모든 생명체는 신진대사를 필요로 합니다. 유기체가 영양소를 대사하는 방식은 복잡한 과정이며 생명을 유지하는 화학 과정을 시뮬레이션하는 것은 어려운 도전입니다.
이론적으로 절차는 각 유기체에 특정한 매개변수가 있는 수학적 방정식으로 나타낼 수 있습니다. 그러나 이러한 매개변수를 실제로 결정하는 것은 실험 데이터가 부족하기 때문에 복잡한 문제입니다.
과학자들은 일반적으로 이러한 매개변수를 찾기 위해 많은 실험 데이터와 처리 능력이 필요합니다. EPFL 과학자들은 에서 관찰된 동적 대사 특성을 재현하는 딥 러닝 기반 계산 프레임워크를 제안했습니다. 세포. REKINDLE이라는 프레임워크는 대사 과정의 보다 효율적이고 정확한 모델링을 위한 길을 열 수 있습니다.
EPFL의 컴퓨터 시스템 생명 공학 연구소 및 공동 PI의 Ljubisa Miskovic은 다음과 같이 말했습니다. “REKINDLE을 사용하면 연구 커뮤니티가 운동 모델을 생성하는 데 필요한 계산 노력을 몇 배나 줄일 수 있습니다. 또한 이러한 모델에 생화학적 데이터를 통합하고 실험적 관찰을 설명하고 새로운 치료 발견 및 생명공학 설계를 조정함으로써 새로운 가설을 가정하는 데 도움이 될 것입니다.”
연구의 첫 번째 저자인 Subham Choudhury는 다음과 같이 말했습니다. "대사 모델링의 가장 중요한 목표는 다음을 설명하는 것입니다. 세포 대사 행동 건강, 생명 공학, 시스템 및 합성 생물학의 광범위한 연구에 대해 세포 상태 및 환경 조건의 변화 효과를 이해하고 예측하는 것이 안정적으로 테스트될 수 있는 정도. REKINDLE이 더 넓은 커뮤니티를 위한 대사 모델 구축을 촉진하기를 바랍니다.”
동역학 모델은 생물 생산, 약물 표적화, 미생물 간의 상호 작용 및 생물 정화에 대한 연구를 포함하여 수많은 조사에 중요하기 때문에 이 기술은 직접적인 생명 공학적 응용이 가능합니다.
초두리 말했다, “REKINDLE은 접근 가능하고 사용하기 쉽도록 널리 사용되는 표준 Python 라이브러리를 사용합니다. 이 연구의 주요 목표는 이러한 종류의 모델링 노력을 오픈 소스로 만들고 접근 가능하게 하여 합성 및 시스템 생물학 커뮤니티의 모든 사람이 자신의 연구 목표를 위해 사용할 수 있도록 하는 것입니다.
저널 참조 :
- Choudhury, S., Moret, M., Salvy, P. et al. 생성적 적대 네트워크를 사용한 대사의 역학 연구를 위한 동역학 모델 재구성. 내트 마하 인텔 4, 710-719 (2022). DOI: 10.1038 / s42256-022-00519-y
