反応ネットワークにおける多定常性の解析とAI拡張
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生物システムは複雑で多様な状態を示し、多定常性（複数の安定な平衡状態の存在）が重要な役割を果たします。多定常性の理解は、細胞シグナル伝達や疾患の仕組み解明に不可欠です。これは、反応ネットワークが複数の安定点に落ち着き、異なる細胞状態を示す場合に生じ、双安定性はその基礎となります。複雑なフィードバックループを持つ細胞シグナル伝達経路は多定常性を示しやすく、細胞は異なる状態を切り替え環境に適応します。数理モデル化（常微分方程式など）は多定常性の分析に重要であり、分岐解析などがシステムの挙動を制御するパラメータ特定に役立ちます。計算手法は高次元ネットワークの解析に不可欠であり、多定常性の検索・検出アルゴリズムが洞察を提供します。課題はあるものの、創薬や診断への応用が期待されます。多定常性の分析は生物システムの動的挙動理解の強力な枠組みであり、数理モデル、計算、実験の統合が細胞の意思決定解明と医学・バイオテクノロジーの進歩を促進します。