KI-Tool "RENAISSANCE" enthüllt Geheimnisse des Zellstoffwechsels und revolutioniert die Biologie

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Durch Klaus Schmidt
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"Komplexes Zellnetzwerk mit leuchtenden Energiebahnen"

BerlinForscher der EPFL haben ein neues KI-Werkzeug namens RENAISSANCE entwickelt, das uns dabei hilft, besser zu verstehen, wie Zellen Nährstoffe nutzen und Energie erzeugen. Dieser Fortschritt stellt einen großen Schritt in der computergestützten Biologie dar und erleichtert das Studium dieser komplexen Prozesse erheblich. Die Analyse des Zellstoffwechsels ist für viele Anwendungen von großer Bedeutung, insbesondere in der Gesundheits- und Biotechnologieforschung.

Die moderne Biologie generiert durch verschiedene "Omics"-Methoden, wie Genomik, Proteomik und Metabolomik, immense Datenmengen.

  • Genomik: Wissenschaft von den Genomen
  • Transkriptomik: Erforschung der RNA-Moleküle
  • Proteomik: Lehre von den Proteinen
  • Metabolomik: Analyse der Stoffwechselprozesse

Die Kombination verschiedener Datensätze zur Untersuchung des Zellstoffwechsels ist äußerst komplex. RENAISSANCE löst dieses Problem, indem es diese unterschiedlichen Datentypen präzise zusammenführt. Dies führt zu präziseren Modellen der Funktionsweise von Zellen. Diese Modelle zeigen detaillierte Interaktionen und Veränderungen von Molekülen in den Zellen und erklären, wie Substanzen im Laufe der Zeit in Energie und andere wichtige Produkte umgewandelt werden.

Die Forscher setzten RENAISSANCE ein, um zu untersuchen, wie Escherichia coli seine Stoffwechselprozesse verändert. Die Ergebnisse waren beeindruckend; die von der KI erstellten Modelle stimmten eng mit den experimentellen Daten überein und zeigten, wie sich die Bakterien in einem Bioreaktor anpassten. Bemerkenswert ist, dass diese Modelle auch dann stabil blieben, wenn sich die Gene oder die Umweltbedingungen der Bakterien änderten, was auf ihre Zuverlässigkeit bei der Vorhersage von Zellreaktionen in verschiedenen Situationen hinweist.

Ein Hauptproblem in diesem Bereich ist, dass die aktuellen Omics-Techniken nicht ausreichend umfassend sind. Miskovic betont, dass die derzeitigen Methoden nur eine begrenzte Anzahl von Metaboliten und Proteinen identifizieren und messen können, was es schwierig macht, die Funktionsweise von Zellen vollständig zu verstehen. RENAISSANCE löst dieses Problem, indem es Omics-Daten mit zusätzlichen Informationen wie den Inhalten des umgebenden Mediums, physikalischen und chemischen Parametern sowie Experteneinschätzungen kombiniert. Dieser Ansatz schließt die fehlenden Datenlücken und ermöglicht es Wissenschaftlern, bisher unbekannte Details in Zellen zu messen, wie z.B. die Raten von Stoffwechselprozessen und die Mengen verschiedener Metaboliten.

RENAISSANCE ist benutzerfreundlich und effizient, wodurch es nicht nur für Bioinformatiker, sondern auch für viele andere Forscher nützlich ist. Seine Einfachheit könnte die Zusammenarbeit zwischen Universitäten und Unternehmen fördern und so die Entwicklung neuer Behandlungen und Technologien beschleunigen. Das Werkzeug kann metabolische Veränderungen durch Krankheiten oder andere Faktoren vorhersagen und verspricht bedeutende Fortschritte in der medizinischen Forschung und Biotechnologie.

RENAISSANCE repräsentiert einen bedeutenden Fortschritt in der Erforschung und dem Verständnis des zellulären Stoffwechsels. Es bietet Forschern aus verschiedenen Bereichen leistungsstarke Werkzeuge. Die Vorteile gehen über die akademische Forschung hinaus und könnten in naher Zukunft sowohl im Gesundheitswesen als auch in der Industrie von Bedeutung sein.

Die Studie wird hier veröffentlicht:

http://dx.doi.org/10.1038/s41929-024-01220-6

und seine offizielle Zitation - einschließlich Autoren und Zeitschrift - lautet

Subham Choudhury, Bharath Narayanan, Michael Moret, Vassily Hatzimanikatis, Ljubisa Miskovic. Generative machine learning produces kinetic models that accurately characterize intracellular metabolic states. Nature Catalysis, 2024; DOI: 10.1038/s41929-024-01220-6
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