Zu verstehen, wie Zellen Nährstoffe verarbeiten und Energie produzieren, was als Stoffwechsel bezeichnet wird, ist ein wesentlicher Bestandteil der Biologie. Die Analyse großer Datenmengen über Zellprozesse zur Bestimmung von Stoffwechselzuständen ist jedoch eine komplexe Aufgabe.
Die moderne Biologie generiert große Datensätze über verschiedene Zellaktivitäten. Diese "Omics-Datensätze" liefern Informationen über verschiedene Zellfunktionen wie Genaktivität und Proteinspiegel. Es ist jedoch schwierig, diese Datensätze zu integrieren und zu nutzen, um den Zellstoffwechsel zu verstehen.
Kinetische Modelle sind eine Möglichkeit, diese Komplexität zu entschlüsseln, indem sie mathematische Darstellungen des Zellstoffwechsels liefern. Sie dienen als detaillierte Karten, die beschreiben, wie Moleküle in einer Zelle interagieren und sich umwandeln und wie Stoffe in Energie und andere Produkte umgewandelt werden. Auf diese Weise können Wissenschaftler die biochemischen Prozesse, die dem Zellstoffwechsel zugrunde liegen, besser verstehen. Kinetische Modelle haben ein großes Potenzial, doch ihre Entwicklung stellt eine Herausforderung dar, da es schwierig ist, die Parameter zu bestimmen, die die Zellprozesse steuern.
Ein Team von Forscherinnen und Forschern unter der Leitung von Ljubisa Miskovic und Vassily Hatzimanikatis von der EPFL hat kürzlich RENAISSANCE entwickelt, ein KI-Tool, das die Erstellung von kinetischen Modellen vereinfacht. RENAISSANCE kombiniert verschiedene Arten von Zelldaten, um Stoffwechselzustände genau zu beschreiben. Dieses Werkzeug stellt einen großen Fortschritt in der computergestützten Biologie dar und eröffnet neue Wege für Forschung und Innovation in den Bereichen Gesundheit und Biotechnologie.
Die Forscherinnen und Forscher nutzten RENAISSANCE, um kinetische Modelle zu erstellen, die das Stoffwechselverhalten von Escherichia coli genau nachbilden. Das Werkzeug erzeugte erfolgreich Modelle, die dem experimentell beobachteten Stoffwechselverhalten entsprachen und simulierten, wie die Bakterien ihren Stoffwechsel in einem Bioreaktor anpassen würden.
Die kinetischen Modelle erwiesen sich ebenfalls als robust und behielten ihre Stabilität auch bei genetischen und umweltbedingten Störungen bei. Dies deutet darauf hin, dass die Modelle die Zellreaktion auf verschiedene Szenarien zuverlässig vorhersagen können, was ihren praktischen Nutzen in der Forschung und bei industriellen Anwendungen erhöht.
"Trotz der Fortschritte bei den Omics-Techniken ist die unzureichende Datenabdeckung eine ständige Herausforderung", sagt Ljubisa Miskovic. Beispielsweise können Metabolomik und Proteomik nur eine begrenzte Anzahl von Metaboliten und Proteinen aufspüren und quantifizieren. Modellierungstechniken, die Omics-Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und abgleichen, können diese Lücke ausgleichen und das Verständnis von Systemen verbessern. Durch die Kombination von Omics-Daten und anderen relevanten Informationen, wie dem Inhalt des extrazellulären Mediums, physikalisch-chemischen Daten und Expertenwissen, ermöglicht uns RENAISSANCE die genaue Quantifizierung unbekannter intrazellulärer Stoffwechselzustände, einschließlich Stoffwechselflüssen und Metabolitenkonzentrationen."
Die Fähigkeit von RENAISSANCE, den Zellstoffwechsel genau zu modellieren, hat weitreichende Auswirkungen. Dieses leistungsfähige Werkzeug ermöglicht die Untersuchung von Stoffwechselveränderungen bei Gesundheit und Krankheit und erleichtert die Entwicklung neuer Behandlungsmethoden und Biotechnologien. Seine Benutzerfreundlichkeit und Effizienz wird es mehr Forscherinnen und Forschern im akademischen Bereich und in der Industrie ermöglichen, kinetische Modelle effektiv zu nutzen, und die Zusammenarbeit fördern.
