PNAS速递：复杂疾病的代谢组物理学

关键词：复杂疾病，代谢网络，统计物理，复杂网络，生态系统理论，演化博弈论，同调理论

论文题目：The metabolomic physics of complex diseases期刊名称：PNAS斑图地址：https://pattern.swarma.org/paper/0ce0a8d4-6702-11ee-ad6c-0242ac17000d论文地址：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2308496120
复杂疾病以巨大的代谢变化为特征。基于网络的方法可以系统地表征不同代谢物之间的相互关系。代谢组概况（metabolomic profile）已成为早期识别高风险个体和预防疾病的重要生物标志物。然而，当前方法只能表征单个关键代谢物，而未考虑到复杂疾病是多因素、动态、异质且相互依赖的事实。这项研究利用统计物理模型将所有代谢物组合成双向、有符号和加权的相互作用网络，并追踪信息从一个代谢物流向下一个代谢物如何导致健康状态的变化。
这里，疾病被视为其相互连接组分（代谢物）之间复杂相互作用的后果，研究中融合了生态系统理论和演化博弈论的概念，以模拟健康状态相关的代谢物变化如何由其固有属性和来自同种体外部影响塑造。研究将内部固有贡献编码为节点，将外部贡献编码为边，构建定量网络，并应用GLMY同调理论来分析和解释健康状态从共生到失调及反向的拓扑变化。
将此模型应用于真实数据，可以识别出几个中心代谢物及其相互作用网络，这些代谢物在炎性肠病形成中起到一定作用，展示了将其应用到更广泛疾病场景中的生物学和统计学价值。该模型的发现可能为治疗这些疾病及其他领域的药物设计提供重要信息。

图1. 从185个代谢物中重构的代谢网络
图2. 四个年龄阶段代谢网络的变化
图3. 健康和疾病组的代谢网络的拓扑分割

编译｜梁金

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