세포가 영양소를 처리하고 에너지를 생성하는 과정을 이해하는 것은 생물학에서 필수적임. 그러나 세포 과정에 대한 방대한 데이터를 분석하여 대사 상태를 결정하는 것은 복잡한 작업임.
현대 생물학은 다양한 세포 활동에 대한 대규모 데이터 세트를 생성함. 이러한 '오믹스' 데이터 세트는 유전자 활동 및 단백질 수준과 같은 다양한 세포 기능에 대한 통찰력을 제공함. 그러나 이러한 데이터 세트를 통합하고 세포 대사를 이해하는 것은 도전적임.
운동 모델은 세포 대사의 복잡성을 해독하는 방법을 제공함. 이들은 세포 내에서 분자가 어떻게 상호작용하고 변형되는지를 설명하는 수학적 표현으로, 물질이 시간에 따라 에너지 및 기타 제품으로 변환되는 과정을 묘사함. 이는 과학자들이 세포 대사를 뒷받침하는 생화학적 과정을 이해하는 데 도움을 줌. 그럼에도 불구하고 운동 모델을 개발하는 것은 세포 과정을 제어하는 매개변수를 결정하는 데 어려움이 있어 도전적임.
EPFL의 Ljubisa Miskovic와 Vassily Hatzimanikatis가 이끄는 연구팀은 이제 RENAISSANCE라는 AI 기반 도구를 만들어 운동 모델 생성을 단순화함. RENAISSANCE는 다양한 유형의 세포 데이터를 결합하여 대사 상태를 정확하게 묘사하여 세포 기능을 이해하기 쉽게 만듦. RENAISSANCE는 계산 생물학에서 중요한 발전으로, 건강 및 생명공학 분야의 연구와 혁신을 위한 새로운 길을 열어줌.
연구자들은 RENAISSANCE를 사용하여 대장균의 대사 행동을 정확하게 반영하는 운동 모델을 생성함. 이 도구는 실험적으로 관찰된 대사 행동과 일치하는 모델을 성공적으로 생성하여, 박테리아가 생물 반응기에서 시간이 지남에 따라 대사를 조정하는 방식을 시뮬레이션함.
운동 모델은 유전적 및 환경적 조건의 교란에도 불구하고 안정성을 유지함. 이는 모델이 다양한 시나리오에 대한 세포 반응을 신뢰성 있게 예측할 수 있음을 나타내며, 연구 및 산업 응용에서의 실용성을 높임.
오믹스 기술의 발전에도 불구하고, 불충분한 데이터 범위는 여전히 지속적인 도전 과제가 됨. 예를 들어, 대사체학 및 단백질체학은 제한된 수의 대사물질과 단백질만을 감지하고 정량화할 수 있음. 다양한 출처의 오믹스 데이터를 통합하고 조정하는 모델링 기술은 이러한 한계를 보완하고 시스템 이해를 향상시킬 수 있음. RENAISSANCE는 오믹스 데이터와 외부 매체 내용, 물리화학적 데이터 및 전문가 지식과 같은 기타 관련 정보를 결합하여, 대사 플럭스 및 대사물질 농도를 포함한 알려지지 않은 세포 내 대사 상태를 정확하게 정량화할 수 있게 함.
RENAISSANCE의 세포 대사를 정확하게 모델링하는 능력은 질병에 의해 유도된 대사 변화 연구 및 새로운 치료법과 생명공학 개발에 강력한 도구를 제공함. 사용의 용이성과 효율성 덕분에 학계와 산업의 더 넓은 범위의 연구자들이 운동 모델을 효과적으로 활용할 수 있게 하고 협업을 촉진할 것임.
