Виртуальные метаболические люди, Харви и Харветта: новые вычислительные модели для персонализированной медицины

Современная медицина требует персонализированных подходов, учитывающих уникальность генома, образа жизни и окружающей среды каждого человека. Исследователи под руководством профессора Инес Тиле из APC Microbiome Ireland SFI Research Centre (Национальный университет Ирландии, Голуэй) создали первые в своём роде вычислительные модели всего тела — Харви (мужская) и Харветта (женская).

Эти виртуальные люди представляют собой целостные модели, которые объединяют:

Ключевые характеристики моделей:

  • Полнота: Модели анатомически взаимосвязаны и включают более 80 000 биохимических реакций, распределённых по 26 органам и 6 типам клеток крови.
  • Механистичность: Они связывают анатомию и физиологию с молекулярными процессами метаболизма.
  • Персонализация: Модели можно адаптировать под конкретного человека, используя его физиологические, геномные, биохимические данные и данные о микробиоме.
  • Расширяемость: Модели могут быть дополнены метаболизмом кишечных микробов.

Научная значимость и применение:

  1. Модели успешно предсказывают известные биомаркеры наследственных метаболических заболеваний.
  2. Они позволяют исследовать потенциальные метаболические взаимодействия между человеком и его микробиомом на персональном уровне.
  3. Модели открывают новые возможности для изучения причинно-следственных связей в системе «хозяин-микробиом».
  4. Они могут ускорить понимание механизмов развития и прогрессирования заболеваний с учётом половых различий.
  5. Модели представляют собой значительный шаг к персонализированному, предиктивному моделированию эффектов диеты, лекарств и их токсичности, что лежит в основе прецизионной медицины.

Как отметила руководитель исследования профессор Инес Тиле: «Харви и Харветта откроют новую эру в исследованиях... и значительно ускорят разработку целевых диетических и микробных стратегий вмешательства».

Исследование опубликовано в журнале Molecular Systems Biology.

2020-06-04