Entender como as células processam nutrientes e produzem energia, conhecido como metabolismo, é crucial no campo da biologia. No entanto, analisar as vastas quantidades de dados sobre processos celulares para determinar estados metabólicos é uma tarefa incrivelmente intrincada.
O campo da biologia moderna está constantemente gerando grandes conjuntos de dados sobre várias atividades celulares. Esses conjuntos de dados “ômicos” oferecem insights inestimáveis sobre diferentes funções celulares, incluindo atividade genética e níveis de proteína. No entanto, o desafio está em integrar e decifrar efetivamente esses conjuntos de dados complexos para obter uma compreensão abrangente do metabolismo celular.
Modelos cinéticos são vitais para desvendar a complexidade do metabolismo celular. Eles fornecem representações matemáticas intrincadas de interações moleculares e transformações dentro das células, oferecendo insights valiosos sobre como as substâncias são convertidas em energia e outros produtos ao longo do tempo. No entanto, a criação de modelos cinéticos apresentou desafios consideráveis devido às complexidades de determinar os parâmetros que governam os processos celulares.
No entanto, um desenvolvimento inovador surgiu dos esforços de pesquisa liderados por Ljubisa Miskovic e Vassily Hatzimanikatis na EPFL. Eles foram pioneiros no RENAISSANCE, uma ferramenta baseada em IA que simplifica a criação de modelos cinéticos como nunca antes. Ao integrar diversos dados celulares, o RENAISSANCE retrata com precisão os estados metabólicos, facilitando uma compreensão mais profunda da função celular. Este avanço revolucionário na biologia computacional é imensamente promissor, anunciando novas fronteiras na pesquisa e inovação em saúde e biotecnologia.
Os pesquisadores alavancaram o poder do RENAISSANCE para criar modelos cinéticos que espelhavam perfeitamente o comportamento metabólico da Escherichia coli. A ferramenta habilmente gerou modelos que replicaram precisamente os comportamentos metabólicos observados, oferecendo uma janela para como as bactérias adaptariam dinamicamente seu metabolismo dentro de um biorreator.
Além disso, esses modelos cinéticos exibiram notável resiliência, mantendo a estabilidade diante de perturbações genéticas e ambientais. Essa resiliência significa a capacidade dos modelos de prever com confiabilidade as respostas celulares a diversos cenários, amplificando significativamente seu valor prático em cenários de pesquisa e industriais.
“Apesar dos avanços nas técnicas ômicas, a cobertura inadequada de dados continua sendo um desafio persistente”, diz Miskovic. “Por exemplo, a metabolômica e a proteômica podem detectar e quantificar apenas um número limitado de metabólitos e proteínas. Técnicas de modelagem que integram e reconciliam dados ômicos de várias fontes podem compensar essa limitação e aprimorar a compreensão dos sistemas. Ao combinar dados ômicos e outras informações relevantes, como conteúdo do meio extracelular, dados físico-químicos e conhecimento especializado, o RENAISSANCE nos permite quantificar com precisão estados metabólicos intracelulares desconhecidos, incluindo fluxos metabólicos e concentrações de metabólitos.”
As capacidades transformadoras do RENAISSANCE na modelagem precisa do metabolismo celular são imensamente promissoras, servindo como uma ferramenta potente para investigar mudanças metabólicas induzidas por doenças e outros fatores. Sua interface amigável e eficiência democratizarão a utilização de modelos cinéticos, capacitando um espectro mais amplo de pesquisadores na academia e na indústria para impulsionar colaborações impactantes e liderar avanços em tratamentos e biotecnologias.
Referência do periódico:
- Subham Choudhury, Bharath Narayanan, Michael Moret, Vassily Hatzimanikatis e Ljubisa Miskovic. O aprendizado de máquina generativo produz modelos cinéticos que caracterizam com precisão os estados metabólicos intracelulares. Nature Catalysis, 2024; DOI: 10.1038/s41929-024-01220-6
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