La innovación impulsada por IA revela secretos del metabolismo celular con Renaissance de EPFL

MadridInvestigadores del EPFL han desarrollado una herramienta de IA llamada RENAISSANCE que nos ayuda a comprender mejor cómo las células utilizan los nutrientes y generan energía. Este avance representa un gran paso en la biología computacional y facilita el estudio de estos procesos complejos. El análisis del metabolismo celular es crucial para numerosas aplicaciones, especialmente en la investigación en salud y biotecnología.

La biología moderna produce enormes cantidades de datos a través de diferentes métodos "ómicos", como la genómica, proteómica y metabolómica.

• Genómica: el estudio de los genomas
• Transcriptómica: el estudio de las moléculas de ARN
• Proteómica: el estudio de las proteínas
• Metabolómica: el estudio de los procesos metabólicos

Fusionar diferentes conjuntos de datos para comprender el metabolismo celular es muy complejo. RENAISSANCE aborda este desafío integrando con precisión estos diversos tipos de datos, lo que resulta en modelos más precisos del funcionamiento celular. Estos modelos detallan las interacciones y cambios de moléculas dentro de las células, explicando cómo las sustancias se transforman en energía y otros productos esenciales con el tiempo.

Los investigadores usaron RENAISSANCE para analizar cómo Escherichia coli modifica su metabolismo. Los resultados fueron notables; los modelos creados por la IA coincidieron estrechamente con los datos experimentales, mostrando cómo las bacterias ajustaron su metabolismo en un biorreactor. Lo destacable es que estos modelos permanecieron consistentes incluso cuando los genes o el entorno de las bacterias cambiaron, lo que indica que son confiables para predecir cómo reaccionan las células en diferentes situaciones.

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Un desafío significativo en este campo es que las técnicas ómicas actuales no abarcan lo suficiente. Miskovic señala que los métodos disponibles solo pueden detectar y medir un número limitado de metabolitos y proteínas, dificultando así la comprensión completa del funcionamiento celular. RENAISSANCE resuelve esto al combinar datos ómicos con información adicional, como el contenido del medio circundante, parámetros físicos y químicos, y conocimientos de expertos. Este enfoque completa los datos faltantes, ayudando a los científicos a medir detalles previamente desconocidos dentro de las células, como las tasas de procesos metabólicos y las cantidades de diversos metabolitos.

RENAISSANCE es fácil de usar y funciona de manera eficiente, lo que lo hace útil no solo para biólogos computacionales sino también para muchos otros investigadores. Su simplicidad probablemente fomentará una mayor colaboración entre universidades y empresas, lo que podría acelerar la creación de nuevos tratamientos y tecnologías. La herramienta puede predecir cambios metabólicos causados por enfermedades u otros factores, prometiendo importantes avances en la investigación médica y la biotecnología.

RENAISSANCE representa un gran avance en cómo estudiamos y comprendemos el metabolismo celular. Ofrece herramientas poderosas para investigadores en diversas áreas. Sus beneficios no se limitan a la investigación académica y podrían tener un impacto en la salud y la industria en un futuro cercano.