Las herramientas de IA describen con precisión el estado metabólico celular
Autor：Eve Cole
Fecha de actualización：2024-11-22 19:00:01
Science and Technology Daily, Beijing, 3 de septiembre (Reportero Zhang Mengran) Un equipo dirigido por la Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne en Suiza creó una herramienta RENAISSANCE basada en inteligencia artificial que puede combinar varios tipos de datos celulares para describir con precisión el estado metabólico de las células. ayudando así a las personas a ser más precisas. RENAISSANCE es un avance importante en biología computacional, que abre nuevas vías para la investigación en salud y la innovación biotecnológica. La biología moderna genera vastos conjuntos de datos sobre diversas actividades celulares. Estos conjuntos de datos proporcionan información sobre diferentes funciones celulares, como la actividad genética y los niveles de proteínas. Sin embargo, integrar y comprender estos conjuntos de datos para comprender el metabolismo celular ha sido un desafío difícil. Los modelos cinéticos proporcionan una nueva forma de interpretar datos complejos a través de expresiones matemáticas del metabolismo celular. Sirven como mapas detallados de cómo las moléculas interactúan y se transforman dentro de las células, y cómo la materia se convierte en energía y otros productos con el tiempo. Esta vez el equipo utilizó RENAISSANCE para crear un modelo cinético que refleje con precisión el comportamiento metabólico de E. coli. La herramienta generó con éxito un modelo que coincidía con el comportamiento metabólico observado experimentalmente, simulando cómo las bacterias ajustan su metabolismo a lo largo del tiempo en un biorreactor. El estudio también demostró que el modelo dinámico puede mantener la estabilidad incluso cuando se ve afectado por condiciones genéticas y ambientales. El modelo predice de manera confiable las respuestas celulares a diferentes escenarios, mejorando así su utilidad práctica en investigación y aplicaciones industriales. La metabolómica y la proteómica sólo pueden detectar y cuantificar un número limitado de metabolitos y proteínas, lo que puede conducir a una cobertura de datos insuficiente, afirmó el equipo. Las técnicas de modelado que integran y coordinan datos de diversas fuentes pueden remediar esta limitación y mejorar la comprensión de sistemas vivos completos. Desde una perspectiva a largo plazo, la capacidad de RENAISSANCE para simular con precisión el metabolismo celular es de gran importancia. Proporciona una herramienta poderosa para que los humanos estudien los cambios metabólicos y ayuda a desarrollar nuevos tratamientos y biotecnologías.
