Vsa živa bitja potrebujejo presnovo. Način, kako organizem presnavlja hranila, je kompleksen proces in simulacija kemičnih procesov, ki ohranjajo življenje, je težak izziv.
Teoretično lahko postopek predstavimo z matematičnimi enačbami s parametri, specifičnimi za vsak organizem. Vendar pa je praktično določanje teh parametrov zapletena zadeva zaradi pomanjkanja eksperimentalnih podatkov.
Znanstveniki na splošno potrebujejo veliko eksperimentalnih podatkov in procesorske moči, da najdejo te parametre. EPFL znanstveniki so predlagali računalniški okvir, ki temelji na globokem učenju in poustvarja dinamične presnovne lastnosti, opažene pri celice. Okvir, imenovan REKINDLE, bi lahko utrl pot učinkovitejšemu in natančnejšemu modeliranju presnovnih procesov.
Ljubiša Mišković iz Laboratorija za biotehnologijo računalniških sistemov EPFL in so-PI študije je dejal, »REKINDLE bo raziskovalni skupnosti omogočil zmanjšanje računalniških naporov pri ustvarjanju kinetičnih modelov za več velikosti. Pomagal bo tudi pri postuliranju novih hipotez z integracijo biokemičnih podatkov v te modele, pojasnjevanjem eksperimentalnih opazovanj ter usmerjanjem novih terapevtskih odkritij in biotehnoloških zasnov.«
Subham Choudhury, prvi avtor študije, je dejal, »Glavni cilj presnovnega modeliranja je opisati vedenje celične presnove do te mere, da je razumevanje in napovedovanje učinkov variacij celičnih stanj in okoljskih pogojev mogoče zanesljivo preizkusiti za široko paleto študij v zdravstvu, biotehnologiji ter sistemski in sintetični biologiji. Upamo, da bo REKINDLE olajšal gradnjo presnovnih modelov za širšo skupnost.«
Tehnika ima neposredne biotehnološke aplikacije, ker so kinetični modeli ključni za številne raziskave, vključno s tistimi o bioprodukciji, ciljanju na zdravila, interakcijah med mikrobi in bioremediacijo.
Choudhury je dejal, »REKINDLE uporablja standardne, široko uporabljene knjižnice Python, zaradi katerih je dostopen in enostaven za uporabo. Naš glavni cilj s to študijo je utreti pot, da bi tovrstna prizadevanja za modeliranje postala odprtokodna in dostopna, tako da jih lahko vsakdo v skupnostih sintetične in sistemske biologije uporablja za lastne raziskovalne cilje, kakršni koli že so.«
Referenca dnevnika:
- Choudhury, S., Moret, M., Salvy, P. et al. Rekonstrukcija kinetičnih modelov za dinamične študije metabolizma z uporabo generativnih kontradiktornih mrež. Nat Mach Intell 4, 710–719 (2022). DOI: 10.1038 / s42256-022-00519-y
