kth.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
On dynamically generating relevant elementary flux modes in a metabolic network using optimization
KTH, School of Engineering Sciences (SCI), Mathematics (Dept.), Optimization and Systems Theory.
KTH, School of Biotechnology (BIO), Industrial Biotechnology. (Cell Technology Group)
KTH, School of Biotechnology (BIO), Industrial Biotechnology. (Cell Technology Group)ORCID iD: 0000-0002-5370-4621
KTH, School of Engineering Sciences (SCI), Mathematics (Dept.), Optimization and Systems Theory.ORCID iD: 0000-0002-6252-7815
2014 (English)In: Journal of Mathematical Biology, ISSN 0303-6812, E-ISSN 1432-1416Article in journal (Refereed) Published
Abstract [en]

Elementary flux modes (EFMs) are pathways through a metabolic reaction network that connect external substrates to products. Using EFMs, a metabolic network can be transformed into its macroscopic counterpart, in which the internal metabolites have been eliminated and only external metabolites remain. In EFMs-based metabolic flux analysis (MFA) experimentally determined external fluxes are used to estimate the flux of each EFM. It is in general prohibitive to enumerate all EFMs for complex networks, since the number of EFMs increases rapidly with network complexity. In this work we present an optimization-based method that dynamically generates a subset of EFMs and solves the EFMs-based MFA problem simultaneously. The obtained subset contains EFMs that contribute to the optimal solution of the EFMs-based MFA problem. The usefulness of our method was examined in a case-study using data from a Chinese hamster ovary cell culture and two networks of varied complexity. It was demonstrated that the EFMs-based MFA problem could be solved at a low computational cost, even for the more complex network. Additionally, only a fraction of the total number of EFMs was needed to compute the optimal solution.

Place, publisher, year, edition, pages
2014.
Keywords [en]
Metabolic network, Optimization, Algorithm, Elementary flux mode, Metabolic flux analysis, Chinese hamster ovary cell
National Category
Mathematics
Research subject
Biotechnology; Mathematics
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-165581DOI: 10.1007/s00285-014-0844-1ISI: 000360851700006PubMedID: 25323319Scopus ID: 2-s2.0-84941359801OAI: oai:DiVA.org:kth-165581DiVA, id: diva2:808831
Funder
Swedish Research CouncilVINNOVA
Note

QC 20150518

Available from: 2015-04-29 Created: 2015-04-29 Last updated: 2024-03-15Bibliographically approved
In thesis
1. Macroscopic Modeling of Metabolic Reaction Networks and Dynamic Identification of Elementary Flux Modes by Column Generation
Open this publication in new window or tab >>Macroscopic Modeling of Metabolic Reaction Networks and Dynamic Identification of Elementary Flux Modes by Column Generation
2015 (English)Doctoral thesis, comprehensive summary (Other academic)
Abstract [en]

In this work an intersection between optimization methods and animal cell culture modeling is considered. We present optimization based methods for analyzing and building models of cell culture; models that could be used when designing the environment cells are cultivated in, i.e., medium. Since both the medium and cell line considered are complex, designing a good medium is not straightforward. Developing a model of cell metabolism is a step in facilitating medium design.

In order to develop a model of the metabolism the methods presented in this work make use of an underlying metabolic reaction network and extracellular measurements. External substrates and products are connected via the relevant elementary flux modes (EFMs). Modeling from EFMs is generally limited to small networks, because the number of EFMs explodes when the underlying network size increases. The aim of this work is to enable modeling with more complex networks by presenting methods that dynamically identify a subset of the EFMs.

In papers A and B we consider a model consisting of the EFMs along with the flux over each mode. In paper A we present how such a model can be decided by an optimization technique named column generation. In paper B the robustness of such a model with respect to measurement errors is considered. We show that a robust version of the underlying optimization problem in paper A can be formed and column generation applied to identify EFMs dynamically.

In papers C and D a kinetic macroscopic model is considered. In paper C we show how a kinetic macroscopic model can be constructed from the EFMs. This macroscopic model is created by assuming that the flux along each EFM behaves according to Michaelis-Menten type kinetics. This modeling method has the ability to capture cell behavior in varied types of media, however the size of the underlying network is a limitation. In paper D this limitation is countered by developing an approximation algorithm, that can dynamically identify EFMs for a kinetic model.

Abstract [sv]

I denna avhandling betraktar vi korsningen mellan optimeringsmetoder och modellering av djurcellodling.Vi presenterar optimeringsbaserade metoder för att analysera och bygga modeller av cellkulturer. Dessa modeller kan användas vid konstruktionen av den miljö som cellerna ska odlas i, dvs, medium.Eftersom både mediet och cellinjen är komplexa är det inte okomplicerat att utforma ett bra medium. Att utveckla en modell av cellernas ämnesomsättning är ett steg för att underlätta designen av mediet.

