人工智能工具精确绘制细胞代谢图

以下翻译自原文：

了解细胞如何处理营养物质并产生能量（统称为新陈代谢）对于生物学至关重要。现代生物学生成有关各种细胞活动的大型数据集，但整合和分析有关细胞过程的大量数据以确定代谢状态是一项复杂的任务。

动力学模型提供了一种通过提供细胞代谢的数学表示来解码这种复杂性的方法。它们充当详细的地图，描述分子如何在细胞内相互作用和转化，描述物质如何随着时间的推移转化为能量和其他产品。这有助于科学家了解支撑细胞代谢的生化过程。尽管具有潜力，但由于难以确定控制细胞过程的参数，开发动力学模型仍具有挑战性。

由洛桑联邦理工学院 (EPFL) 的 Ljubisa Miskovic 和 Vassily Hatzimanikatis 领导的研究团队现已创建了 RENAISSANCE，这是一种基于人工智能的工具，可简化动力学模型的创建。 RENAISSANCE 结合了各种类型的细胞数据来准确描述代谢状态，使人们更容易了解细胞的功能。 RENAISSANCE 是计算生物学领域的一项重大进步，为健康和生物技术领域的研究和创新开辟了新途径。

在《自然催化》杂志上发表的研究中，研究人员使用 RENAISSANCE 创建了准确反映大肠杆菌代谢行为的动力学模型。该工具成功生成了与实验观察到的代谢行为相匹配的模型，模拟细菌如何在生物反应器中随着时间的推移调整其代谢。

动力学模型也被证明是稳健的，即使受到遗传和环境条件扰动也能保持稳定性。这表明该模型可以可靠地预测细胞对不同场景的反应，增强其在研究和工业应用中的实用性。

“尽管组学技术取得了进步，但数据覆盖范围不足仍然是一个持续的挑战，”米斯科维奇说。 “例如，代谢组学和蛋白质组学只能检测和量化有限数量的代谢物和蛋白质。整合和协调来自不同来源的组学数据的建模技术可以弥补这一限制并增强系统理解。

“通过结合组学数据和其他相关信息，例如细胞外介质含量、理化数据和专业知识，RENAISSANCE 使我们能够准确量化未知的细胞内代谢状态，包括代谢通量和代谢物浓度。”

RENAISSANCE 准确模拟细胞代谢的能力具有重要意义，为研究代谢变化（无论是否由疾病引起）提供了强大的工具，并有助于新疗法和生物技术的开发。其易用性和效率将使学术界和工业界更广泛的研究人员能够有效地利用动力学模型并促进合作。

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原文：https://phys.org/news/2024-08-ai-tool-cell-metabolism-precision.html

更多信息： Subham Choudhury 等人，生成机器学习生成准确表征细胞内代谢状态的动力学模型，自然催化(2024)。 DOI：10.1038/s41929-024-01220-6

期刊信息：自然催化

油管：https://youtu.be/jwo80s3H1_c