科技日報記者 張夢然
瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)的團隊創(chuàng)建了一個基于AI的工具RENAISSANCE，其可結(jié)合各種類型的細胞數(shù)據(jù)，準確描述細胞代謝狀態(tài)，從而幫助人們更精準地理解細胞功能。RENAISSANCE是計算生物學(xué)的一項重大進步，為健康研究和生物技術(shù)創(chuàng)新開辟了新途徑。
現(xiàn)代生物學(xué)生成了有關(guān)各種細胞活動的大量數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集提供了對不同細胞功能的洞察，例如基因活動和蛋白質(zhì)水平。然而，如何整合和理解這些數(shù)據(jù)集以了解細胞代謝，一直是一項高難度挑戰(zhàn)。
動力學(xué)模型通過對細胞代謝的數(shù)學(xué)表達，提供了一種解讀復(fù)雜數(shù)據(jù)的新方法。它們可充當詳細的地圖，描述分子在細胞內(nèi)如何相互作用和轉(zhuǎn)化，以及物質(zhì)如何隨著時間的推移轉(zhuǎn)化為能量和其他產(chǎn)物。
此次團隊利用RENAISSANCE創(chuàng)建了準確反映大腸桿菌代謝行為的動力學(xué)模型。該工具成功生成了與實驗觀察到的代謝行為相匹配的模型，模擬了細菌在生物反應(yīng)器中如何隨時間調(diào)整其代謝。
研究同時證明，即使受到遺傳和環(huán)境條件的干擾，動力學(xué)模型也能保持穩(wěn)定性。模型能可靠地預(yù)測細胞對不同情景的反應(yīng)，從而增強其在研究和工業(yè)應(yīng)用中的實際效用。
團隊表示，代謝組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)只能檢測和量化有限數(shù)量的代謝物和蛋白質(zhì)，這會帶來數(shù)據(jù)覆蓋不足的問題。能整合和協(xié)調(diào)各種來源數(shù)據(jù)的建模技術(shù)，則可彌補這一限制并增強對整個生命系統(tǒng)的理解。
從長遠角度看，RENAISSANCE能準確模擬細胞代謝具有重大意義，它為人類研究代謝變化提供了強大的工具，并有助于開發(fā)新的治療方法和生物技術(shù)。
總編輯圈點
細胞代謝是細胞內(nèi)所發(fā)生的用于維持生命的一系列有序化學(xué)反應(yīng)的總稱。生物體的生長、繁殖和衰老，都和代謝密切相關(guān)。細胞一刻不停地在工作，而發(fā)生在細胞內(nèi)的代謝過程又異常復(fù)雜。各種代謝物，各種蛋白質(zhì)……要對其進行模擬，難度可想而知。計算機科學(xué)的進步，給生物學(xué)的很多問題帶來新的解決方案。此次，研究團隊創(chuàng)建了基于AI的工具，其可幫助準確模擬細胞代謝，為研究代謝變化提供指引。理解了代謝，我們就掌握了生命活動的密碼。
