データドリブンモデルがミクソバクテリアの凝集に重要な変異細胞の挙動を明らかにする

Data-Driven Models Reveal Mutant Cell Behaviors Important for Myxobacterial Aggregation.

• Zhaoyang Zhang
• Christopher R Cotter
• Zhe Lyu
• Lawrence J Shimkets
• Oleg A Igoshin

抄録

単一の突然変異は細胞の行動のいくつかの側面を頻繁に変化させるが、特定の統計的に有意な変化が生物学的に有意であるかどうかを明らかにすることはほとんどない。どのような行動変化が多細胞の自己組織化に最も重要なのかを明らかにするために、私たちはモデル系を用いて新しい方法論を考案しました。ミクソバクテリアは発生の過程で、胞子を充填した結実体に集合するように運動を調整しています。我々は、野生型（WT）細胞と混合しないと凝集できない2つの突然変異体、および、ミクソバクテリアの凝集がどのように復元されるかを調べた。この目的のために、蛍光標識された細胞の動きをデータ駆動型エージェントベースのモデリングと組み合わせて追跡するセルトラッキングを用いた。その結果、WT細胞と同様に、変異体も集合体に向かって動きが偏り、集合体内での運動性が低下することがわかった。しかし、突然変異体の行動のいくつかの側面はWTでは修正されておらず、WTの行動を完全に再現する必要はないことが示された。実際には、誤った行動間の相乗効果により、集合体を強固なものにすることができる。空間パターンへの自己組織化は、多くの多細胞現象で明らかになっている。最もよく研究されている系であっても、協調した細胞運動を駆動するメカニズムを解明する能力は限られている。遺伝学的アプローチは多細胞パターンを乱す突然変異を同定することができますが、個々の細胞の行動のかなりの不均一性と相まって、シグナル伝達の合図の多様な性質が、遺伝子と表現型を機械論的に結びつける能力を妨げています。また、変異株の行動の小さな違いは、無関係であったり、時には出現パターンの大きな違いにつながることもあります。ここでは、野生型細胞と混合した2つの変異株における多細胞凝集のレスキューを調査した。その結果、細胞の挙動を注意深く定量化し、データに基づいたモデル化を行うことで、細胞凝集の原因となる特定の運動特性を特定し、それによって重要な相乗効果と代償メカニズムを明らかにすることができることを実証した。特筆すべきは、突然変異体細胞は完全な凝集を達成するために野生型の行動を正確に再現する必要はないということである。

Single mutations frequently alter several aspects of cell behavior but rarely reveal whether a particular statistically significant change is biologically significant. To determine which behavioral changes are most important for multicellular self-organization, we devised a new methodology using as a model system. During development, myxobacteria coordinate their movement to aggregate into spore-filled fruiting bodies. We investigate how aggregation is restored in two mutants, and , that cannot aggregate unless mixed with wild-type (WT) cells. To this end, we use cell tracking to follow the movement of fluorescently labeled cells in combination with data-driven agent-based modeling. The results indicate that just like WT cells, both mutants bias their movement toward aggregates and reduce motility inside aggregates. However, several aspects of mutant behavior remain uncorrected by WT, demonstrating that perfect recreation of WT behavior is unnecessary. In fact, synergies between errant behaviors can make aggregation robust. Self-organization into spatial patterns is evident in many multicellular phenomena. Even for the best-studied systems, our ability to dissect the mechanisms driving coordinated cell movement is limited. While genetic approaches can identify mutations perturbing multicellular patterns, the diverse nature of the signaling cues coupled to significant heterogeneity of individual cell behavior impedes our ability to mechanistically connect genes with phenotype. Small differences in the behaviors of mutant strains could be irrelevant or could sometimes lead to large differences in the emergent patterns. Here, we investigate rescue of multicellular aggregation in two mutant strains of mixed with wild-type cells. The results demonstrate how careful quantification of cell behavior coupled to data-driven modeling can identify specific motility features responsible for cell aggregation and thereby reveal important synergies and compensatory mechanisms. Notably, mutant cells do not need to precisely recreate wild-type behaviors to achieve complete aggregation.

Copyright © 2020 Zhang et al.