用される、化学的および数学的に単純な回路/モチーフについて説明します。適応とは、刺激の導入後の基礎状態への完全またはほぼ完全な復帰と定義します。以下のすべての場合において、刺激の単一の適用ではなく、パルスの適用 (反復ステップ波関数) を考慮します。パルス刺激は、一定の大きさのもの、または基質などの信号の増加/減少パルスである可能性があります。増殖 (腫瘍細胞の特徴) や細胞死などの制御されない反応を避けるために、すべての反応は一過性でなければなりません。

適応は、視覚、聴覚、圧力、味覚などの感覚系によく見られます。お気に入りのクッキーを食べることを想像してください。最初の一口は美味しいですが、10口目までにポジティブな感覚反応が大幅に減衰し、継続的に大幅な体重増加を防ぐことができます。

馬さんら。彼らは、3 つのコンポーネント/ノード (タンパク質、酵素) システムでシミュレーションを実施し、どれが完全または完璧に近い適応の可能性を示すかを確認しました。単純な 3 つのコンポーネントのモチーフまたは回路は、単純な質量作用運動方程式、常微分方程式 (私たちが学んだ) を使用してモデル化されました。書き込む第6.2章)、または両方の組み合わせ。適応を示すシステムは、次の 3 つの基準に準拠する必要がありました。

1. 刺激は最初に大きな反応を誘発する必要がありました
2. システムは基底状態または基底状態に近い状態に戻らなければなりませんでした。
3. 基本状態への復帰は、パラメータにほとんど依存しない必要がありました。つまり、基本状態への復帰は、パラメーターのさまざまな組み合わせで発生する必要があります。

考えられる 3 つのコンポーネントのコンポーネント (ノード) とノード間のリンクを、以下の図 \(\PageIndex{3}\) に示します。

図 \(\PageIndex{3}\): 考えられる 3 つのコンポーネントからなるコンポーネント (ノード) とノード間のリンク。 AfterMa et al.細胞理論、138、760-773 (2009)https://www.cell.com/fulltext/S0092-8674(09)00712-0。土井：https://doi.org/10.1016/j.cell.2009.06.013。

16,000 を超えるモデルの中から、基準を満たす数百のモデルが見つかりました。ほとんどは、以下に示す単純なモチーフのバリエーションでした。最も一般的なモチーフは、負のフィードバックループそしてそのインコヒーレントフィードフォワードシステム。

以下で使用される議論、モデル、方程式の多くは、次の 2 つの記事からのものです。

• John J Tyson、Katherine C Chen、Bela Novak、スニッファー、ブザー、トグル、ブリンカー: 細胞内の調節およびシグナル伝達経路のダイナミクス、細胞生物学の最新意見、第 15 巻、第 2 号、2003 年、221 ～ 231 ページ、https://doi.org/10.1016/S0955-0674(03)00017-6。
• James E. Ferrell、細胞シグナル伝達における完璧およびほぼ完璧な適応、細胞システム、第 2 巻、第 2 号、2016 年、62 ～ 67 ページ、https://doi.org/10.1016/j.cels.2016.02.006。

アミニ経路を形成するために 3 番目のコンポーネントを追加することにより、刺激 S に対する応答 R を、定常状態の線形または双曲線/シグモイドから、完全またはほぼ完全な適応を示す応答に変更することができます。この種の反応は、感覚のシグナル伝達経路や、細胞が刺激 (化学誘引物質分子) に向かって移動する走化性などの反応でも見られます。

状態依存の不活性化システム。

この系には 2 つの単純な回路/モチーフがあり、3 成分系で考えられるすべての相互作用を示した初期解析の後に発見されました (図 3 を参照)。このモチーフは、ニューロンの刺激、特に膜貫通電位の変化で開くが、一定のニューロンの刺激（または阻害）を避けるためにすぐに再び閉じる神経細胞膜のイオンチャネルにおけるタンパク質の阻害後にパターン化されました。ナで⁺イオンチャネルには、高速 (1 ～ 2 ミリ秒) と低速 (100 ミリ秒) の不活化メカニズムの両方があります。高速なものでは、反復発火、活動電位の発生、ニューロンの興奮の制御、および神経筋接合部での制御が可能になります。ニューロンシグナル伝達これについては、第 28.9 章で説明します。以下の図 \(\PageIndex{8}\) は、Na の不活性化の 1 つのタイプの簡略化されたモデルを示しています。⁺イオンチャネル

