redHUMAN: Расшифровка связей между генами и метаболизмом

Для более глубокого понимания биологических систем требуется обработка огромных объёмов данных из генетики, биохимии и других областей. Однако сложность интеграции данных из различных взаимосвязанных сетей привела к появлению множества «омиксных» направлений (геномика, протеомика, метаболомика и др.).

Одним из решений для анализа генов и метаболизма стали геном-масштабные метаболические модели (GEMs). Это компьютерные модели, связывающие гены с метаболическими путями в клетке.

«Это мощные инструменты для интеграции экспериментальных данных... которые могут выявить изменения в метаболизме больных клеток, например, раковых», — говорит Мария Масид из EPFL.

Чтобы упростить GEMs, исследователи разработали новый математический метод redHUMAN. Он снижает сложность общегеномных моделей человека, фокусируясь на определённых частях метаболизма с минимальной потерей информации из других путей.

Изучение метаболизма клетки критически важно, так как его нарушения — признак многих болезней (рак, диабет, ожирение, Альцгеймер, сердечно-сосудистые заболевания). Понимание связи между метаболическими механизмами и генами может помочь в разработке лекарств.

redHUMAN — это подход для создания редуцированных моделей, сфокусированных на частях метаболизма, релевантных конкретной физиологии. Модели сохраняют пути, важные для изучения метаболизма питательных веществ и синтеза биомассы, с учётом биоэнергетики клетки. Это гарантирует согласованность предсказаний, преодолевая ключевое ограничение текущих GEMs.

«Комбинируя эти метаболические модели с данными экспрессии генов, мы можем выявить функциональные изменения, которые нельзя извлечь напрямую из данных, и сформулировать гипотезы для планирования экспериментов», — поясняет Масид.