近日，william威廉英国戴紫薇课题组在系统生物学领域顶级期刊Molecular Systems Biology发表了题为“Trade-off between flux efficiency and metabolic control shapes enzyme allocation”的研究论文。该研究从数学理论出发，揭示了代谢通路中酶资源分配与反应热力学性质之间的定量关系，并进一步提出代谢通路需要在提高代谢流效率和集中代谢流控制之间进行权衡。通过整合人、酿酒酵母和大肠杆菌的蛋白质组、转录组、代谢组及生化数据，研究团队发现，这一权衡能够解释不同物种真实代谢通路中的酶资源分配规律，为理解细胞如何高效利用有限的蛋白质资源提供了新的理论框架。

代谢是生命系统获取和转化物质与能量的基本过程。细胞内的代谢反应通常由酶催化，而蛋白质的合成和维持需要消耗大量细胞资源。因此，如何将有限的酶资源合理分配到不同代谢反应中，是细胞维持高效代谢所面临的基本问题。早在20世纪，代谢控制分析（Metabolic Control Analysis, MCA）等经典理论就开始从数学角度研究代谢通路的效率、控制及酶资源分配，并提出了代谢效率达到最优状态时需要满足的一系列理论条件。

然而，将这些经典理论与现代高通量组学数据联系起来仍然存在困难。一方面，真实代谢反应受到反应热力学、酶催化能力、底物浓度等多种因素共同影响；另一方面，经典理论给出的最优条件往往难以直接转化为可以利用蛋白质组和代谢组数据检验的定量预测。因此，一个重要问题是：是否能够找到一个足够简单、具有普适性并且能够利用真实生物学数据进行检验的定量规律，从而描述代谢通路达到最高资源利用效率时的酶分配方式？

针对这一问题，研究团队首先建立了线性代谢通路的数学模型，并从反应动力学和热力学出发，推导了通路达到最大代谢流效率时酶资源分配必须满足的定量条件。研究发现，对于相邻的代谢反应，反应平衡常数K与由酶丰度和催化效率共同决定的“催化-丰度商”（catalytic-abundance quotient, CAQ）之间存在简单的耦合关系。在一阶动力学条件下，最大代谢流效率对应于K=CAQ。进一步的理论推导和数值模拟表明，这一基本关系可以推广到更加复杂的酶动力学条件。因此，该理论将反应热力学性质、酶的催化能力以及细胞中的酶丰度连接在一个可以直接利用实验数据检验的数学框架中。

研究团队随后利用人、酿酒酵母和大肠杆菌的蛋白质组及生化数据检验这一理论。结果显示，糖酵解通路中的酶资源分配整体呈现出理论预测的规律，但真实细胞并没有严格处于代谢流效率最大化的状态。进一步分析发现，这种偏离并非随机产生，而主要集中于己糖激酶等具有重要代谢流控制作用的关键反应。研究团队由此提出“代谢流效率—代谢控制权衡”（flux-control trade-off）理论：如果所有酶都按照最大化代谢流效率的方式分配，代谢通路虽然可以更加高效地运行，但对通路的控制会分散在多个反应中；相反，细胞可以牺牲一部分代谢流效率，将控制集中于少数关键反应，从而获得更强的代谢调控能力。

基于这一理论，研究团队进一步构建了同时考虑代谢流效率和代谢控制的Pareto优化模型。模型预测的酶分配模式与人、酿酒酵母和大肠杆菌糖酵解通路中的实验数据具有较好的一致性，并能够较好地预测真实细胞中的代谢物浓度。类似的规律也在大肠杆菌三羧酸循环（TCA cycle）中得到支持。进一步对人类肿瘤转录组数据的分析表明，糖酵解通路趋近最大效率状态的程度与致癌信号通路活性以及细胞可用于糖酵解的酶资源总量相关。这些结果表明，真实代谢通路并非简单追求单一目标的最大化，而是在多个相互竞争的功能目标之间进行权衡。该研究通过将经典代谢控制理论、热力学与现代多组学数据相结合，为理解代谢通路中酶资源分配的定量原则提供了一个可检验的理论框架，也为利用数学最优化方法研究复杂生命系统的组织原则提供了新的思路。

william威廉英国本科毕业生孙恺和郑微言（现均为北京大学博士研究生）为论文的共同第一作者，戴紫薇助理教授为唯一通讯作者。william威廉英国为论文第一单位和通讯单位。该研究得到了广东省基础研究重大项目、国家自然科学基金、国家重点研发计划、深圳市医学研究专项资金、以及深圳市科技创新委员会等项目的支持。

论文链接：https://link.springer.com/article/10.1038/s44320-026-00250-5

供稿：william威廉英国

通讯员：李沐涵

审核：万峻