Binuo ni Dr. Bryan Hernandez ng University of the Philippines – Diliman College of Science Institute of Mathematics (UPD-CS IM), kasama sina Patrick Vincent Lubenia at Dr. Eduardo Mendoza ng Center for Natural Science and Environmental Research, De La Salle University, ang Common Species Embedded Networks (CSEN) analysis.

Pinaghahambing ng CSEN analysis ang dalawang reaction networks na pareho o magkatulad ang sistema sa pamamagitan ng pagtuon sa kanilang mga karaniwang species, tulad ng mga protein o kemikal, upang matukoy ang mga pagkakatulad at pagkakaiba.

“Gumagana ang method sa pamamagitan ng unang paghihiwalay sa mga network na ‘naka-embed’ sa loob ng mga modelo na kinasasangkutan lamang ng mga karaniwang species. Para sa mga reaksyon na hindi magkapareho, sinusuri ng method ang mga ‘transformation’—mga mathematical link na maaaring magpaliwanag kung paano maaaring magdulot ng equivalence ang isang set ng reaksyon sa pagitan ng mga system na may underlying embedded networks,” paliwanag ni Dr. Hernandez.

Inihambing ng kanilang grupo ang mga kasalukuyang reaction network na nauugnay sa mga Wnt signaling model na kanilang natukoy, kasama ang mga iyon nina Lee, Schmitz, MacLean, at Feinberg. Sa pamamagitan ng CSEN analysis, nalaman ng mga mathematician na ang ilang umiiral na mga modelo ay lubos na magkatulad dahil ang kanilang mga embedded network ay konektado sa isa’t isa sa pamamagitan ng mga partikular na transformation. Sa kabilang banda, maaari ring mabunyag ng analysis kung walang maihahambing na relasyon ang umiiral sa mga modelo dahil sa kawalan ng naturang transformation.

Ibinahagi ni Dr. Hernandez ang inspirasyon ng grupo sa likod ng paglikha ng CSEN analysis. “Sa larangan ng systems biology, madalas na nagmumungkahi ang iba’t ibang mananaliksik ng iba’t ibang mga reaction network upang ilarawan ang iisang biological process. Sa kasaysayan, mahirap ding paghambingin ang mga modelong ito dahil madalas silang ituring bilang ganap na magkahiwalay na mga entity, na gumagamit ng iba’t ibang hanay ng mga variable at reaction.”

Tinutugunan ng CSEN analysis ang kahirapang ito sa pamamagitan ng pagbibigay-diin sa dalawang pangunahing haligi: network embedding, kung saan sinasala ang mga complex network para ituon lang sa mga species na makikita sa pagitan ng mga model; at mga structural comparison, kung saan sinusuri ang mga embedded network upang matukoy kung ang isang model ay isang mas kumplikadong bersyon ng isa pa o kung ang mga ito ay “halos katumbas” sa pamamagitan ng mga mathematical transformation.

“Madalas napaghihiwalay ang mga modelo ng mga traditional approach batay sa mga specific property, tulad ng kung mayroon silang isang long-term state (mono-stationarity) o multiple long term states (multi-stationarity). Iba ang CSEN dahil tinitingnan nito ang underlying structure at dynamic equivalence,” dagdag ni Dr. Hernandez.

Naging insightful ang CSEN analysis sa Wnt signaling, na nagpapakitang ang ilang models—na noong una ay itinuturing na naiiba dahil sa kanilang mga stability property—ay talagang halos magkapareho sa istruktura.

Ayon kay Dr. Hernandez, isang pangkalahatang mathematical tool ang CSEN analysis na maaaring ilapat sa mga modelo para sa mga system maliban pa sa Wnt signaling. “Habang ipinakita namin ang paggamit nito sa Wnt signaling, maaari itong ilapat sa anumang system na kinakatawan ng mga reaction network. Kabilang dito ang iba pang biological pathway, gaya ng insulin signaling o metabolism, pati na rin ang mga potential non-biological network gaya ng mga chemical engineering process o ecological model.”

Maaaring maging mahalaga ang CSEN analysis sa pagpino ng mga model sa biological at chemical systems sa pamamagitan ng pagtukoy kung aling mga bahagi ng isang modelo—o kung aling mga modelo—ang natatangi at alin ang redundant. Maaaring bigyan ng pansin ng analysis na ito ang mga robust target: kung maraming mga modelo, sa kabila ng kanilang mga pagkakaiba, ay nagkakaisa sa iisang interaction na nagdudulot ng isang uri ng sakit, ang interaction na ito ay nagiging isang mas maaasahan at robust na therapeutic target.

Ang kanilang pagsasaliksik, “Embedding-based comparison of reaction networks of Wnt signaling,” ay kasama sa MATCH Communications in Mathematical and in Computer Chemistry, isang open-access na journal na naglalathala ng mga orihinal na pananaliksik pati na rin ang mga review ukol sa chemically important mathematical results at non-routine na paggamit ng mga mathematical technique sa mga chemical problem.

References:

Hernandez, B. S., Lubenia, P. V., & Mendoza, E. R. (2024). Embedding-based comparison of reaction networks of Wnt signaling. MATCH Communications in Mathematical and in Computer Chemistry, 93(1), 235-245. https://doi.org/10.46793/match.93-1.223h