ИИ-инструмент точно моделирует клеточный метаболизм

Понимание того, как клетки перерабатывают питательные вещества и производят энергию (метаболизм), — ключевая задача биологии. Современная наука генерирует большие наборы данных о различных клеточных процессах, но их интеграция и анализ для определения метаболического состояния клетки — сложная проблема.

Кинетические модели предлагают способ расшифровать эту сложность, предоставляя математическое описание клеточного метаболизма. Они действуют как подробные карты, описывающие, как молекулы взаимодействуют и превращаются внутри клетки, показывая, как вещества со временем преобразуются в энергию и другие продукты. Это помогает понять биохимические процессы, лежащие в основе метаболизма. Однако создание таких моделей затруднено из-за сложности определения параметров, контролирующих клеточные процессы.

Команда исследователей под руководством Любиши Мисковича и Василия Хатзиманикатиса из EPFL создала инструмент на основе ИИ — RENAISSANCE, который упрощает создание кинетических моделей. Он объединяет различные типы клеточных данных для точного описания метаболических состояний, облегчая понимание функционирования клеток. RENAISSANCE представляет собой значительный прорыв в вычислительной биологии, открывая новые возможности для исследований и инноваций в здравоохранении и биотехнологии.

В исследовании, опубликованном в Nature Catalysis, учёные использовали RENAISSANCE для создания кинетических моделей, точно отражающих метаболическое поведение Escherichia coli. Инструмент успешно сгенерировал модели, соответствующие экспериментально наблюдаемому поведению, и смоделировал, как бактерии будут адаптировать свой метаболизм с течением времени в биореакторе.

Модели также оказались устойчивыми, сохраняя стабильность даже при генетических и экологических возмущениях. Это указывает на то, что модели могут надёжно предсказывать клеточный ответ на различные сценарии, повышая их практическую пользу в исследованиях и промышленных приложениях.

«Несмотря на прогресс в омикс-технологиях, недостаточный охват данных остаётся постоянной проблемой, — говорит Мискович. — Например, метаболомика и протеомика могут обнаружить и количественно определить лишь ограниченное число метаболитов и белков. Методы моделирования, которые интегрируют и согласовывают омикс-данные из различных источников, могут компенсировать это ограничение и улучшить системное понимание.

Объединяя омикс-данные и другую релевантную информацию, такую как содержание внеклеточной среды, физико-химические данные и экспертные знания, RENAISSANCE позволяет нам точно количественно определять неизвестные внутриклеточные метаболические состояния, включая метаболические потоки и концентрации метаболитов».

Способность RENAISSANCE точно моделировать клеточный метаболизм имеет серьёзные последствия, предлагая мощный инструмент для изучения метаболических изменений, вызванных болезнью или иными причинами, и помогая в разработке новых методов лечения и биотехнологий. Его простота использования и эффективность позволят более широкому кругу исследователей в академии и промышленности эффективно применять кинетические модели и будут способствовать сотрудничеству.