För att utveckla en modell av metabolismen kommer de metoder som används i detta arbete att utnyttja ett underliggande metaboliskt reaktions\-nätverk och extracellulära mätningar. Externa substrat och produkter är sammankopplade via de relevanta elementära metaboliska vägarna (EFM).Modellering med hjälp av EFM är i allmänhet begränsad till små nätverk eftersom antalet EFM exploderar när de underliggande nätverket ökar i storlek. Målet med detta arbete är att möjliggöra modellering med mer komplexa nätverk genom att presentera metoder som dynamiskt identifierar en delmängd av EFM.

I artikel A och B betraktar vi en modell som består av EFM och ett flöde över varje EFM.I artikel A presenterar vi hur en sådan modell kan bestämmas med hjälp av en optimeringsteknik som kallas kolumngenerering.I artikel A undersöker vi hur robust en sådan modell är med avseende till mätfel. Vi visar att en robust version av det underliggande optimeringsproblemet i artikel A kan konstrueras samt att kolumngenerering kan appliceras för att identifiera EFM dynamiskt.

Artikel C och D behandlar en kinetisk makroskopisk modell. Vi visar i artikel C hur en sådan modell kan konstrueras från EFM.Denna makroskopiska modell är skapad genom att anta att flödet genom varje EFM beter sig enligt Michaelis-Menten-typ av kinetik. Denna modelleringsmetod har förmågan att fånga cellernas beteende i olika typer av media, men storleken på nätverket är en begränsning.I artikel D hanterar vi denna begränsing genom att utveckla en approximationsalgoritm som identifierar EFM dynamiskt för en kinetisk modell.

Place, publisher, year, edition, pages
Stockholm: KTH Royal Institute of Technology, 2015. p. xii, 27
Series
TRITA-MAT-A ; 2015:08
Keywords
Metabolic Network; Optimization; Robust Optimization; Least-squares; Column Generation; Modeling; Algorithm; Elementary Flux Mode, Metabolic Flux Analysis, Chinese Hamster Ovary Cell, Amino Acid Metabolism
National Category
Computational Mathematics
Research subject
Applied and Computational Mathematics
Identifiers
urn:nbn:se:kth:diva-172367 (URN)978-91-7595-634-3 (ISBN)
Public defence
2015-09-21, F3, Lindstedtsvägen 26, KTH, Stockholm, 10:00 (English)
Opponent
Supervisors
Funder
Swedish Research Council
Note

QC 20150827

Available from: 2015-08-27 Created: 2015-08-20 Last updated: 2022-06-23Bibliographically approved
2. Macroscopic models of Chinese hamster ovary cell cultures
Open this publication in new window or tab >>Macroscopic models of Chinese hamster ovary cell cultures
2019 (English)Doctoral thesis, comprehensive summary (Other academic)
Abstract [en]

Biopharmaceuticals treat a range of diseases, and is a growing sector within the pharmaceutical industry. A majority of these complex molecules are produced by genetically modified mammalian cells in large-scale cell cultures. Biopharmaceutical process development is costly and labor intensive, and has often been based on time-consuming empirical methods and trial-and-error. Mathematical modeling has great potential to speed up this work. A central question however, engaging researchers from various fields, is how to translate these complex biological systems into feasible and useful models.

For biopharmaceutical production, macroscopic kinetic flux modeling has been proposed. This model type is derived from typical data obtained in the industry, and has been able to simulate cell growth and the uptake/secretion of important metabolites. Often, however, their scope is limited to specific culture conditions due to e.g. the lack of information on reaction kinetics, limited data sets, and simplifications to achieve calculability.

In this thesis, the macroscopic kinetic model type is the starting point, but the goal is to capture a variety of culture conditions, as will be necessary for future applications in process optimization. The effects of varied availability of amino acids in the culture medium on cell growth, uptake/secretion of metabolites, and product secretion were studied in cell cultures.

In Paper I, the established methodology of Metatool was tested: (i) a simplified metabolic network of approx. 30 reactions was defined; (ii) all possible so-called elementary flux modes (EFMs) through the network were identified using an established mathematical algorithm; and (iii) the effect on each flux was modelled by a simplified generalized kinetic equation. A limitation was identified; the Metatool algorithm could only handle simple networks, and therefore several reactions had to be discarded. In this paper, a new strategy for the kinetics was developed. A pool of alternative kinetic equations was created, from which a smaller set could be given higher weight as determined via data-fitting. This improved the simulations.

The identification of EFMs was further studied in papers II–IV. In Paper II, a new algorithm was developed based on the column generation optimization technique, that in addition to the network also accounts for the data from one of the parallel cultures. The method identifies a subset of the EFMs that can optimally fit the data, even in more complex metabolic networks.

