Innovazione AI rivela i segreti del metabolismo cellulare grazie a RENAISSANCE

RomeI ricercatori dell'EPFL hanno sviluppato un nuovo strumento di intelligenza artificiale chiamato RENAISSANCE, che ci aiuta a comprendere meglio come le cellule utilizzano i nutrienti e producono energia. Questo progresso rappresenta un grande passo avanti nella biologia computazionale e facilita lo studio di questi processi complessi. Analizzare il metabolismo cellulare è fondamentale per molte applicazioni, in particolare nella ricerca sanitaria e biotecnologica.

La biologia moderna produce notevoli quantità di dati attraverso diverse metodologie "omiche", come la genomica, la proteomica e la metabolomica.

• Genomica: lo studio dei genomi
• Trascrittomica: lo studio delle molecole di RNA
• Proteomica: lo studio delle proteine
• Metabolomica: lo studio dei processi metabolici

Unire diversi set di dati per comprendere il metabolismo cellulare è molto complesso. RENAISSANCE affronta questo problema combinando con precisione i vari tipi di dati, permettendo la creazione di modelli più accurati su come funzionano le cellule. Questi modelli mostrano dettagliate interazioni molecolari e trasformazioni di sostanze all'interno delle cellule, spiegando come queste si convertano in energia e altri prodotti vitali nel tempo.

I ricercatori hanno utilizzato RENAISSANCE per analizzare come Escherichia coli modifica il suo metabolismo. I risultati sono stati notevoli; i modelli creati dall'intelligenza artificiale hanno rispecchiato fedelmente i dati sperimentali, mostrando come i batteri adattano il loro metabolismo in un biorreatore. È importante sottolineare che questi modelli sono rimasti costanti anche quando i geni dei batteri o l'ambiente circostante cambiavano, dimostrando di essere affidabili nel prevedere le reazioni delle cellule in diverse situazioni.

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Un problema principale in questo campo è che le tecniche omiche attuali non coprono abbastanza aspetti. Miskovic sottolinea che i metodi di cui disponiamo ora riescono a identificare e misurare solo un numero limitato di metaboliti e proteine, rendendo difficile comprendere appieno il funzionamento delle cellule. RENAISSANCE risolve questo problema combinando i dati omici con informazioni aggiuntive, come il contenuto del mezzo circostante, parametri fisici e chimici, e intuizioni degli esperti. Questo approccio colma le lacune nei dati, aiutando gli scienziati a misurare dettagli finora sconosciuti all'interno delle cellule, come i tassi dei processi metabolici e la quantità di vari metaboliti.

RENAISSANCE è facile da usare ed efficiente, rendendolo utile non solo per i biologi computazionali, ma anche per molti altri ricercatori. La sua semplicità potrebbe favorire una maggiore collaborazione tra università e aziende, accelerando la creazione di nuovi trattamenti e tecnologie. Questo strumento è capace di prevedere cambiamenti metabolici causati da malattie o altri fattori, promettendo importanti progressi nella ricerca medica e nella biotecnologia.

RENAISSANCE rappresenta un grande progresso nel modo in cui possiamo studiare e comprendere il metabolismo cellulare. Fornisce strumenti potenti per i ricercatori di vari settori. I benefici non si limitano alla ricerca accademica e potrebbero avere un impatto significativo sulla salute e sull'industria nel prossimo futuro.