Les outils d'IA décrivent avec précision l'état métabolique cellulaire
Auteur：Eve Cole
Date de mise à jour：2024-11-22 19:00:01
Science and Technology Daily, Pékin, 3 septembre (Reporter Zhang Mengran) Une équipe dirigée par l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne en Suisse a créé un outil basé sur l'IA, RENAISSANCE, qui peut combiner différents types de données cellulaires pour décrire avec précision l'état métabolique des cellules, aidant ainsi les gens à être plus précis à comprendre la fonction cellulaire. RENAISSANCE constitue une avancée majeure en biologie computationnelle, ouvrant de nouvelles voies pour la recherche en santé et l’innovation biotechnologique. La biologie moderne génère de vastes ensembles de données sur diverses activités cellulaires. Ces ensembles de données fournissent des informations sur différentes fonctions cellulaires, telles que l'activité des gènes et les niveaux de protéines. Cependant, intégrer et comprendre ces ensembles de données pour comprendre le métabolisme cellulaire a été un défi difficile. Les modèles cinétiques offrent une nouvelle façon d’interpréter des données complexes grâce à des expressions mathématiques du métabolisme cellulaire. Ils servent de cartes détaillées de la manière dont les molécules interagissent et se transforment au sein des cellules, ainsi que de la manière dont la matière est convertie en énergie et en autres produits au fil du temps. Cette fois, l'équipe a utilisé RENAISSANCE pour créer un modèle cinétique qui reflète avec précision le comportement métabolique d'E. coli. L’outil a généré avec succès un modèle correspondant au comportement métabolique observé expérimentalement, simulant la manière dont les bactéries ajustent leur métabolisme au fil du temps dans un bioréacteur. L'étude a également démontré que le modèle dynamique peut maintenir sa stabilité même lorsqu'il est perturbé par des conditions génétiques et environnementales. Le modèle prédit de manière fiable les réponses cellulaires à différents scénarios, améliorant ainsi son utilité pratique dans la recherche et les applications industrielles. La métabolomique et la protéomique ne peuvent détecter et quantifier qu’un nombre limité de métabolites et de protéines, ce qui peut conduire à une couverture de données insuffisante, a indiqué l’équipe. Les techniques de modélisation qui intègrent et coordonnent des données provenant de diverses sources peuvent remédier à cette limitation et améliorer la compréhension de systèmes vivants entiers. Dans une perspective à long terme, la capacité de RENAISSANCE à simuler avec précision le métabolisme cellulaire revêt une grande importance. Elle fournit aux humains un outil puissant pour étudier les changements métaboliques et aide à développer de nouveaux traitements et biotechnologies.