図 \(\PageIndex{7}\): 閉鎖、開放、不活化状態を特徴とする電位依存性ナトリウム チャネルの簡略化された状態遷移モデル。Zybura, A. et al.細胞2021年、10、1595年。https://doi.org/10.3390/cells10071595.クリエイティブ・コモンズ表示 (CC BY) ライセンス (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。

この図は、チャネルには少なくとも 3 つの立体構造状態があることを示しているため、チャネルの不活性化とこれから説明する回路/モチーフの適応は、状態依存の不活性化。元の状態へのゆっくりとした復帰は、脱感作後の G タンパク質共役受容体の通常状態への復帰と同様に、多くのイオンチャネルでも観察されます。また、一部のプロテインキナーゼ (ATP を使用してタンパク質基質をリン酸化するキナーゼ) は、膜キナーゼを小胞に取り込むことによって不活化でき、そこで再活性化され、ゆっくりとしたプロセスで細胞膜に戻されます。

完全または完璧に近い適応状態を構築するには、プロテイン A がオフ状態にあると仮定します (A_オフ) 刺激 (B または S)、オン状態 (A) を結合します。_の上) 応答とみなされます (または A が応答を生成します)、および非アクティブ状態 (A_の) ゆっくりと theA に戻ります_オフ再度起動できる状態になります。不活性状態は、タンパク質自体、または代謝経路またはシグナル伝達経路においてその下流で生成される別の分子の立体構造遷移によって生成されます。たとえば、GPRC はリン酸化されたり、別の種に結合して不活性状態を生成する可能性があります。

状態依存の不活性化を生成できる 2 つの異なる回路/モチーフがあります。これらをタイプ A およびタイプ B と呼びます。

タイプA

図 \(\PageIndex{9}\) は、タイプ A の状態依存性不活化の Vcell 反応図 (左上)、古典的反応図 (左下)、および時間経過グラフを示しています。

図 \(\PageIndex{9}\): タイプ A 状態依存不活性化の完全な適応。Ferrell (同上) から適応。

あ_の上タンパク質の活性状態を表します。このメカニズムはNaにもよく当てはまります。⁺チャネル。 dA の微分方程式_の上/dtとdA_オフ/dt を以下に示します。

フォード_の上/dt

\begin{式}
\frac{d A_{o n}}{d t}=k_1 \operatorname{入力} \cdot\left(1-A_{o n}-A_{in}\right)-k_2 A_{on}
\end{式}

と_の/dt

\begin{式}
\frac{d A_{in}}{d t}=k_2 A_{on}
\end{式}

定数 k を使用した場合₁= k₂= 1。

ここでも、他の場合と同様に、刺激 S はパルス化されます。左下の反応図の異なる色は、赤色がオフ、不活性状態、緑色が活性状態を示し、それぞれ異なる立体構造を示します。グラフは Vcell を使用して作成されました。 Aのグラフにわずかな異常があります_の上これは、システムが基底状態に戻るときに追加の 2 つの小さなピークを示しています。これは、Ferrell の論文で説明されているように、単純な指数関数的に基底状態に戻るわずか 1 つのピークとは対照的です。不一致の原因については不明です。

タイプB

この場合、B と略される周期的刺激は、A の結合パートナーです。_オフ活性複合体を生成するB-A_の上。以下の図 \(\PageIndex{10}\) は、Vcell の反応図 (左上)、古典的な反応図 (左下)、およびタイプ B の状態依存性不活化の時間経過グラフを示しています。

図 \(\PageIndex{10}\)

図 \(\PageIndex{10}\): タイプ B の状態依存の不活性化への完全な適応。Ferrell からの適応 (同上)

BA_の上Bwhile BAに結合したタンパク質の活性状態を表す_のは不活性複合体を表します。

dBAの方程式_の上アクティブ状態を形成するための /dt は、

\begin{式}
\frac{d B A_{o n}}{d t}=k_1\left(B_{to t}-B A_{o n}-B A_{in}\right) *\left(1-B A_{o n}-B A_{i n}\right)-k_2 B A_{o n}
\end{式}

そしてdBAの方程式_の非アクティブ状態を形成するための /dt は次のとおりです。

\begin{式}
\frac{d A_{in}}{d t}=k_2 A B_{o n}
\end{式}

定数 k を使用した場合₁= k₂= 4.

グラフ (左側の異なる時間濃度スケールに注目) は、刺激の各パルス後に基底状態にかなり迅速に戻ることを示しています (B)。