Alle Lebewesen benötigen einen Stoffwechsel. Die Art und Weise, wie ein Organismus Nährstoffe verstoffwechselt, ist ein komplexer Prozess, und die Simulation der chemischen Prozesse, die das Leben am Laufen halten, ist eine schwierige Herausforderung.
Theoretisch lässt sich das Verfahren durch mathematische Gleichungen mit für jeden Organismus spezifischen Parametern darstellen. Die praktische Bestimmung dieser Parameter ist jedoch aufgrund des Mangels an experimentellen Daten eine komplizierte Angelegenheit.
Wissenschaftler benötigen im Allgemeinen viele experimentelle Daten und Rechenleistung, um diese Parameter zu finden. EPFL Wissenschaftler schlugen einen auf Deep Learning basierenden Rechenrahmen vor, der die in beobachteten dynamischen Stoffwechseleigenschaften reproduziert Zellen. Das Framework namens REKINDLE könnte den Weg für eine effizientere und genauere Modellierung von Stoffwechselprozessen ebnen.
Ljubisa Miskovic vom Laboratory of Computational Systems Biotechnology der EPFL und Co-PI der Studie sagte: „REKINDLE wird es der Forschungsgemeinschaft ermöglichen, den Rechenaufwand bei der Erstellung kinetischer Modelle um mehrere Größenordnungen zu reduzieren. Es wird auch dazu beitragen, neue Hypothesen zu postulieren, indem es biochemische Daten in diese Modelle integriert, experimentelle Beobachtungen aufklärt und neue therapeutische Entdeckungen und biotechnologische Designs steuert.“
Subham Choudhury, der Erstautor der Studie, sagte: „Das übergeordnete Ziel der metabolischen Modellierung ist die Beschreibung der Zellstoffwechselverhalten in einem solchen Ausmaß, dass das Verständnis und die Vorhersage der Auswirkungen von Variationen in Zellzuständen und Umweltbedingungen zuverlässig für eine breite Palette von Studien in den Bereichen Gesundheit, Biotechnologie und Systeme und synthetische Biologie getestet werden können. Wir hoffen, dass REKINDLE den Aufbau von Stoffwechselmodellen für die breitere Gemeinschaft erleichtert.“
Die Technik hat direkte biotechnologische Anwendungen, da kinetische Modelle für zahlreiche Untersuchungen von entscheidender Bedeutung sind, darunter solche zur Bioproduktion, zum Wirkstoff-Targeting, zu Wechselwirkungen zwischen Mikroben und zur biologischen Sanierung.
choudhury sagte, „REKINDLE verwendet standardmäßige, weit verbreitete Python-Bibliotheken, die es zugänglich und einfach zu verwenden machen. Unser Hauptziel mit dieser Studie ist es, den Weg zu ebnen, um diese Art von Modellierungsbemühungen quelloffen und zugänglich zu machen, damit jeder in den Gemeinschaften der synthetischen und systembiologischen Gemeinschaften sie für sein eigenes Forschungsziel verwenden kann, was auch immer sie sein mögen.“
Journal Referenz:
- Choudhury, S., Moret, M., Salvy, P. et al. Rekonstruktion kinetischer Modelle für dynamische Stoffwechselstudien mit Generative Adversarial Networks. Nat Mach Intell 4, 710–719 (2022). DOI: 10.1038 / s42256-022-00519-y