In Paper III, a kinetic model based on EFM subsets in a 100 reaction network was generated, which further improved the simulations. Finally, in Paper IV, the algorithm was extended to EFM identification in a genome-scale network. Despite the high complexity, small subsets of EFMs relevant to the experimental data could be e ciently identified.

Abstract [sv]

Bioläkemedel används vid behandling av en rad olika sjukdomar och utgör därför en växande sektor inom läkemedelsbranschen. Majoriteten av dessa läkemedel produceras via storskalig cellodling av genetiskt modifierade mammalieceller. Processutvecklingen är dyr och arbetskrävande, och baseras vanligtvis på empirisk erfarenhet och trial-and-error. Matematiska modeller har stor potential för att effektivisera arbetet. En central fråga är dock hur man ska kunna översätta ett så pass komplext biologiskt system till en genomförbar och användbar modell.

För bioläkemedelsproduktion har s. k. makroskopisk kinetisk flödes- modellering föreslagits. Modelltypen bygger på den typ av data som tas fram inom industrin och modellerna har visats kunna simulera celltillväxten, samt cellernas upptag och utsöndring av viktiga metaboliter. Dock är tillämpnings- området ofta begränsat till specifika odlingsvillkor, delvis p.g.a. kunskapsbrist gällande reaktionskinetiken, begränsad tillgång till odlingsdata, samt behovet av beräkningsmässiga förenklingar.

Denna avhandling tar avstamp i makroskopisk kinetisk modellering, men här med målet att fånga upp de mer varierade odlingsvillkor som behövs för att kunna optimera processer. En cellinje studerades först i parallella odlingar med varierad tillgång på aminosyror. Påverkan på tillväxt, upptag/utsöndring av metaboliter och läkemedelsproduktion registrerades.

I artikel I prövades metodiken etablerad i tidigare studier: (i) ett förenklat metaboliskt flödesnätverk om cirka 30–40 reaktioner togs fram; (ii) samtliga s.k. elementära flöden genom nätverket identifierades med en etablerad matematisk algoritm; (iii) påverkan på varje flöde beskrevs av en förenklad och allmän kinetisk ekvation. Dels klarade algoritmen endast mycket förenkla- de nätverk och ett flertal reaktioner kunde därför inte tas med, dels var den kinetiska ekvationen alltför begränsad för att kunna simulera många av flödes- förändringarna i datan. Därför togs en ny strategi för kinetiken fram i artikel I. En pool av alternativa ekvationer skapades, varifrån ett mindre antal kunde ges större vikt via dataanpassning. Detta förbättrade simuleringsresultaten.

Identifieringen av elementära flöden studerades sedan i artiklarna II–IV. I II togs en ny algoritm fram, baserad på en optimeringsteknik kallad kolumngenerering. Algoritmen identifierar en delmängd av de elementära flödena genom ett givet nätverk, med målet att uppnå optimal dataanpassning för en enskild odling. Detta visade sig vara effektivt även för mer komplexa nätverk. I III tillämpades metoden för att simulera samtliga odlingar tillsammans i en enda modell. Den kinetiska modellen kunde nu baserades på en delmängd av flödena i ett stort nätverk om cirka 100 reaktioner, vilket förbättrade simuleringsresultaten ytterligare. I IV, utvidgades till sist den nya algoritmen för identifiering i en genomskalig modell. Trots den höga nivån av komplexitet kunde små delmängder av elementära flöden effektivt tas fram.

Place, publisher, year, edition, pages
Stockholm: KTH Royal Institute of Technology, 2019. p. 145
Series
TRITA-CBH-FOU ; 2019:45
Keywords
Chinese hamster ovary, Amino acid, Metabolic network, Metabolic flux analysis, Kinetic modeling, Elementary flux mode, Optimization, Column generation
National Category
Industrial Biotechnology
Research subject
Biotechnology
Identifiers
urn:nbn:se:kth:diva-262850 (URN)978-91-7873-315-6 (ISBN)
Public defence
2019-11-13, FB54, Albanova universitetscentrum, Roslagstullsbacken 21, Stockholm, 10:00 (English)
Opponent
Supervisors
Funder
Vinnova
Note

QC 2019-10-22

Available from: 2019-10-22 Created: 2019-10-21 Last updated: 2022-06-26Bibliographically approved

Open Access in DiVA

No full text in DiVA

Other links

Publisher's full textPubMedScopus

Authority records

Oddsdóttir, Hildur ÆsaHagrot, ErikaChotteau, VéroniqueForsgren, Anders

Search in DiVA

By author/editor
Oddsdóttir, Hildur ÆsaHagrot, ErikaChotteau, VéroniqueForsgren, Anders
By organisation
Optimization and Systems TheoryIndustrial Biotechnology
In the same journal
Journal of Mathematical Biology
Mathematics

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
pubmed
urn-nbn

Altmetric score

doi
pubmed
urn-nbn
Total: 251 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf