Das Verständnis, wie Zellen Nährstoffe verarbeiten und Energie produzieren – was zusammenfassend als Stoffwechsel bezeichnet wird – ist in der Biologie von wesentlicher Bedeutung. Die moderne Biologie erzeugt große Datensätze zu verschiedenen zellulären Aktivitäten, aber die Integration und Analyse der riesigen Datenmengen zu zellulären Prozessen zur Bestimmung des Stoffwechselzustands ist eine komplexe Aufgabe.
Kinetische Modelle bieten eine Möglichkeit, diese Komplexität zu entschlüsseln, indem sie mathematische Darstellungen des Zellstoffwechsels liefern. Sie fungieren als detaillierte Karten, die beschreiben, wie Moleküle innerhalb einer Zelle interagieren und sich umwandeln, und zeigen, wie Stoffe im Laufe der Zeit in Energie und andere Produkte umgewandelt werden. Dies hilft Wissenschaftlern, die biochemischen Prozesse zu verstehen, die dem Zellstoffwechsel zugrunde liegen. Trotz ihres Potenzials ist die Entwicklung kinetischer Modelle eine Herausforderung, da es schwierig ist, die Parameter zu bestimmen, die die Zellprozesse steuern.
Ein Forscherteam unter der Leitung von Ljubisa Miskovic und Vassily Hatzimanikatis an der EPFL hat nun RENAISSANCE entwickelt, ein KI-basiertes Tool, das die Erstellung kinetischer Modelle vereinfacht. RENAISSANCE kombiniert verschiedene Arten zellulärer Daten, um Stoffwechselzustände genau darzustellen und so das Verständnis der Funktionsweise von Zellen zu erleichtern. RENAISSANCE ist ein bedeutender Fortschritt in der Computerbiologie und eröffnet neue Wege für Forschung und Innovation in den Bereichen Gesundheit und Biotechnologie.
In ihrer Studie veröffentlicht in NaturkatalyseDie Forscher verwendeten RENAISSANCE, um kinetische Modelle zu erstellen, die das Stoffwechselverhalten von Escherichia coli genau widerspiegelten. Das Tool generierte erfolgreich Modelle, die dem experimentell beobachteten Stoffwechselverhalten entsprachen und simulierten, wie die Bakterien ihren Stoffwechsel im Laufe der Zeit in einem Bioreaktor anpassen würden.
Die Kinetikmodelle erwiesen sich zudem als robust und blieben selbst bei genetischen und umweltbedingten Störungen stabil. Dies deutet darauf hin, dass die Modelle die zelluläre Reaktion auf verschiedene Szenarien zuverlässig vorhersagen können, was ihren praktischen Nutzen in der Forschung und bei industriellen Anwendungen erhöht.
„Trotz der Fortschritte bei Omics-Techniken bleibt die unzureichende Datenabdeckung eine anhaltende Herausforderung“, sagt Miskovic. „So können Metabolomik und Proteomik beispielsweise nur eine begrenzte Anzahl von Metaboliten und Proteinen erkennen und quantifizieren. Modellierungstechniken, die Omics-Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und abgleichen, können diese Einschränkung ausgleichen und das Systemverständnis verbessern.“
„Durch die Kombination von Omics-Daten und anderen relevanten Informationen wie dem Inhalt des extrazellulären Mediums, physikochemischen Daten und Expertenwissen ermöglicht uns RENAISSANCE die genaue Quantifizierung unbekannter intrazellulärer Stoffwechselzustände, einschließlich Stoffwechselflüsse und Metabolitenkonzentrationen.“
Die Fähigkeit von RENAISSANCE, den Zellstoffwechsel genau zu modellieren, hat erhebliche Auswirkungen und bietet ein leistungsstarkes Werkzeug zum Studium metabolischer Veränderungen, unabhängig davon, ob sie durch Krankheiten verursacht werden oder nicht, und unterstützt die Entwicklung neuer Behandlungen und Biotechnologien. Die Benutzerfreundlichkeit und Effizienz des Systems wird es einem breiteren Spektrum von Forschern in der Wissenschaft und Industrie ermöglichen, kinetische Modelle effektiv zu nutzen, und die Zusammenarbeit fördern.
Weitere Informationen:
Subham Choudhury et al., Generatives maschinelles Lernen erzeugt kinetische Modelle, die intrazelluläre Stoffwechselzustände genau charakterisieren, Naturkatalyse (2024). DOI: 10.1038/s41929-024-01220-6